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    PNAS脑电研究:说话人的注视增加婴儿和成人大脑之间的信息偶联

    来自剑桥大学心理学部的Victoria Leong等人采用EEG同步测量的方法,记录了成人和婴儿进行眼神沟通时的脑电信号,发现成人的注视会增强婴儿和成人的脑间连接强度。该文发表在PNAS杂志上。 以往的工作发现成人之间有效沟通时,沟通双方的神经活动具有紧密的时间依赖性,而婴儿与成人沟通时,由于缺乏语言沟通,严重依赖像眼神注视这样的社交信号来完成,那么婴儿与成人之间是否存在类似的神经活动表现?来自英国剑桥大学心理学系的研究人员通过运用双EEG记录来评估直接注视是否会增加成人和婴儿间神经偶联来回答这个问题。研究

    08

    journal of neuroscience:面孔的神经表征与眼动模式相协调

    眼球运动是人类视觉功能如何完成的一个信号。近期大量的研究持续验证了在面孔识别过程中特征视觉采样的策略。然而这些个体差异是否反映在特殊的神经差异上目前尚没有研究报告。为探讨该问题本研究首先记录了观察者在面孔再认过程中的眼动数据;其次通过EEG数据获得了他们的面孔辨别神经反应 (neural face discrimination response)。实验结果发现在面孔再认阶段,注视点固定时间更长的面部特征诱发的面部辨别神经反应更大。该模式在不同的被试中 (eye lookers vs.mouth lookers) 同样被发现,且在注视点首次固定在兴趣位置时这种模式就会出现。本研究表明,眼球运动在视觉处理过程中起着重要的作用,可以为神经系统提供判断特定观察者的判断信息,并且面孔身份的有效处理涉及特质,而不是整个面孔。该研究由来自瑞士的Stacchi, Ramon, Leo和Caldara 完成,发表在杂志the journal of neuroscience上。

    01

    注视眼动的控制和功能

    人类和其他物种通过每秒两到三次的快速眼球运动(扫视)来探索视觉场景。虽然在扫视的短暂间隔中,眼睛可能看起来不动,但在快速照相机下可以观察到眼球运动始终存在,甚至当观察者注视一个单一点时也是如此。这些运动发生在获取和处理视觉信息的特定时期,它们的功能一直是争论不休的话题。最近在控制正常眼动活动期间的视网膜刺激方面的技术进展,已经阐明了注视眼动的视觉贡献以及这些运动可以被控制的程度。在本文中回顾的大量证据表明,注视眼动是视觉系统处理精细空间细节策略的重要组成部分;它们既能精确定位视网膜上的刺激,又能将空间信息编码到关节的时空域中。本文发表在Annual Review of Vision Science杂志。

    01

    密恐警告:超2000万张,全球最大的人眼图像数据集开源了

    在当今世界,基于图像的眼动追踪(eye tracking)变得越来越重要,这是因为人眼运动有可能变革我们与周围计算机系统交互的方式。此外,眼动的方式可以识别甚至在某种程度上预测我们的行动和意图,所以眼动分析可以赋能新的应用,特别是与 VR 或 AR 等现代显示技术结合时。例如,人眼注视(gaze)信号连同人机交互的可能性,使得残疾人能够借助专门为其疾症设计的特殊设备来与环境进行交互。在手术显微镜的应用场景中,外科医生必须进行多种控制行为,这时视觉信号可以用于自动对焦。人眼注视行为还可用于诊断精神分裂症、自闭症、阿尔茨海默症、青光眼等多种疾病。在 VR 或 AR 游戏中,人眼注视信号可用于减少渲染资源的计算。

    02

    web前端开发入门,学习路径以及具体的学习内容

    在本阶段,我们需要掌握 HTML 与 CSS 基础,当然,也包含 H5 和 C3 的新特性。这 个部分内容非常简单,而且非常容易掌握。相信你也更愿意学习这个部分,毕竟他可以让你 最直观的感受到前端的魅力。为了锻炼大家写代码,可以根据你喜欢的站点去实现效果。 这一阶段是非常重要的基础阶段,所谓基础就是可能这个阶段我们的学习的内容,可以 让我们开发出来绚丽网站站点,但是功能丰富却暂时做不到。 为了完成更绚丽的站点,我 们需要掌握常见特效的实现,利用 css3 和 h5 的新特性实现动画,布局,雪碧图,滑动门, tab 切换等特效。并且掌握基础的站点优化内容。例如 sprite 等。虽然我们还不能完成更 多交互内容,但是我们会学习到很多的知识模型和理论,而这些知识模型和理论是我们后期 工作和学习的基石。扎实的基础有了,我们才能走的更稳更快。 注:本阶段不涉及到编程,主要是熟悉 HTML5 各种标签用法、CSS3 各种属性的用法。

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    论文 | 斯坦福视觉实验室最新研究:人眼移动也可以用来探测病情!?

    通过眼睛-移动基于视觉进行发育障碍分类 联合编译:章敏,陈杨英杰 摘要 本论文提出了一种可以将发育障碍进行细粒度分类的系统,它通过使用多模态视觉数据测量个人的眼睛-运动(eye-movements)。虽然设计该系统的目的是解决精神问题,但我们相信它的基本原则和一般方法不仅可以吸引精神科医生,还可以吸引医疗机器视觉方面的研究人员和工程师。其想法是从不同的视觉来源(捕获的信息不包含在任何一种方式中)中建立未来。通过使用一个眼睛追踪器(eye-tracker)和一个监视两个人说话过程的摄像头,我们建立了时间注意力

    07

    彻底解决AI视觉深度估计

    深度估计是一个不适定问题;不同形状或尺寸的物体,即使在不同距离上,也可能投影到视网膜上的同一图像上。我们的大脑使用多种线索来进行深度估计,包括单眼线索,如运动视差,以及双眼线索,如重影。然而,深度估计所需的计算如何以生物学合理的方式实现尚不清楚。基于深度神经网络的最新方法隐式地将大脑描述为分层特征检测器。相反,在本文中,我们提出了一种将深度估计视为主动推理问题的替代方法。我们展示了深度可以通过反转一个同时从二维对象信念预测眼睛投影的分层生成模型来推断。模型反演包括一系列基于预测编码原理的生物学合理的均匀变换。在非均匀视点分辨率的合理假设下,深度估计有利于采用主动视觉策略,通过眼睛对准对象,使深度信念更准确。这种策略不是通过首先将注意力集中在目标上然后估计深度来实现的;相反,它通过行动-感知循环结合了这两个过程,其机制类似于在物体识别过程中的快速眼球运动。所提出的方法仅需要局部的(自上而下和自下而上的)消息传递,可以在生物学上合理的神经回路中实现。

    01
    领券