剑桥构建“视觉语义大脑” 兼顾视觉信息和语义表示

2年前


        一般认为,大脑对可视目标的识别过程分为两部分:视觉属性和语义属性,即目标“像什么”和“是什么”。过去,人们对这两部分一般是分开研究的。据新智元报道,近日,剑桥大学研究人员利用计算机视觉的标准深度神经网络AlexNet,可将二者结合起来研究,并探寻它们之间的信息交互和映射关系。该研究最近发表在《科学报告》上。

   

        研究团队使用新方法研究大脑对目标的识别过程,该方法结合了深度神经网络与吸引子网络语义模型。与之前的大多数研究相比,这一识别技术既考虑了视觉信息,也考虑了关于被识别目标的概念知识。

  

         新技术已经在16名志愿者的神经影像数据上进行了测试。与传统的深度神经网络视觉模型相比,新方法能够识别与视觉和语义处理相关的不同脑区。“这项研究最关键的发现是,通过考虑物体的视觉和语义属性,可以更好地模拟物体识别过程中的大脑活动,这可以通过计算建模的方法捕获。”研究人员表示。


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