一步一步:特征检测和组合在知觉学习和目标识别

(bob游戏医学Xpress)——缓解和即时性,我们意识到我们没有注意到熟悉的对象。然而,一部小说,模棱两可,或高度复杂的对象需要实践来实现这样的知觉。过去的知觉学习的研究发现广泛的利率获得的这些对象识别技能。然而最近,哈佛大学和纽约大学的科学家已经发明了一种方法来区分特征检测和特征组合,而且已经确定的速率这两个步骤在知觉学习提高。研究人员发现,尽管检测是低效的,慢慢学,组合是后天习得的速度4到7倍。此外,他们展示这澄清不同的结果在之前的知觉学习的研究。

纽约大学教授丹尼斯·g·贝利和哈佛大学博士生约旦w .苏州面临许多挑战进行他们的研究。其中包括设计一个方法来分离检测和组合,并揭示每个观察者学习提高。“人们普遍认为对象识别分为两个步骤,“苏州告诉医疗Xpress。bob游戏“首先查看器检测等基本特征线段和补丁的黑暗与光明,然后查看器的特性结合形成对象。观众这两步每次他们确定一个对象,它无法主动关掉一步,仅使用。”

单独测量的步骤,指出苏州,需要一个新的技巧。“这是一个伟大的兴奋当我们发现无约束人类的效率性能预测的产品分别测量两个步骤的效率,”他补充道。

为了解决这个问题,苏州解释说,科学家们设计了一双仿生拐杖,每一个计算机程序,优化的步骤之一(也就是说,尽可能准确地)。“让人类做检测和计算机结合,反之亦然,我们可以分别测量每一步。因为计算机程序是最优的,如果人类和计算机一起执行低于最优,我们知道它是人类的错。”

贝利也与他们的神经生物学特性鉴定结果的视觉特征提取原语,首次发现的大卫•胡伯和威塞尔。在1959年他们的开创性论文¹休博尔和维塞尔表明他们称之为简单的细胞在初级视觉皮层作为特征探测器——也就是说,他们交叉联系的图像与一个已知的信号在一个地区称为空间接受域配置文件。“这早就知道,大脑必须,不知何故,结合几个典型特征探测器做的活动对象识别任务,”他解释说。“然而,相结合的规则仍然是神秘的。我们的结果证实了猜想,识别过程可以由两个步骤——检测和建模相结合。我们的方法痕迹的不同的学习轨迹两个神经部分的架构”。

关于在大脑的梭状回面孔区,面临特异性贝利补充说,“我们的研究结果应用于目标识别、特别是字母识别。这将会是很有趣的新实验尤其是针对人脸识别。”

仿生拐杖——理想探测器和理想组合器——这项研究的关键部件。“这是两个截然不同的混合传统,”贝利说。“信号检测理论指定最优算法,特征检测提出一个看似愚蠢的规则对人们如何识别,即在两个步骤。创新是提供,作为一个援助,人类每一步的最优解。”The bionic crutches made it possible for Pelli and Suchow to assess the efficiency of the human subject's performance in each step.

同样重要的是,研究结果(检测是低效的,慢慢学,结合以越来越快的速度)解释利率的多样性报道知觉学习的研究,特别是关于复杂性和熟悉度的影响。苏州指出,“通过练习,人们学会看到更好的,认识的对象曾经太小,微弱的,扭曲的,或不熟悉的。这需要练习,练习的数量需要取决于任务。”

与简单的任务——比如检测微弱闪烁在电脑屏幕上,他说明了——甚至许多实践周收益率小改进。“我们认为这是因为这些任务主要依靠检测机制,慢慢学。”With other tasks – such as identifying a foreign letter – there's a big improvement and it happens very quickly. "We think that's because those tasks are more dependent on learning to combine the features, and the combining mechanisms learn quickly."

下一步,苏州指出,他们的实验依赖一个特制的字母,组成所谓的伽柏字母布莱叶在外表上相似,但从未见过或使用。“这将是伟大的扩展方法字母表除此之外其他的对象,如的脸,“他补充说,同意他。

苏州也看到可能的应用到其他领域的研究工作。”看到通常是容易的,但是,有重要情况下很难——例如,当对象是小的,微弱的,扭曲的,或不熟悉的。在这些情况下,理解阶段的视觉感知和学习可能会限制我们的能力指导新技术的创造和设计,帮助我们。”

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