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Bilan d'un modèle basé sur forme de discrimination de face humaine utilisant le fMRI et les techniques comportementales

Le mécanisme par lequel le cerveau identifie des faces a longtemps fasciné des neurobiologistes, dont beaucoup croient que le cerveau perçoit des faces en tant que « offre spéciale » et très le différent d'autres objectifs visuels. Par exemple, les études de classique ont trouvé cela tourner l'image d'une reconnaissance à l'envers de compromissions de face beaucoup davantage que fait assimilé inversant d'autres objectifs.

Plus d'études récentes ont proposé qu'il puisse même y avoir les neurones particuliers ajustés à l'identité d'une personne particulière. Ces neurones, selon cette théorie, se situent dans « l'endroit fusiforme de face, » FFA, connu pour être particulièrement en activité quand une personne rencontre une face.

Cependant, dans l'édition du 6 avril 2006 du neurone, Maximilian Riesenhuber de centre médical d'université de Georgetown et ses collègues (Jiang et autres) enregistrent la preuve pour une théorie que le FFA, au lieu de cela, contient fortement les circuits intégrés qui identifient des faces basées sur le traitement sélecteur des formes des caractéristiques faciales.

Dans leurs études, les chercheurs ont construit la première fois un modèle de calcul qui a représenté comment leurs circuits neuronaux présumés fonctionneraient. Ce modèle a visé à prévoir comment les circuits pourraient provoquer la perception des faces. Une telle perception comprend la forme des caractéristiques spécifiques--yeux, nez, et bouches--aussi bien que la « configuration » de ces caractéristiques--leur position sur la face.

Les chercheurs ont constaté que leur modèle a capté de tels aspects de perception de face, quoique les circuits dans leur modèle ne les aient pas expressément codés. Pour expliquer que leur modèle pourrait également représenter comment d'autres circuits neuronaux pourraient assimilé être ajustés à d'autres objectifs, ils ont également vérifié comment il pourrait se comporter quand il a rencontré des images des véhicules. Ils ont constaté que le modèle a fonctionné aussi bien pour produire les mêmes caractéristiques de reconnaissance que dans les faces.

Riesenhuber et ses collègues ont vérifié leur modèle « basé sur forme » expérimental en exposant des volontaires aux images des faces qui pourraient avec précision « morphed » avec un programme informatique pour modifier subtil les caractéristiques faciales. Et en même temps, les cerveaux des sujets ont été balayés à l'aide de l'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (fMRI) pour trouver des configurations d'activité dans le FFA. La technique du fMRI concerne employer des champs magnétiques inoffensifs et la radio salue le flux sanguin de mesure dans les régions du cerveau, qui réfléchit leur activité. Les chercheurs ont constaté que les résultats des études de fMRI étaient conformes à ceux du modèle de calcul.

Les chercheurs ont conclu que « nous avons prouvé qu'une mise en place de calcul d'un modèle neural physiologique plausible du traitement de face peut quantitativement représenter les caractéristiques principales, menant à la prévision que la discrimination de face humaine est basée sur un indicatif de densité de population des neurones tranchant ajustés de face.

« En particulier, nous avons prouvé qu'un modèle basé sur forme peut représenter l'effet d'inversion de face, pouvons produire effets « configural des » sans codage configural expressément, et pouvons quantitativement représenter les données expérimentales. Le modèle constitue ainsi un contre-exemple de calcul aux théories qui posent en principe que la discrimination de face humaine se fonde forcément sur des procédés de face-détail. »

Dans une prévision du papier dans la même édition du neurone, Tzvi Ganel a écrit que Riesenhuber et collègues « fournissent un choix irrésistible de preuve supportant l'idée que le traitement des faces et les objectifs ne se fondent pas sur les mécanismes qualitativement différents. Dans une série d'expériences, le présent de Jiang et autres et intègrent des découvertes de la modélisation neurale, comportement, et le fMRI, montrant cette catégorie de face, assimilé à la catégorie d'objectif, peut être réalisé par une architecture simple-à-complexe basée sur les détecteurs hiérarchiques de forme.

« Jiang et autres modélisation et découvertes comportementales ont des implications intenses pour comprendre comment des faces et les objectifs sont traités dans l'esprit humain, » a écrit Ganel.