Нейросеть помогла понять распознавание лиц мозгом

МЕНЮ


Новости ИИ
Поиск

ТЕМЫ


Big data
Беспилотные автомобили
БПЛА
генетические алгоритмы
Головной мозг
городские сумасшедшие
дополнительная реальность
ИИ проекты
интернет вещей
искусственный интеллект
ИТ-гиганты
квантовые компьютеры
кибербезопасность
Кластеризация
Машинное обучение
наука и образование
нейронные процессоры
нейронные сети
Нейронные сети: искусственные
Нейронные сети: реализация
облачные вычисления
Поведение животных
Поисковые алгоритмы. Ранжирование
Психология
распознавание образов
робототехника
Семинары
суперкомпьютеры
Теория эволюции
техническое зрение
Трансгуманизм
Чат-боты

АРХИВ


Декабрь 2016
Ноябрь 2016
Октябрь 2016
Сентябрь 2016
Август 2016
Июль 2016
Июнь 2016
Май 2016
Апрель 2016
Март 2016
Февраль 2016
Январь 2016
Декабрь 2015
Ноябрь 2015
Октябрь 2015
Сентябрь 2015
Август 2015
Июль 2015
Июнь 2015
Май 2015
Апрель 2015
Март 2015
Февраль 2015
Январь 2015
Декабрь 2014
Ноябрь 2014
Октябрь 2014
Сентябрь 2014
Август 2014
Июль 2014
Июнь 2014
Май 2014
Апрель 2014
Март 2014
Февраль 2014
Январь 2014
Декабрь 2013
Ноябрь 2013
Октябрь 2013
Сентябрь 2013
Август 2013
Июль 2013
Июнь 2013
Май 2013
Апрель 2013
Март 2013
Февраль 2013
Январь 2013
Декабрь 2012
Ноябрь 2012
Октябрь 2012
Сентябрь 2012
Июль 2012
Июнь 2012
Май 2012
Апрель 2012
Март 2012
Февраль 2012
Январь 2012
Декабрь 2011
Ноябрь 2011
Октябрь 2011
Сентябрь 2011
Август 2011
Май 2011

RSS


RSS новости
свиной грипп
new balance кроссовки

Новостная лента форума ailab.ru

Международная группа ученых составила уточненную пространственно-временную карту нейронных связей, которые отвечают за распознавание лиц. Результаты работы опубликованы в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences.

Известно, что человек способен определять различия визуальных стимулов, например лиц, чрезвычайно быстро — менее чем за полсекунды. Но нейронный механизм распознавания изучен недостаточно. Прошлые работы показали, что с ним связаны затылочно-височные доли мозга, однако из-за несовершенства методов (обычно для этого используют функциональную магнитно-резонансную томографию, фМРТ) погрешность измерений в этом случае могла достигать двух секунд.

Между тем обработка информации участками затылочно-височных долей протекает в первые 100 миллисекунд после предъявления стимула. В новой работе ученые из Университета Карнеги — Меллона и других вузов изучили пространственно-временные закономерности распознавания лиц с помощью магнитоэнцефалографии (МЭГ). Этот метод позволяет зафиксировать магнитную активность мозга посредством высокоточных квантовых интерферометров.

В эксперименте четырем праворуким добровольцам блоками показывали 91 лицо с двумя выражениями: радостным и нейтральным. Всего участники видели 26–28 таких блоков, а каждое лицо — четыре раза. При обнаружении лица, принадлежащего, по их мнению, одному человеку, испытуемые нажимали на кнопку. Одновременно активность их мозга измерялась с помощью МЭГ, после чего снимки сравнивались со спецификой «зрения» искусственной нейросети.


Сканирование позволило выделить две зоны мозга, активация которых говорила об узнавании: правую латеральную затылочную (rLO) долю и правую веретенообразную извилину (rFG). Сравнение с алгоритмом помогло оценить точность узнавания и время, за которое оно происходило. Так, механизм запускался спустя 50 миллисекунд, достигал первого пика между 100 и 200 миллисекундами, второго — через 250 миллисекунд и угасал примерно на 400 миллисекунде.

По мнению ученых, рассмотренный подход является перспективным для изучения мозговых процессов, связанных не только с обработкой визуальных стимулов. Сочетание традиционных методов визуализации с компьютерными алгоритмами позволяет наблюдать механизмы работы мозга в режиме реального времени. Это особенно важно, когда речь идет о различиях на коротком (миллисекундном) временном отрезке и определении того, насколько точен результат.


Источник: naked-science.ru



кроссовки нью баланс