Facendo uso dell'approccio di apprendimento automatico per disfare come il cervello elabora, memorizza le informazioni visive

Gli scienziati dall'istituto di Salk (U.S.A.), da Skoltech (Russia) e dal centro di Riken per scienza di cervello (Giappone) hanno studiato un modello teorico di come le popolazioni dei neuroni nella corteccia visiva del cervello possono riconoscere ed elaborare le fronti di taglio e le loro espressioni differenti e di come sono organizzate. La ricerca recentemente è stata pubblicata nel calcolo neurale ed è stata evidenziata sul suo coperchio.

Gli esseri umani hanno capacità stupefacenti di riconoscere un gran numero di diverse fronti di taglio ed interpretare le espressioni facciali estremamente scaturiscono. Queste abilità svolgono un ruolo chiave nelle interazioni sociali umane. Tuttavia, come il cervello umano elabora e memorie tali informazioni visive complesse sono ancora capite male.

Gli scienziati Anh-Huy Phan e Andrzej Cichocki di Skoltech, con i loro colleghi dagli Stati Uniti e dal Giappone, Sidney Lehky e Keiji Tanaka, hanno deciso di capire meglio come la corteccia visiva elabora e memorizza attinente all'informazione al riconoscimento di fronte di taglio. Il loro approccio è stato basato sull'idea che un viso umano può essere rappresentato concettualmente mentre una collezione di parti o di componenti, compreso gli occhi, il sopracciglio, il radiatore anteriore, la bocca, ecc. Facendo uso di un approccio di apprendimento automatico, hanno applicato un algoritmo novello del tensore per decomporre le fronti di taglio in serie delle componenti o le immagini hanno chiamato i tensorfaces come pure i loro pesi associati ed hanno rappresentato le fronti di taglio tramite le combinazioni lineari di quelle componenti. In questo modo, sviluppano un modello matematico che descrive il lavoro dei neuroni in questione nel riconoscimento di fronte di taglio.

Abbiamo usato le decomposizioni novelle del tensore per rappresentare le fronti di taglio come insieme delle componenti con complessità specificata, che può essere interpretata come celle di modello della fronte di taglio ed indicare che le rappresentazioni del viso umano consistono di una miscela delle celle di media-complessità e basse della fronte di taglio.„

Il professor Andrzej Cichocki di Skoltech

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Journal reference:

Lehky, S.R., et al. (2020) Face Representations via Tensorfaces of Various Complexities. Neural Computation. doi.org/10.1162/neco_a_01258.