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麻省理工学院揭示大脑识别彩色图像与退化图像之谜
2024-06-05 09:52  点击:26
  麻省理工学院的研究人员最近公布了一项突破性研究,揭示了大脑如何能够出色地识别彩色图像,甚至在图像色彩退化时也能准确辨识。这项研究的成果发表在2024年5月24日的《Science》杂志上,标题为“早期视觉经验对后期颜色线索使用的影响”。
 
研究人员通过一系列实验和计算建模,发现大脑的这种能力源于婴儿时期的视觉发育。在生命早期,婴儿的视觉系统尚未发育完全,因此只能接收到有限的颜色信息。这使得大脑必须学会根据物体的亮度和发光强度来分辨物体,而不是依赖颜色。随着视网膜和大脑皮层的成熟,大脑能够处理更丰富的色彩信息,但与此同时,它也保留了早期习得的物体识别能力,并不完全依赖于色彩线索。
 
麻省理工学院大脑与认知科学教授Pawan Sinha表示:“我们的感知系统在早期是受到限制的,这种限制性的输入对感官系统的发展具有积极的促进作用。”这一发现与先前关于早期视觉和听觉限制性输入的研究相呼应,进一步证实了这一观点。
 
此外,研究还解释了为什么先天失明但通过手术恢复视力的儿童在识别黑白物体时会遇到困难。这些儿童在视力恢复后立即接触到丰富的色彩信息,可能导致他们对色彩信息产生过度依赖,从而降低了对色彩变化或去除的适应能力。
 
为了验证这一理论,研究人员利用标准卷积神经网络AlexNet作为视觉计算模型,模拟了人类视觉的学习过程。他们发现,那些初始阶段仅使用灰阶图像进行训练的模型,在后续引入彩色图像时能够表现出色,并且能够适应不同的颜色处理。相比之下,全程使用彩色图像进行训练的模型在面对灰阶或色调调整的图像时表现较差。
 
麻省理工学院博士后Lukas Vogelsang解释说:“这种类似普拉卡什的模型在处理彩色图像时表现出色,但在处理其他图像时则表现不佳。这可能是因为它们过度依赖于特定的颜色线索,而没有从早期的颜色退化训练中学会更广泛的识别策略。”
 
此外,研究人员还发现,图像呈现的顺序对模型的性能也有重要影响。先彩色后灰阶的训练模式在识别黑白物体时效果不佳,这表明发育序列的安排和顺序同样关键。
 
通过分析这些模型的内部架构,研究人员发现那些初始仅接受灰阶输入的模型逐渐学会了利用亮度特征来辨别物体。当它们后续接触到彩色信息时,并不会大幅改变原有的识别策略,因为它们已经掌握了一套有效的识别机制。
 
这项研究不仅揭示了大脑如何适应不同的视觉环境,还为未来的教育和康复提供了重要启示。它表明,在婴儿期提供有限的感官输入可能有助于促进感官系统的发展,并增强对后期环境变化的适应能力。
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