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

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.

КАМЕРЫ ПОД ПРИЦЕЛОМ ЛАЗЕРОВ

Самый высокотехнологичный из способов борьбы с охранными камерами — интенсивный пучок света, направленный в объектив, вызывает избыточную засветку чувствительного элемента — яркость достигает предельного значения, и изображение оказывается полностью либо частично «залито» однородным пятном. Даже при весьма широком динамическом диапазоне с попавшим в кадр прожектором справятся далеко не все камеры. Сам прожектор, скорее всего, будет виден неплохо. А вот разглядеть под ним фигуру человека с автоматом «узи», связкой гранат, украденным из офиса ноутбуком и чертами лица недавно сбежавшего из психушки маньяка — весьма затруднительно.

ВОРЫ-ДОМУШНИКИ РАССКАЗАЛИ...

Воров-домушников, содержащихся в исправительных учреждениях, расспросили об их методах и о том, какие охранные системы сдерживают их. Преступники рассказали, как они проникали в дома, что искали, что их привлекало и что отпугивало. Бывшие злоумышленники теперь дают советы о том, как люди могут защитить свои жилища.

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


Мультиформатные камеры видеонаблюдения серии Wisenet HD+

Настройка камеры видеонаблюдения с помощью смартфона
Настройка камеры видеонаблюдения с помощью смартфона
Экономить рабочее время инсталлятора позволяет настройка угла обзора камеры видеонаблюдения через смартфон. Такая возможность реализована в новых IP-камерах серии Wisenet X от компании Hanwha Techwin.

WiseStream II — максимально эффективная технология сжатия в видеонаблюдении
WiseStream II - максимально эффективная технология сжатия в видеонаблюдении
В камерах серии Wisenet X от компании Hanwha Techwin применяется технология WiseStream II, которая является результатом развития технологии WiseStream. С её помощью можно существенно повысить эффективность сжатия видеоизображения кодеком H.265.

Face Detection — технология обнаружения лица человека
Face Detection - технология обнаружения лица человека
При настройке системы видеонаблюдения на автоматическую реакцию на тревожные события одним из наиболее эффективных инструментов может стать обнаружение лица человека в кадре. Компания Hanwha Techwin встраивает функцию Face Detection в выпускаемые ею камеры.

3D-модели для проектирования систем видеонаблюдения
3D-модели для проектирования систем видеонаблюдения
Готовые 3D-модели для проектирования систем видеонаблюдения в концепции BIM разработаны для каждой камеры от компании Hanwha Techwin. Они позволяют подбирать расположение камер, их поворот, угол обзора и другие параметры.

Defocus Detection — обнаружение расфокусировки камеры видеонаблюдения
Defocus Detection
Функция Defocus Detection позволяет автоматически обнаружить расфокусировку камеры видеонаблюдения. При использовании этой функции оператор сразу получает уведомление в случае, если у телекамеры сбивается фокус.



Hits 49617276
12771
Hosts 4499302
955
Visitors 8350747
2089

38

© ИА «Безопасность Сегодня», 2017.
© «Секьюрити Фокус», 2001-2016.
Свидетельство о регистрации электронного СМИ SECURITY NEWS ЭЛ № ФС 77-33582