神经科学家使用来自人脑的数据构建3D面部模型

我们的大脑用来区分面孔的代码已经过反向工程。

这是因为，神经科学家在回忆起熟悉的人的面孔时，首次能够使用存储在个人大脑中的信息来构建3D面部模型。

这项研究发表在《自然人类行为》杂志上，是研究人员探索人脑如何识别面孔的一种方式。

研究人员-格拉斯哥大学的一组科学家-在他们的研究中说：“当前的认知理论是基于使用心理表征的信息处理机制的，”他们指出，这些心理表征通常用于识别下脸的熟悉面孔。姿势，照明和老化等各种条件，以及家庭成员之间的相似之处。

但是，这些表示形式的实际信息内容很少被表征-据研究人员称，这一事实实质上阻碍了对使用它们的机制的理解。

为了充分探索和理解这种机制，研究人员向其他14位大学成员展示了同事的四张照片。

之后，研究人员开始着手确定参与者使用哪些特定的面部特征从记忆中识别同事的面部。

志愿者们反复比较了他们对四张真实人脸之一的回忆与随机生成的六张相同年龄，种族和性别的面孔。

然后，参与者选择最像他们对真实人脸的记忆的随机生成的脸，并对他们的相似程度进行排名。

之后，研究人员能够向后工作，以确定志愿者用来记住给定面孔的身体特征。(相关：给人起一个名字：研究表明，在回忆口头信息和面孔方面，女人比男人更好。)

“当人们认出熟悉的面孔时，很难理解人们在他们的记忆中存储了什么信息。但是我们已经开发出一种工具，从本质上为我们提供了一种做到这一点的方法，”神经科学与心理学研究所视觉认知教授Philippe Schyns说。

“通过对表征某人身份的信息进行逆向工程，然后以数学方式对其进行表示，我们便能够以图形方式对其进行渲染，” Schyns补充说。

一旦他们收集了最初研究的结果，研究人员便使用了355张面孔的数据库，每个面孔都以其形状和纹理为特征，以创建3D面孔身份的生成模型。

然后，研究团队使用该模型来测试初始结果的有效性-他们的壮举是将一组新的参与者聚集在一起，并要求他们对自己熟悉的面孔的回忆与模型的随机生成面孔之间的相似性进行评分。

研究人员认为，通过保持与年龄，种族和性别有关的形状和纹理信息与真实面孔相同，他们可以隔离每张面孔的唯一身份信息。

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