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1、面孔識(shí)別的神經(jīng)機(jī)制常樂(lè)中國(guó)神經(jīng)科學(xué)2018-4-20視覺(jué)感知100 微米100 米大腦如何提取視覺(jué)信息?方法: 理解視覺(jué)的次序Hubel and Wiesel, J. Physiol., 1959外膝體-周邊細(xì)胞初級(jí)視皮層簡(jiǎn)單細(xì)胞初級(jí)視皮層復(fù)雜細(xì)胞物體表征的通路V1Charles GrossV4V3V2下顳葉皮層(IT)特征初提圖像分割物體辨認(rèn)人類(lèi)大腦存在面孔腦區(qū)梭狀面孔腦區(qū)?Kanwisher, McDermott, & Chun, J. Neurosci, 1997猴子也有面孔腦區(qū)空白物體面孔空白面孔腦區(qū)的前額頁(yè)枕葉PLMLMFAFAL后AM顳葉中前面孔., Nature Neur
2、oscience 2002vs.物體Tsao電刺激獼猴面孔腦區(qū)特異性地影響面孔識(shí)別Moeller., Nature Neuroscience 2017面孔腦區(qū)內(nèi)神經(jīng)元對(duì)面孔成選擇性Tsao., 20030.1s研究物體表征的實(shí)驗(yàn)負(fù)責(zé)的腦區(qū)范圍非常大參數(shù)空間非常大研究物體表征的實(shí)驗(yàn)面孔區(qū)面孔面孔細(xì)胞對(duì)部分面孔特征的存在與否和形狀呈現(xiàn)選擇性細(xì)胞1細(xì)胞21281沒(méi)有頭發(fā)有頭發(fā)Freiwald., NN 2009Norm. resp.面孔細(xì)胞對(duì)部分面孔特征的存在與否和形狀呈現(xiàn)選擇性細(xì)胞1細(xì)胞21281沒(méi)有眼珠沒(méi)有眼珠有眼珠有眼珠Freiwald., NN 2009Norm. resp.面孔朝向不變形由
3、ML/MF到AL到AM逐漸加強(qiáng)ML/MFALAM前中側(cè)面孔區(qū)(AM)神經(jīng)元以朝向不變的方式表征面孔0.1秒Freiwald and Tsao, Science 2010中間面孔區(qū)(MF/ML)神經(jīng)元對(duì)面孔朝向敏感0.1秒Freiwald and Tsao, Science 2010中間面孔區(qū)(MF/ML)神經(jīng)元對(duì)面孔朝向敏感0.1秒Freiwald and Tsao, Science 2010未解決的謎題理解真實(shí)面孔的編碼理解真實(shí)面孔的編碼器理解真實(shí)面孔的編碼器理解真實(shí)面孔的編碼編碼器器面孔的定量描述方式建立一個(gè)真實(shí)面孔空間n 列(x1, y1)(x2, y2)m*n 矩陣(xk, yk)“S
4、hape”“Shape-free Appearance”Cootes., 2001m 行建立一個(gè)50維的面孔空間(25shape+25appearancePCs)“Shape”“Shape-free Appearance”主成分分析 (PCA)建立一個(gè)50維的面孔空間(25shape+25appearancePCs)Shape第一主成分-3 SDAverage+3 SDAppearance第一主成分-3 SDAverage+3 SDChang and Tsao, Cell, 201750內(nèi)的每一個(gè)點(diǎn)都是一個(gè)面孔F = (s1, , s25, a1, , a25)ShapeAppearance(
5、a1, , a25)(s1, , s25)Average + FAverage50內(nèi)的每一個(gè)點(diǎn)都是一個(gè)面孔F = (s1, , s25, a1, , a25)ShapeAppearance(a1, , a25)(s1, , s25)Average + FAverage實(shí)驗(yàn)范式ML/MFAM2000 張面孔; 隨機(jī)順序呈現(xiàn)150 ms ON/ 150 ms OFF動(dòng)作電位促發(fā)平均分析(Spiketriggeredaverage,STA)×3×1×2AM面孔細(xì)胞的STAFeature dimensionshapeappearanceChang and Tsao, Ce
