人工智能和機器學習幫助科學家理解人臉識別

2022-09-03 17:19:10 編輯：馬睿婷來源：

導讀來自索爾克研究所(Salk Institute)、俄羅斯Skoltech和理研中心(Riken Center for Brain Science)的科學家研究了一個理論模型，該模型...

來自索爾克研究所(Salk Institute)、俄羅斯Skoltech和理研中心(Riken Center for Brain Science)的科學家研究了一個理論模型，該模型研究了大腦視覺皮層的神經元群如何識別和處理人臉及其表情，以及它們是如何組織起來的。這項研究最近發表在《神經計算》雜志上，并在其封面上進行了強調。

人類有驚人的能力來識別大量的人臉并解釋面部表情。這些能力在人類社會交往中起著關鍵作用。然而，人類大腦是如何處理和存儲如此復雜的視覺信息的，目前仍知之甚少。

Skoltech的科學家an - huy Phan和Andrzej Cichocki，以及他們來自和的同事Sidney Lehky和Keiji Tanaka，試圖更好地了解視覺皮層如何處理和儲存與人臉識別相關的信息。他們的方法是基于這樣一種思想，即人臉可以從概念上表示為部分或組件的集合，包括眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴等。利用機器學習方法，他們應用了一種新的張量算法，將人臉分解成一組稱為張量臉的分量或圖像，以及它們的相關權重，并用這些分量的線性組合來表示人臉。通過這種方式，他們建立了一個數學模型來描述參與人臉識別的神經元的工作。

Skoltech教授Andrzej Cichocki說:“我們使用了一種新的張量分解方法，將人臉表示為一組特定復雜度的組件，這些組件可以被解釋為模型臉細胞，并表示人臉表示是由低復雜度和中復雜度的臉細胞混合而成。”

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