Ji-won nouveau rapport

Ne pas passer trop de pensée pour trouver un visage familier de la foule, pour la grande majorité des gens sont insignifiants. Le cerveau humain a été fait pour des millions d'années.

Cependant, c'est là le système nerveux en particulier, le processus est très complexe, les chercheurs ont consacré beaucoup de leur temps.

1er juin une étude publiée dans le show cellulaire que les singes se fondent sur un groupe de centaines de neurones de coordination, a révélé que certaines caractéristiques physiques afin d'identifier le visage de l'animal. Cette constatation a également résolu le problème depuis de nombreuses années a été en proie à un scientifique.

Comment identifier les autres animaux sont des primates, en particulier le genre de visage, il a été controversé. Neuroscientifiques Institut américain de la santé mentale à Bethesda, Maryland, David Leopold Nature dans une interview avec des journalistes, a déclaré la vue la plus ridicule est que pour tout le monde que je sais, il y a une seule cellule conçue pour identifier cette personne qui il fait face.

D'autres théories soutiennent que, en collaboration avec plusieurs groupes de neurones afin d'identifier un visage.

Source: Nature

Il a trouvé une nouvelle théorie de la reconnaissance, un ensemble unique de caractéristiques neurones codant

Neuroscientifique à l'Institut de Technologie de Californie et Le Chang Tsao a étudié deux cerveau des singes rhésus (Macaca mulatta) pour déterminer la position des cellules du cerveau des animaux face (visage cellule) de. Ils devront faire face à d'autres images ou objets, y compris physique, des fruits et des motifs aléatoires montrer pour voir ces deux singes. Puis, en utilisant l'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) pour voir si ces deux singes pour voir la « face », les zones du cerveau qui sont activées (éclairées).

Ensuite, ils se sont concentrés sur l'étude du point activée, les soi-disant « cellules du visage. » Tsao et Chang 2000 utilise un ensemble de traits du visage différents singes composent visualisation, ces différentes caractéristiques comprennent une distance, la forme, etc. racine des cheveux entre les yeux.

Ensuite, ils ont implanté des électrodes dans le cerveau des singes rhésus par rapport aux neurones individuels des différences faciales.

Chang Tsao et deux rhésus enregistrés entre 205 neurones au total réaction. Chaque neurone aura une partie correspondante d'une combinaison de certains paramètres spécifiques.

neurones corticaux visuels spécialement conçus pour le visage de la personne ne répond pas, le document propose de prouver l'existence du modèle Axis

Neurophysiologiste à l'Université de Washington dans la grille visuelle de Seattle, Greg Horwitz Nature dans une interview avec des journalistes, a déclaré, Tsao Chang et les deux hommes travaillent peuvent se résumer comme le développement d'un modèle que les gens voient de l'image sur l'écran d'ordinateur, le cortex visuel neurones sensibles à face.

Horwitz a dit: «Ceci est un grand pas en avant » Parce que Ce modèle montre comment chaque cellule est produit pour toutes les combinaisons possibles des traits du visage respectifs, plutôt qu'un .

Avant de renverser l'hypothèse, le cerveau n'est pas « machine de reconnaissance faciale », mais « Analyseur visage »

Non seulement cela, Tsao Chang et prend également en compte, ce qui rend la reconnaissance faciale, qui est, d'identifier des combinaisons spécifiques de divers traits du visage, chaque neurone s'il est « au mieux » une combinaison.

Ils réagissent en fonction de leurs caractéristiques de yuans chaque neurone, essayez de reproduire les singes ont vu les visages, validant ainsi l'idée. Sur la base de la force de ces signaux, les neuroscientifiques peuvent presque parfaitement reproduire le vrai visage.

Expérience, quand cynomolgus voir différentes images du visage, mais quand ces différents neurones sont « ne se soucient pas » en combinaison, une seule face de la cellule de réaction reste inchangée.

Analogie, lorsque les singes ont vu deux photos différentes racine des cheveux, ils se soucient les neurones du cortex visuel ne produit pas de changements dans la taille de l'il.

En d'autres termes, « Neuron pas détecteur de visage, mais l'analyseur de visage, » Leopold a déclaré Nature, le cerveau « peut réaliser quelques-unes des principales dimensions (dimension), vous pouvez dire que c'est une personne A, qui est un B humain ".

