Машинное обучение поможет разобраться в распознавании лиц

Понедельник, 2 марта 2020 г.

Следите за нами в ВКонтакте, Facebook'e и Twitter'e

Учёные из Института Солка(США), Сколтеха(Россия) и Центра исследований мозга Riken(Япония) провели исследование с целью изучения теоретической модели механизма работы нейронов зрительной коры головного мозга при распознавании и обработке информации о лице и мимике человека. 2 марта 2020 17:45

Человек обладает способностью распознавать огромное количество лиц и интерпретировать различные выражения лица. Эта способность играет исключительно важную роль в процессе социального взаимодействия между людьми, однако сам механизм обработки и хранения этой сложной зрительной информации в мозге человека до сих пор остается малоизученным. Учёные из Сколтеха в сотрудничестве с коллегами из США и Японии решили разобраться, как в зрительной коре головного мозга человека обрабатывается и сохраняется информация, связанная с распознаванием лиц. Подход, который они использовали в своей работе, заключался в том, чтобы в общем виде представить лицо человека как совокупность различных частей или компонентов, таких как глаза, брови, нос, рот и так далее.

Для этой цели исследователи использовали элементы машинного обучения и новый тензорный алгоритм, что позволило представить лицо человека в виде набора компонентов или изображений, которые назвали тензорными изображениями. Это дало возможность построить математическую модель, которая описывает работу нейронов, участвующих в процессе распознавания лиц. Принцип тензорных разложений позволяет представить лицо человека в виде набора компонентов с заданным уровнем сложности, которые можно интерпретировать как модельные компоненты лица, а также рассматривать представление лица человека как комбинацию компонентов низкого и среднего уровней сложности. Ещё больше по темам

Обсудить 0 Лучшее за неделю Читайте также

Следите за нами в ВКонтакте, Facebook'e и Twitter'e


Просмотров: 618
Рубрика: Hi-Tech


Архив новостей / Экспорт новостей

Ещё новости по теме:

RosInvest.Com не несет ответственности за опубликованные материалы и комментарии пользователей. Возрастной цензор 16+.

Ответственность за высказанные, размещённую информацию и оценки, в рамках проекта RosInvest.Com, лежит полностью на лицах опубликовавших эти материалы. Использование материалов, допускается со ссылкой на сайт RosInvest.Com.

Архивы новостей за: 2018, 2017, 2016, 2015, 2014, 2013, 2012, 2011, 2010, 2009, 2008, 2007, 2006, 2005, 2004, 2003