In einer Welt, erste, Neurowissenschaftler von der Universität von Glasgow in der Lage gewesen zu bauen 3-D-Gesichts-Modelle mit der einzigartigen Informationen, die in einem einzelnen Gehirn beim abrufen das Gesicht einer vertrauten person.
Die Studie, heute veröffentlicht in der Natur Menschlichen Verhaltens, wird der Grundstein für ein besseres Verständnis der Mechanismen des Gehirns Gesichts-Identifikation, und konnte Anwendungen für AI, gaming-Technologie und Augenzeuge Zeugnis.
Ein team von Glasgow Wissenschaftler untersuchten, wie Ihre Kollegen (von 14 insgesamt) erkannte die Gesichter von vier weiteren Kollegen, indem Sie festlegen, welche spezifischen Gesichts-Informationen, die Sie verwendet, um zu identifizieren, Sie aus dem Gedächtnis.
Testen Sie Ihre Theorien die Forscher hatten Freiwilligen vergleichen Gesichter, die waren in allen Punkten die gleichen—gleichen Alter, Geschlecht oder ethnischer Zugehörigkeit—mit Ausnahme der Informationen, die Definition der Essenz Ihrer Identität. Dadurch, das die Wissenschaftler entwickelt eine Methode, die in der Lage war, zu „crack the code“ von dem, was definiert die visuelle Identität und generieren Sie es mit einem computer-Programm.
Der Wissenschaftler entwickelte eine Methode, die in vielen Studien, führte dazu, dass Sie in der Lage sein, zu rekonstruieren, was information ist spezifisch, um die Identität einer Person in einem anderen Speicher.
Philippe Schyns, Professor der Visuellen Wahrnehmung im Institut für Neurowissenschaften und Psychologie, sagte: „Es ist schwer zu verstehen, welche Informationen die Menschen bewahren in Ihr Gedächtnis, wenn Sie vertraute Gesichter. Aber wir haben ein Werkzeug entwickelt, das wesentlich hat uns eine Methode, genau das zu tun.
„Durch reverse-engineering die Informationen, die charakteristisch für die Identität einer Person, und dann mathematisch zu repräsentieren, waren wir dann in der Lage zu machen, es grafisch.“
Der Forscher entwickelt ein Generatives Modell der 3-D-Gesicht-Identität mit einer Datenbank von 355 3-D-Flächen, beschrieben jedes Gesicht durch seine Form und textur. Sie bewarb sich lineare Modelle, um die Gesichter zu können, extrahieren Sie die Form und textur für nicht-Identität Faktoren Geschlecht, Alter und ethnischer Zugehörigkeit, zu isolieren und damit ein Gesicht, das einzigartige Informationen zur Identität.
Im experiment baten die Forscher die Beobachter beurteilen die ähnlichkeit zwischen einer erinnerte sich an vertrautes Gesicht, und zufällig generierte Gesichter, die gemeinsamen Faktoren Geschlecht, Alter und ethnische Zugehörigkeit, aber mit zufälligen Informationen zur Identität. Zum Modell der mentalen Repräsentationen von diesen bekannten Gesichtern, die Forscher schätzte die Identität, Komponenten der Form und textur aus dem Speicher der jeweiligen Betrachter.
Sowie Identifizierung, konnten die Wissenschaftler dann in der Lage, verwenden Sie das mathematische Modell zu generieren, neue Gesichter, indem die Identität Informationen, die eindeutig auf die vertrauten Gesichter, und kombinieren Sie es mit einer Veränderung Ihres Alters, Ihres Geschlechts, Ihrer ethnischen Zugehörigkeit oder einer Kombination dieser Faktoren.