Les auteurs Tsao dit que le cerveau humain peut utiliser ce code pour identifier ou imaginer un visage spécifique.

neurones corticaux visuels spécialement conçus pour le visage de la personne ne répond pas, le document propose de prouver l'existence du modèle Axis. Source: Cellule de papier

Chaque cellule est accordée face (réglage) sont combinées dimensions du visage, est tout un système, ce qui explique pourquoi, quand quelqu'un pendre la barbe, ses amis pourraient ne pas remarquer un début, « New York Times » le rapport a souligné.

Selon le document, il faut environ 50 ces dimensions pour identifier un visage.

Ces dimensions construire un « visage » spirituelle, vous pouvez identifier d'innombrables visages.

rapport « New York Times » a également dit qu'il peut y avoir un visage moyen (ou quelque chose de similaire), une face peut rencontrer une nouvelle fonctionnalité (comme la distance des yeux) dans un écart moyen de dimension de la face moyenne cinq unités, tandis que l'autre une fonction (comme la racine des cheveux) sur cette dimension est décalée à partir de 7 unités.

Un visage humain peut être décomposé en plusieurs dimensions, tandis que plusieurs paramètres, dont six dimensions Yuan datation coder chaque nerf facial, ainsi que sur la formation d'un visage entier.

Tsao dans l'interview « New York Times », a dit qu'elle a été particulièrement impressionné qu'il est possible de concevoir un ensemble de visages, différentes combinaisons de caractéristiques, mais étant donné la réponse cellulaire face se produira que ces visages ne sont pas conçus cellule « bonne » identifier les combinaisons de dimension.

Cela élimine également une hypothèse de reconnaissance précédemment - une image standard et la face d'entrée des données face cellulaire sont comparées, et de chercher des différences, alors que celui-ci est utilisé après un ordinateur pour identifier un visage humain manière.

Face Recognition modèle schématique proposé dans le document. Source: Cellule de papier

Cependant, les scientifiques ne savent toujours pas comment tout est lié.

Cependant, la chose est sûre, Leopold Nature a déclaré dans une interview: « Cette étude est d'analyser la façon dont le cerveau en fait la personne qui fournit une alternative plus pratique. »

"New York Times" a rapporté que, Machine Learning for Neuroscience apporte un pessimisme que le cerveau est semblable à une boîte noire, le papier fournit un contre-exemple: les chercheurs ont enregistré le plus haut niveau de système visuel de signalisation neuronale, nous pouvons voir il n'y a pas de boîte noire .

En d'autres termes, découvrir les mystères du cerveau, il est tout à fait possible.

Ensuite, il est l'intelligence artificielle de faire les choses.

Cette article présente: Faits saillants et Résumé

Faits saillants

• Peut être utilisé sur l'image du visage 200 visages de la cellule de réaction (de cellules) visage linéaire reconstruit

• Les cellules d'affichage face (l'écran) et l'arbre est codé dans le réglage du plan orthogonal rectiligne (réglage plat)

• modèle axe est plus efficace que le modèle de l'échantillon, robuste et flexible

• Structure du visage (patch) ML / MF et AM portent des informations supplémentaires sur le visage

résumé

Primate à un taux alarmant et la fiabilité de la reconnaissance des objets complexes, tels que la face de l'animal. Ici, nous montrons que le code de reconnaissance faciale du cerveau. expériences macaques montrent que la structure en face, il y a une transformation très simple entre la face et les réponses cellulaires. Formaté par l'animal dans la face de points-dimensionnelle dans l'espace linéaire, on trouve un taux de transmission pour chaque face de la cellule (cadence de tir) et la surface d'incidence de l'espace de projection est proportionnelle à la stimulation d'un seul arbre, de sorte que l'une des faces les cellules peuvent être n'importe où sur la face du codage spatial est défini. En utilisant ce code, on peut décoder avec précision les populations de réaction du visage des neurones, et prévisions vitesse de transmission neuronale sur les visages des animaux. De plus, ce code est de renverser la précédente hypothèse de longue date que les cellules devront faire face à un des traits du visage particulier sont codées. Nos recherches montrent que d'autres objets peuvent également être codées par un système de coordonnées mesure similaire.

Compile Source

Nature des rapports: http: //www.nature.com/news/neuroscientists-rethink-how-the-brain-recognizes-faces-1.22091

Cellule de papier: http: //www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674 (17) 30538-X _returnURL = http% 3A% 2F% 2Flinkinghub.elsevier.com% 2Fretrieve% 2Fpii% 2FS009286741730538X% 3Fshowall% 3Dtrue?

rapports NYT: https: //www.nytimes.com/2017/06/01/science/facial-recognition-brain-neurons.html