6、ll, 2017STA不同面孔細(xì)胞對(duì)不同面孔特征敏感Feature dimensionShapeAppearanceSTA不同面孔區(qū)調(diào)諧特征的比較MF/ML (106個(gè)細(xì)胞)AM (n=99個(gè)細(xì)胞)shapeappearance特征維度特征維度顯著調(diào)諧的細(xì)胞數(shù)目顯著調(diào)諧的細(xì)胞數(shù)目細(xì)胞在面孔空間中如何調(diào)諧?STA特征1特征2AM中的一個(gè)面孔細(xì)胞在STA維度上的調(diào)諧STASTA 維度上與平均臉的距離特征1特征2率/秒)(ML/MF和AM中的面孔細(xì)胞對(duì)真實(shí)面孔特征成斜坡?tīng)钫{(diào)諧405080100Shape11503060200-100-1STAAppearance細(xì)胞編號(hào)維度上的距離反應(yīng)細(xì)胞編號(hào)細(xì)胞編
7、號(hào)第一第一維度維度斜坡?tīng)钫{(diào)諧暗示了特征和反應(yīng)間的線性關(guān)系斜率=s2斜率=s1斜率=s3特征 1特征 2特征 3簡(jiǎn)而言之,逆變換反應(yīng)面孔器50-維面孔特征向量細(xì)胞反應(yīng)F = (f1, f2, , f50)真實(shí)參數(shù)和估計(jì)參數(shù)的比較1張面孔實(shí)際參數(shù)(第一Appearance維度)估計(jì)參數(shù)真實(shí)參數(shù)和估計(jì)參數(shù)的比較被解釋的方差=64%相關(guān)系數(shù)= 0.8實(shí)際參數(shù)(第一Appearance維度)估計(jì)參數(shù)重構(gòu)臉ML/MF(106個(gè)細(xì)胞)AM(99個(gè)細(xì)胞)實(shí)際臉兩個(gè)腦區(qū)(205個(gè)細(xì)胞)ML/MF(106個(gè)細(xì)胞)AM(99個(gè)細(xì)胞)兩個(gè)腦區(qū)(205個(gè)細(xì)胞)實(shí)際臉用不同個(gè)數(shù)的臉估計(jì)準(zhǔn)確率所有205個(gè)細(xì)胞線形回歸隨機(jī)面
8、孔個(gè)數(shù)準(zhǔn)確率編碼模型編碼器器線性模型對(duì)面孔細(xì)胞反應(yīng)的預(yù)期接近噪音上限用1900面孔的反應(yīng)擬合一個(gè)線性模型我們能預(yù)期新面孔的反應(yīng)嗎?% 被解釋方差 (模型)% 被解釋方差 (數(shù)據(jù))面孔細(xì)胞線性轉(zhuǎn)換面孔特征編碼器器AM細(xì)胞如何工作?斜率=s2斜率=s1斜率=s3特征 1特征 2特征 3特征3STA特征2特征1反應(yīng)AM細(xì)胞如何工作?斜率=s2斜率=s1斜率=s3特征 1特征 2特征 3特征3STA特征2特征1反應(yīng):每個(gè)細(xì)胞都有一系列零平面STA面孔維度3海馬區(qū)的JenniferAniston細(xì)胞Quiroga., Nature 2005在AM到的單個(gè)神經(jīng)元兩種可能圖景面孔模板(傳統(tǒng)觀點(diǎn))面孔軸(新觀
9、點(diǎn))(0.7 0.3 0.3)(0.2 0.5 0.5)橙紅紫(0.7 0.2 0.7)黃紫(0.6 0.2 0.8)灰(0.5 0.5 0.5)黃綠(0.1 0.6 0.3)靛(0.5 0.5 0.9)綠(0.2 0.6 0.1)(0.1 0.1 0.7)(0.1 0.9 0.9)藍(lán)藍(lán)綠沿正交軸的調(diào)諧AM (99個(gè)細(xì)胞)特征3STA特征2特征1與平均臉的距離反應(yīng)稀疏反應(yīng)的AM神經(jīng)元也有零空間最大值/秒STA維度上的距離刺激開(kāi)始后的時(shí)間(秒)面孔正交維度上的距離生成異性體STA維度上的距離主要正交維度上的距離總結(jié):面孔的編碼特征3STA面孔特征2特征1單個(gè)面孔細(xì)胞執(zhí)行一個(gè)簡(jiǎn)單操作: 將面孔向量線性投射到面孔空間 內(nèi)的某一個(gè)軸利用軸模型,我們能通過(guò)少量細(xì)胞
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