Sci Rep: 视觉系统是如何防止过载的?
来源：本站原创 2021-02-10 23:27
近日，来自HSE大学的俄罗斯研究人员研究了一种关于视觉系统自动对物体进行分类的能力的假设，并通过实验结果证实了这一假设。该论文发表在《Scientific Reports》杂志上。
2021年2月10日讯/生物谷BIOON/---近日，来自HSE大学的俄罗斯研究人员研究了一种关于视觉系统自动对物体进行分类的能力的假设，并通过实验结果证实了这一假设。该论文发表在《Scientific Reports》杂志上。
人类通过其视觉从环境中获得了很多信息。每天，我们都面临着各种各样的视觉刺激。同时，信息处理需要认知资源。就像计算机处理器一样，人脑在能够处理并保存在其内存中的数据方面具有有限的能力。一种假设指出，视觉系统会以某种方式“降低文件”的分辨率以避免过载。这种“压缩”的结果是，视觉系统没有对观察对象进行详细分析，而是通过简单的常规属性（例如大小）对它们进行了分类。后来，此类“原始数据”可用于更全面的分析。
（图片来源：Www.pixabay.com）
研究人员试图回答以下问题：视觉系统是否能够对物体进行自动分类？在他们的研究中，研究人员试图确定自动分类的工作条件。他们使用脑电图（EEG）测量的视觉失配阴性（vMMN）分量作为自动感觉辨别的标志。 vMMN显示了大脑对标准刺激（频繁）或异常刺激（罕见）的反应之间的差异。 vMMN证明视觉系统注意到了刺激之间的差异，重要的是，它无需引起注意就注意到了差异。
“我们对人类视觉系统对大量对象进行分类的能力非常感兴趣。例如，当人们看着一棵苹果树时，他们立即将苹果与叶子区分开来。心理学学院HSE认知研究实验室的初级研究员Vladislav Khvostov表示，“这些信息是基于对象之间差异的信息自动生成的。”（生物谷 Bioon.com）
原始出处：Vladislav A. Khvostov et al, Spatially intermixed objects of different categories are parsed automatically, Scientific Reports (2021). DOI: 10.1038/s41598-020-79828-4
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