Нейросеть помогла понять распознавание лиц мозгом |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2016-12-29 11:26 нейросети новости, методы распознавания образов, Головной мозг 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 Комментарии: |
|