Security News :: Информационно-аналитическое издание по техническим средствам и системам безопасности
Поиск Контакты Карта сайта
Security News :: информационно-аналитическое издание по техническим средствам и системам безопасности
Security News
Security Focus

Услуги размещения публикаций на сайте Security News
 
 Газета 
 Статьи 
 Зарубежные новости 
 Под знаком PR 
 Новости 
 События отрасли 
 Дайджест СМИ 
 Фоторепортажи 
 Книги 

Получайте новости Security News через Telegram

Получайте новости Security News через Telegram. Это самый оперативный способ читать их с любого устройства.



Security News





Книжная полка профессионала в безопасности
Газета "Security News" / Дайджест СМИ / Безопасный город

Исследование нейрофизиологии мозга Macaca mulatto позволило понять, как работает механизм распознавания лица


13.07.2006

Механизм узнавания лиц человеком и животными -- одна из труднейших проблем нейрофизиологии. Как показывают эксперименты и повседневный опыт, человек, высшие приматы и хищные млекопитающие способны идентифицировать знакомое лицо за доли секунды. У человека эта удивительная способность формируется в первые два года жизни. Известно, что для этого используется участок передней нижневисочной коры больших полушарий головного мозга. До последнего времени было совершенно непонятно, как нейронные сети мозга успевают решить эту сложнейшую задачу за такое короткое время.

Было предложено несколько теорий, объясняющих эту способность мозга. Одна из них предполагает, что распознавание происходит путем сравнения с хранящимся в мозгу эталоном лица. Этот эталон может быть врожденным, а может формироваться на основе усреднения статистики лиц, увиденных человеком на протяжении его жизни. В ходе последних исследований ученые получили данные, подтверждающие «эталонную» гипотезу.

Международная группа исследователей, которую возглавляет доктор Давид Леопольд (David A. Leopold) из Лаборатория нейропсихологии Национального института психического здоровья (Laboratory of Neuropsychology, National Institute of Mental Health) в Бетезде, штат Мэриленд, США, и в которую входят доктор Игорь Бондарь (Igor V. Bondar), Институт Макса Планка и доктор Мартин Гизе (Martin A. Giese), руководитель Лаборатории представления действий и обучения (Laboratory for Action Representation and Learning) в Тюбингене, Германия -- выяснили, как узнают лица макаки. Об открытии сообщает статья, опубликованная авторами работы в последнем номере Nature.

Оказалось, что макаки, видя лицо своего товарища или человека, не перебирают в памяти все известные им лица, а сравнивают видимый ими образ со «среднестатистическим лицом», хранящимся в памяти. На основе найденных отличий отыскивается лицо, наиболее близкое к видимому в данный момент.

Исследование нейрофизиологии мозга Macaca mulatto позволило понять, как работает механизм распознавания лица. Ученые показывали двум макакам (Macaca mulatta) человеческие лица на экране компьютера. Изображения генерировались из набора реальных фотографий при помощи специальной программы-преобразователя. Эта программа может, как генерировать новые лица, так и строить усредненные изображения по имеющемуся набору лиц. При этом у животных при помощи тончайших электродов регистрировали активность нейронов передней нижневисочной коры больших полушарий -- области мозга, отвечающей за распознавание лиц. Были выявлены нейроны, возбуждающиеся при показе индивидуальных лиц. Некоторые нейроны "вспыхивали" в ответ на каждое из нескольких лиц, другие -- только на одно определенное. Эти нейроны реагировали именно на узнавание лица, не зависимо от его положения и масштаба.

Оказалось, что большинство из найденных таким образом нейронов сильнее всего реагировали на наиболее усредненное лицо. Чем из большего количества фотографий генерировалось усредненное лицо (то есть чем ближе оно было к истинному человеческому среднему), тем сильнее возбуждались эти нейроны. В то же время отдельные нейроны усиливали свои ответы при отклонении лица от среднестатистического вида. Это показывает, что в передней нижневисочной коре хранится эталон «среднего лица», с которым сравниваются все лица, видимые обезьяной.

Доктор Леопольд говорит: "Увидев новое лицо, обезьяна мысленно сравнивает его с уже имеющимся средним образом, а затем выделяет различия. Это проясняет вопрос, как мозгу удается столь быстро и без видимых усилий, за какие-то сотни миллисекунд, узнавать лицо".

Психологические исследования на людях позволяют предположить, что человек для узнавания лиц пользуется такой же или близкой стратегией. Так ли это на самом деле, должны показать эксперименты с томографической и электродной регистрацией активности мозга.

Источник: SvobodaNews.ru

Возврат к списку

Передний край

КАК ПРАВИЛЬНО ВЫБРАТЬ КАБЕЛЬ

Сетевые кабели категорий 5e и 6 практически неотличимы друг от друга по внешнему виду. Однако в эксплуатации они ведут себя совершенно по-разному. В чём ключевые отличия и чем руководствоваться при выборе кабеля для конкретной системы видеонаблюдения? Основной проблемой при определении требуемой категории кабеля для установки на объекте является необходимость оценить будущее развитие этого объекта. Поверив на слово либо испытав представленный образец, можно с этим основательно «влететь»: от характеристик кабеля зависит главный параметр сетевой инфраструктуры — её пропускная способность.

ОБЛАКА, БЕЛОКРЫЛЫЕ ЛОШАДКИ

Хранение и обработка данных в сети Интернет за счёт ресурсов удалённых серверов, получившие название «облачных» сервисов, приобретают всё большую популярность в отрасли безопасности. Вынос устройств записи/обработки данных, а также функций управления системами за пределы охраняемого объекта и вообще за пределы какой-либо определённой территории позволяет клиенту сэкономить на приобретении аппаратных и программных средств, образующих систему безопасности, а также избежать лишних расходов на содержание персонала. Единственное, что несколько портит красивую картину облачного неба — отсутствие гарантий безопасности данных.

БИТРЕЙТ И НИЗКАЯ ОСВЕЩЁННОСТЬ

Несмотря на то, что при проектировании систем битрейт потока принимают за постоянную во времени величину, в реальности он существенно варьируется в зависимости от условий съёмки. А при низкой освещённости он значительно вырастает. Проведённые недавно сравнительные испытания одиннадцати образцов телевизионных камер наблюдения различных производителей показали, что средний по выборке битрейт при ночной съёмке составляет 498% от дневного.

RSSRSS
Присоединиться в ТвиттереTwitter
Присоединиться в FacebookTelegram
Присоединиться в LinkedInLinkedIn
Присоединиться в FacebookFacebook
Присоединиться в Google+Google+
Присоединиться ВКонтактеВКонтакте
Присоединиться в YoutubeYouTube
Присоединиться в ОдноклассникиОдноклассники
Присоединиться в LiveJournaLiveJournal

Книжная полка


Руководство по составлению спецификаций на системы контроля доступа (СКУД)

Руководство по составлению спецификаций на системы контроля доступа (СКУД)




Руководство по составлению эксплуатационных требований к системам видеонаблюдения

Руководство по составлению эксплуатационных требований к системам видеонаблюдения




Системы защиты периметра

Системы защиты периметра




IP-видеонаблюдение: наглядное пособие

IP-видеонаблюдение: наглядное пособие



Hits 44161749
3728
Hosts 4161933
310
Visitors 7576816
689

21

© «Секьюрити Фокус», 2001-2016.
Свидетельство о регистрации электронного СМИ SECURITY NEWS ЭЛ № ФС 77-33582