科學家根據大腦中識別的面部信息重建3D「人臉」

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近日，來自英國格拉斯哥大學的神經科學家們利用人類大腦在回憶熟人面部時存儲的獨特信息成功構建出三維面部模型，這在全球尚屬首次。

這項近日發表在《Nature Human Behaviour》上的研究將成為我們進一步理解大腦面部識別機制的基石，它將可以被用於人工智慧、遊戲技術和目擊者證詞。

格拉斯哥大學的一個科學家團隊研究了他們的同事們（總共14人）如何識別其他4位同事的面孔，以確定他們從記憶中識別出哪些特定的面部信息。

為了驗證他們的理論，研究人員要求志願者們比較所有相同年齡、性別或種族的人臉，除了定義他們身份的信息。通過這樣做，研究人員能夠破解定義視覺識別的代碼，並使用計算機程序生成。

然後，他們設計了一種方法，並通過多次試驗，確定在個體的記憶中哪些信息對於識別他人是具有特異性的。

研究通訊作者、神經科學與心理學研究所的視覺認知教授Philippe Schyns說：「我們很難理解人們在識別熟悉面孔時在其記憶中存儲了什麼信息。但是我們開發了一種工具，它給了我們一種方法來做這件事，即通過逆向工程的法，我們可以把表徵一個人身份的信息，用數學方法表示出來，然後再用圖形化的方式呈現出來。」

研究人員設計了一個三維人臉識別的生成模型，使用了一個由355個三維人臉組成的資料庫，根據每個面孔的形狀和紋理來描述它。然後，他們將線性模型應用於人臉，以便能夠提取如性別、年齡和種族非身份因素的形狀和紋理，從而分離出面部的獨特識別信息。

在實驗中，研究人員要求觀察者對記憶中熟悉面孔和隨機生成面孔之間的相似性進行評分。這些面孔共享性別、年齡和種族等因素，但具有隨機的身份信息。為了模擬這些熟悉面孔的心理表徵，研究人員從每個觀察者的記憶中估計出形狀和紋理的身份成分。

除了進行識別外，研究人員還能利用數學模型通過獲取熟悉面孔特有的身份信息並將其與年齡、性別、種族或這些因素的組合相結合來生成新的面孔。

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