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面部如何反映在神經活動中

文章作者:www.utbltn.icu發布時間:2019-11-20瀏覽次數:1652

“我認識他!”研究人員發現了基于一個令人驚訝的直截了當的原則識別面孔的能力。因此,已知的面部在人類和其他靈長類動物中被編碼為存儲在大腦的特定神經元中的參數的模式。使用主動模式,研究人員甚至可以在計算機上重建面部并在屏幕上查看猴子。研究人員表示,這些結果不僅從生物學的角度來看是令人興奮的,而且還有開發人工智能系統的可能性。

“這是我母親的一張照片.這顯示了我的鄰居.這張臉對我來說并不熟悉。”人類及其家人的代表 - 靈長類動物 - 可以區分非常好的面孔,熟人和未知的人。一段時間以來,神經科學家正在試圖弄清楚我們的大腦如何識別面部,存儲,然后再從Pasadena Caltech Doris的技術中分發。

在人類和其他靈長類動物的功能性磁共振成像的腦部掃描中,該團隊發現了六個大腦區域,負責在以前的研究中識別面部。他們將這些區域分配到大腦視野的眶下皮層。進一步的研究表明,這些區域包含特殊的神經細胞,在觀察面部時特別活躍,但在其他物體不可見時則不然。研究人員將這些神經元稱為面部細胞。

面部如何反映在神經活動中

以前,人們認為面部編碼始終是大腦中特定的神經細胞。但老曹和她的同事發現這樣做是不可能的:“原則上,我們可以看到數十億人,但我們在面部顳葉皮層中沒有數十億個細胞。所以必須有另一個系統,”曹說。關于當前研究的背景。

研究人員調查了獼猴,這些獼猴通過細電極呈現面部圖像并記錄他們在大腦中的面部細胞活動。起初它發現一些個體神經元的神經沖動在看到非常不同的面部時保持不變。結果表明,面部細胞不編碼特定面部,而是僅在多維空間中表示一定量的空間信息。 “我們完全感到驚訝 - 我們一直認為面部細胞更復雜,但事實證明,每個面部細胞只捕獲視覺空間的某個方面,并對其他功能視而不見,”曹說。

該系統存儲面部識別或面部信息以將其與光進行比較的功能:以類似的方式,使用紅色,藍色和綠色波長的不同組合來獲得不同的色調,并且可以對面部細胞信息的組合進行編碼。種面條。

面部技術識別的意義

根據他們的發現,研究人員隨后開發了一種計算機算法,可以解碼實驗猴腦中神經元的面部反應。換句話說,它們向動物展示任何新面孔,并通過大腦中的電極記錄面部細胞的活動。根據這些數據,該算法能夠非常精確地重建被看到的面部:猴子看到的照片與用算法重建的面部非常相似。研究人員報告說,這只需要大約200個面部細胞。 “據說這張照片勝過千言萬語,”曹說。 “在這種情況下,它說:面值約為200個神經元。”

她的同事Steven Le Chang說:“盡管處理面部表情涉及許多詳細步驟,但面部細胞編碼的基本概念卻出人意料地直截了當。這表明其他視覺印象由類似的編碼系統處理。”根據神經科學家的說法,這些研究結果的重要性超出了神經科學的范圍:“該系統可以刺激新的機器學習算法進行面部識別,”Tsao說。

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