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大脑识别图像并不是以乐趣为导向的

时间:2020-03-29 20:12:34


根据物理学家组织网络的最新报告,加拿大约克大学的视觉研究人员最近对各种视觉图像处理算法进行了测试,发现人类大脑不优先处理有趣的图像领域,这挑战了已有61年历史的经典理论。这一研究成果对于理解人类视觉、视觉处理和视觉病理学诊断具有重要的理论意义,也对自动驾驶仪等应用模型的建立和完善具有重要的理论意义。相关论文发表在最近一期的科学综合公共图书馆杂志(PlosOne)上。

约克大学拉森德工程学院电气工程与计算机科学系教授约翰·索茨的团队发现,人脑不会优先处理图像中的有趣区域。这与心理学家唐纳德·布罗德本特教授影响广泛的早期选择理论背道而驰。该理论认为,大脑按图像的有趣程度依次关注并处理相关信息。

目前,已经建立了数百种基于图像区域感兴趣程度的算法,但没有一种算法对此理论提出质疑。我们的研究测试了数百种算法中更先进的算法,并提出了一个问题:‘这些算法中哪一个比人类性能更好或更差?’索茨说。

研究人员设计了一些重复的实验。在其中一个被试中,被试被要求在短时间内区分是否有动物出现在经过特殊处理的图片中,而被试只能通过图片中不同区域的图像来给出答案。这些图像没有显示出感兴趣度的差异,从而消除了显着性参数的直接影响。被试能够快速、准确地识别图像内容的结果与理论上的设定是背道而驰的。

结果表明,人们判断图像中描述的事物的能力与图像感兴趣程度的显着性无关,但基于显着性规则的算法的识别能力远低于人的性能。其他实验也表明,虽然意义主要决定着人眼首先看到的场景,但眼睛的动作决定了人脑加工的顺序。换句话说,意义并不决定大脑视觉加工的顺序。(张林谦方林林)。

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