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面部识别没有以前想象的那么复杂

健康 89xy 1周前 (10-11) 10次浏览

面部识别困扰了科学家几代人。人脑怎么能如此轻松地将如此多的个人面孔记忆下来?本周发表在《细胞》杂志上的一项研究发现,面部识别实际上可能比我们想象的要简单得多。

面部识别没有以前想象的那么复杂

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突破性研究揭开了面部感知的秘密。

当我们看一组人脸时,我们的大脑可以毫不费力地挑出熟悉的人脸。这个顺利的过程来的太自然了,大多数人都不会再去想它。

但对这一现象有所反思的人是多丽丝·曹,她是帕萨迪纳加州理工学院的生物学和生物工程教授。

近年来,曹教授进行了一系列实验,试图弄清面部感知的本质。

在早期的研究中,曹教授和她的同事使用功能磁共振成像扫描来搜索人类和其他灵长类动物的相关脑区。

具体来说,他们发现了六个负责识别人脸的区域。这些区域被称为面部斑块,位于下颞叶皮层,这是一个已知参与视觉处理的区域。

面部补丁和面部细胞

与其他物体相比,这六个斑块中的每一个都充满了神经元,当呈现人脸时,神经元的放电特别强烈。曹教授和他的团队称这些神经元为“面部细胞”。他们还证明,人工刺激猕猴的这些面部细胞比其他物体更能扰乱它们对面部的感知。

早期的理论认为这些大脑区域内的每个细胞代表一张特定的脸。然而,这听起来并不真实。“你可能识别60亿人,但你的信息技术皮层中没有60亿个面部细胞,”曹教授解释道。“一定有别的解决办法。”

在最新的研究中,曹教授和博士后史蒂文·长乐深入研究了面部细胞的功能。他们发现每个细胞代表多维空间中的一个特定轴,研究人员称之为“面部空间”

以类似于红、蓝、绿组合产生每种颜色的方式,这些轴可以组合产生每个可能的面。

该团队开始时“设计了一个可以代表所有面孔的50维空间”一半的维度被分配给面部形状,例如眼睛之间的距离,另外25个维度被分配给其他特征,包括纹理和肤色。

他们用猕猴作为模型。通过将电极插入面部贴片,他们可以记录单个面部细胞的活动。呈现给猕猴的每张脸都在面部细胞中引发了比例反应,这取决于单个轴上的差异。

解码算法

接下来,该团队设计了一种算法,可以仅从神经反应中解码人脸。换句话说,通过简单地测量这些面部细胞的活动,科学家可以生成猴子正在观看的面部图像。当算法生成的图像与实际图像进行比较时,它们几乎是相同的。

也许令人惊讶的是,从仅仅两个面片内的200多个神经元中获取信号就足以重建人脸。一个面片中有106个细胞,另一个面片中有99个细胞。

“人们总是说一幅画胜过千言万语。但我喜欢说,一张脸的照片大约值200个神经元。”

Doris Tsao教授

在研究的最后部分,一个神经元一个面孔理论棺材上的最后一颗钉子被敲到位。曹教授和常发现,一系列长相迥异的面孔可能会导致单个面孔细胞“以完全相同的方式开火”。

这是一个意想不到的发现,正如曹教授所说,“这完全让我们震惊,我们一直认为面部细胞更复杂。但是,事实证明,每个人脸单元只是沿着人脸空间的单个轴测量距离,对其他特征视而不见。”

虽然在看到图像和面部细胞的反应之间需要经历许多步骤,但面部识别的基本原理可能会非常简单。这些结果可能不仅适用于面部识别。相反,“这项工作表明,其他物体可以用类似的简单坐标系进行编码,”曹教授解释说。

这些知识可能会刺激人工智能创新应用的产生。正如曹教授补充的那样,“这可能会激发新的机器学习算法来识别人脸。此外,我们的方法可以用来找出深层网络中的单位是如何编码其他东西的,比如对象和句子。”

了解更多关于面部感知及其如何塑造人类体验的信息。


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