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人工网络揭示了人脸识别

2020-03-12 18:03:55    来源:    我来说两句()
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 我们的大脑已经准备好识别面孔-或告诉别人-甚至很少停止思考它,但是当大脑进行这种识别时,大脑中发生的事情仍然远未弄清楚。在《自然通讯》今天报道的一项新研究中,魏茨曼科学研究所的研究人员对此问题提供了新的思路。他们发现大脑中的面部编码方式与成功执行被称为深度神经网络的人工智能系统之间有着惊人的相似之处。

当我们看着一张脸时,视觉皮层中的神经元群被激活并发出信号。实际上,某些神经元组选择性地对脸部做出反应,而对其他对象则没有。但是,单个神经元的激活如何共同产生面部感知和识别能力呢?

神经生物学系的Rafi Malach教授和他的研究组博士生Shany Grossman提出了通过将人的大脑活动与深层神经网络进行比较来解决这个问题的想法。这些计算系统最近在人工智能领域发生了革命性变化,经过培训可以通过从大量数据集中学习来执行任务。在过去的几年中,它们取得了巨大的进步,以至于在包括面部识别在内的各种视觉任务上,他们的表现都与人类相当甚至更好。

Grossman和Guy Gaziv是计算机科学与应用数学系的研究学生,他们从纽约曼哈塞特Feinstein医学研究所Ashesh Mehta博士的实验室中的33个人获得的数据进行了分析。这组独特的受试者是癫痫患者,他们已将电极植入大脑的各个区域以进行诊断,并自愿参加了各种研究任务。

当向志愿者展示来自不同图像数据库的一系列面孔(包括著名和不熟悉的人)时,通过将96根电极植入到负责面部感知的大脑部分的记录来监控他们的大脑活动。录音表明,每张脸都诱发出独特的神经元激活模式,涉及以不同强度发射的不同组的神经元。有趣的是,一些面孔引发了相似的大脑活动模式-也就是说,它们具有相似的活动“签名”-而其他面孔则引发了彼此截然不同的激活模式。研究人员很想知道这些激活信号是否在我们识别面部的能力中起重要作用。

他们决定将人脸识别系统与具有类似人脸识别能力的深度神经网络进行比较。这个人工网络受到人类视觉系统的宽松启发,包含人工元素,类似于神经元,排列在大约两打“层”中。为了识别人的脸,每层中的人工神经元选择并组合了不同的面部特征-从最简单的特征(例如线条和原始形状)到更复杂的特征(例如眼睛的一部分和其他面部碎片),再到确定的特征作为一个人的身份。

研究人员认为,如果他们在人脑中发现的面部编码模式对于允许人类识别面部至关重要,那么这种签名也应该在人工网络中找到。为了测试是否存在这种情况,他们向网络展示了向志愿者展示的相同面孔图像。然后,他们检查了这些面孔是否引发了与人类大脑中检测到的那些具有相同多样性和结构的面部排斥激活模式。

有趣的是,科学家们发现了人类系统与人工系统之间惊人的相似之处。它在深层网络的中间层中最为突出-代表面孔的实际图形外观,而不是面孔所有者更抽象的个人身份。

马拉奇说:“具有高度信息性的是,两个这样的截然不同的系统(生物学的和人工的系统,即大脑和深层的神经网络)以它们具有相似特征的方式进化了。” “我将这种融合称为进化,就像人造飞机与昆虫,鸟类甚至哺乳动物的机翼具有相似之处。这种融合表明,独特的面部编码模式在面部识别中至关重要。”

格罗斯曼说:“我们的发现支持这样的假说,即神经元对不同面孔的反应具有不同的激活方式,以及这些方式之间的关系,在大脑感知面孔的方式中起着关键作用。” “这些发现可以帮助我们进一步了解人脸在人脑中如何编码人脸感知和识别。另一方面,它们也可以通过对神经网络进行调整来使其更接近神经网络,从而进一步改善神经网络的性能。观察到的大脑反应模式。”


 
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