Gesichtserkennung nicht so komplex wie bisher gedacht


Gesichtserkennung nicht so komplex wie bisher gedacht

Brechende Forschung entschlüsselt die Geheimnisse der Gesichtswahrnehmung.

Gesichtserkennung hat Wissenschaftler seit Generationen verblüfft. Wie kann das menschliche Gehirn so viele individuelle Gesichter in Erinnerung bringen mit solcher Leichtigkeit? Eine Studie veröffentlicht diese Woche in der Zeitschrift Zelle Findet, dass Gesichtserkennung tatsächlich viel einfacher sein kann, als wir dachten.

Wenn wir uns eine Auswahl von Gesichtern anschauen, können unsere Gehirne die Vertrauten ohne Anstrengung ausgleichen. Dieser glatte Prozess kommt so natürlich, dass die meisten Menschen nie einen zweiten Gedanken geben.

Aber jemand, der diesem Phänomen einen zweiten Gedanken vermittelt, ist Doris Tsao, Professor für Biologie und Biologische Technik am California Institute of Technology in Pasadena.

In den vergangenen Jahren hat Prof. Tsao eine Reihe von Experimenten durchgeführt, die versucht haben, auf den Grund der Gesichtswahrnehmung zu kommen.

In früheren Studien nutzten Prof. Tsao und ihre Kollegen funktionale MRT-Scans, um nach relevanten Gehirngebieten bei Menschen und anderen Primaten zu suchen.

Speziell fanden sie sechs Regionen, die für die Identifizierung von Gesichtern verantwortlich sind. Diese Bereiche, die als Gesichtsfelder bezeichnet werden, sind in der minderwertigen zeitlichen (IT) Kortex untergebracht, die ein Gebiet ist, von dem bekannt ist, dass sie an der visuellen Verarbeitung beteiligt ist.

Gesichtsfelder und Gesichtszellen

Jeder der sechs Flecken ist mit Neuronen verpackt, die besonders stark abschneiden, wenn sie mit Gesichtern verglichen werden, verglichen mit anderen Objekten. Prof. Tsao und Team nennen diese Neuronen "Gesichtszellen". Sie haben auch gezeigt, dass künstlich stimulieren diese Gesichtszellen in Makaken Affen gestört ihre Wahrnehmung von Gesichtern viel mehr als andere Objekte.

Frühere Theorien hatten es, dass jede der Zellen innerhalb dieser Gehirnbereiche ein bestimmtes Gesicht darstellte. Das korrigiert man aber nicht. "Man könnte potenziell 6 Milliarden Menschen erkennen, aber du hast keine 6 Milliarden Gesichtszellen im IT-Kortex", erklärt Prof. Tsao. "Es musste noch eine andere Lösung geben."

In der letzten Studie gründeten Prof. Tsao und Postdoktorand Steven Le Chang tiefer in die Funktion der Gesichtszellen. Sie zeigten, dass jede der Zellen eine bestimmte Achse im multidimensionalen Raum darstellt, die die Forscher als "Gesichtsraum" bezeichnen.

In ähnlicher Weise wie Rot, Blau und Grün, um jede Farbe zu erzeugen, können diese Achsen kombiniert werden, um jedes mögliche Gesicht zu erzeugen.

Das Team begann "durch die Gestaltung eines 50-dimensionalen Raumes, der alle Gesichter darstellen könnte." Die Hälfte der Dimensionen wurde der Gesichtsform zugeordnet, wie der Abstand zwischen den Augen und den anderen 25 wurden anderen Merkmalen zugeordnet, einschließlich Textur und Hautton.

Sie benutzten den Macaque-Affen als Modell. Durch das Einfügen von Elektroden in die Gesichtsfelder konnten sie die Aktivität von Einzelgesichtszellen aufzeichnen. Jedes Gesicht, das dem Makaken vorgestellt wurde, löste eine proportionale Antwort in den Gesichtszellen in Abhängigkeit von Unterschieden in einer einzigen Achse aus.

Decodierung des Algorithmus

Im Anschluss daran wurde das Team einen Algorithmus entworfen, der die Gesichter aus den neuronalen Reaktionen allein entschlüsseln könnte. Mit anderen Worten, durch einfaches Messen der Aktivität dieser Gesichtszellen konnten die Wissenschaftler eine Vorstellung von dem Gesicht erzeugen, das der Affe beobachtete. Wenn die Algorithmus-erzeugten Bilder mit den tatsächlichen Bildern verglichen wurden, waren sie fast identisch.

Vielleicht überraschend, dass die Einnahme von Signalen von etwas mehr als 200 Neuronen in nur zwei Gesichtsfeldern reicht, um die Gesichter zu rekonstruieren. Es gab 106 Zellen in einem Gesicht Patch und 99 in der anderen.

Die Leute sagen immer ein Bild ist tausend Worte wert. Aber ich sage gern, dass ein Bild von einem Gesicht etwa 200 Neuronen wert ist."

Prof. Doris Tsao

Der letzte Nagel im Sarg der Ein-Neuron-Eins-Theorie wurde durch den letzten Teil der Studie gehämmert. Prof. Tsao und Chang fanden heraus, dass eine Reihe von sehr unterschiedlich aussehenden Gesichtern dazu führen könnte, dass eine einzelne Gesichtszelle genau auf die gleiche Weise schießt.

Es war ein unerwarteter Befund, wie Prof. Tsao sagt: "Das war völlig schockierend für uns, wir hatten immer gedacht, dass die Gesichtszellen komplexer waren, aber es stellt sich heraus, dass jede Gesichtszelle nur die Distanz entlang einer einzigen Fläche des Gesichtsraums misst Ist blind für andere Eigenschaften."

Obwohl es eine Reihe von Schritten gibt, die zwischen dem Sehen eines Bildes und der Antwort der Gesichtszellen auftreten müssen, können die bloßen Knochen der Gesichtserkennung überraschend einfach sein. Diese Ergebnisse gelten nicht nur für Gesichtserkennung. Stattdessen "Diese Arbeit deutet darauf hin, dass andere Objekte mit ähnlich einfachen Koordinatensystemen kodiert werden könnten", erklärt Prof. Tsao.

Dieses Wissen könnte die Schaffung von innovativen Anwendungen für künstliche Intelligenz anspornen. Wie Prof. Tsao fügt hinzu: "Dies könnte neue maschinelle Lernalgorithmen zur Erkennung von Gesichtern inspirieren. Darüber hinaus könnte unser Ansatz verwendet werden, um herauszufinden, wie Einheiten in tiefen Netzwerken andere Dinge wie Objekte und Sätze verschlüsseln."

Erfahren Sie mehr über Gesichts-Wahrnehmung und wie es die menschliche Erfahrung prägt.

What is Consciousness? What is Its Purpose? (Video Medizinische Und Professionelle 2020).

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