【摘 要】
：
人类能够快速检测和识别面孔信息,但对提取的不同维度面孔信息的动态研究目前较少。本研究通过综合考虑年龄、性别、情绪和身份等不同维度的面孔信息,系统地揭示了面孔信息处理的精确过程。实验一是脑电实验,通过1-back任务获取被试对不同面孔的脑电信号,再使用支持向量机解码得到每个被试对不同面孔的表征差异矩阵。然后将其和包含不同维度面孔信息的模型表征差异矩阵进行表征相似性分析,测量了不同维度面孔信息神经反应
【基金项目】
：
国家自然科学基金面上项目生理因素与社会因素影响共情的脑机制研究,（项目编号:31871106）；
论文部分内容阅读
人类能够快速检测和识别面孔信息,但对提取的不同维度面孔信息的动态研究目前较少。本研究通过综合考虑年龄、性别、情绪和身份等不同维度的面孔信息,系统地揭示了面孔信息处理的精确过程。实验一是脑电实验,通过1-back任务获取被试对不同面孔的脑电信号,再使用支持向量机解码得到每个被试对不同面孔的表征差异矩阵。然后将其和包含不同维度面孔信息的模型表征差异矩阵进行表征相似性分析,测量了不同维度面孔信息神经反应的时间进程。结果表明,面孔情绪信息的加工发生在身份信息加工之前且持续时间较长,情绪唤醒度加工发生在效价之前。实验二是核磁实验,在被试识别不同的面孔时,通过功能磁共振成像技术获取被试的大脑激活表征。在某些选定的脑区上进行多变量模式分析获得功能磁共振成像的表征差异矩阵,再与模型表征差异矩阵进行表征相似性分析,揭示不同维度面孔信息在大脑中的详细加工方式。结果表明,不同维度面孔信息的加工脑区之间存在差异,面孔情绪信息的加工主要发生在右侧额叶区域。通过这两部分的实验分别在时间和空间维度上探究了不同维度面孔信息在大脑中的加工方式。得到以下结论:1.不同维度面孔信息的加工时间和加工脑区存在差异,其中情绪信息的加工过程发生在身份信息之前,且右侧额叶区域对情绪加工具有特异性。2.在面孔情绪信息加工的过程中,唤醒度信息优先被加工,而效价信息被加工的时间较晚,这两个维度的信息在加工的脑区上也存在差异。
其他文献
在陌生环境中导航与感知是家庭服务移动机器人实现服务任务的关键基础之一。视觉语义SLAM作为实现机器人导航与环境感知技术的实现,应用价值巨大。本文从为家庭服务机器人导航的应用方向出发,提出了一种基于RGB-D相机的视觉语义SLAM地图构建的方法,又考虑到机器人自身资源的局限性,结合边缘计算改良得出边缘视觉语义SLAM地图构建的方法。首先,提出了基于RGB-D图像的视觉语义SLAM地图构建算法。在视觉
随着脑机接口技术的发展,传统的单人脑机接口系统的局限性也随之更加突显,单人脑机交互存在交互自然性较差、互动性不足,传统实验场景搭建成本较高、复用性较低。因此多人虚拟脑机交互的相关研究逐渐引起了研究人员的兴趣。针对上述问题本文将从构建多人虚拟脑机交互模型、实现多人脑机接口系统、多人竞争状态脑网络应用研究三个方面展开深入研究。首先,本研究针对需求和现状建立了多人虚拟脑机交互模型。该模型融合了脑机接口技
我国的黄土高原地区除了有地理意义上的概念外,更有着文化上的概念。得天独厚的自然与文化特色成为艺术所要表现的对象。油画作为一门绘画语言通过对高原的描绘不断发掘其更为深刻的内涵,黄土高原作为中华农业文明的主要诞生地,与此相伴而生的乡土意识在油画中有着突出的显现,它不止是单纯的表现农村、农民以及相关事物的表面现象,而是以此为突破口从地域性的思考上升到对家国情怀和精神世界的关照,这使得乡土意识有了更为深刻
入侵物种可通过多种渠道进行传播,若不及时采取防控政策导致物种继续扩散,会对生态系统造成威胁,所以对入侵物种进行分析是至关重要的。虽然目前对入侵物种研究具有一定的基础,但是对入侵物种数据通过可视化的形式进行可视分析,还存在一定局限性。因此,本课题构建全球入侵物种数据与可视分析技术相结合的方法,对入侵物种数据进行可视分析探索,将从以下几个方面进行研究。首先,针对全球入侵物种数据库数据复杂问题,通过Py
在认知心理学和社会认知神经科学中,面孔感知和加工一直是研究者关注的重要方面。现有研究在利用面孔图片作为刺激材料时,是将眼睛和嘴部特征进行同时的正立或倒置,结果导致两方面的变化,一方面是眼睛和嘴这两个特征本身的变化,另一方面是特征方向一致性的变化,基本上,特征方向一致性的影响基本上不被探讨。本研究通过改变鼻子特征的方向,实现对特征方向一致性的操控,探究特征方向一致性是否会对中性及快乐、恐惧面孔的识别
阿尔茨海默症（Alzheimer’s disease,AD）是一种在老年人中最为常见的进行性神经退行性疾病,该疾病会造成患者记忆、认知行为及社交障碍,妨碍其日常生活并最终危及生命。而迄今为止,人们对于AD的认识依旧较为局限,这对疾病的诊断与治疗造成了阻碍。近年来,许多研究尝试使用动态的网络分析方法对AD背后的异常脑机制做出探索。但是在大多数研究中使用的滑动窗方法以及共激活模式存在方法学上的缺陷。基
大数据时代,每天产生海量数据。这些数据时序到达,且伴有新的特征和缺失特征,随之带来特征空间的动态变化,属于典型的不完备数据流。当前,从动态生成、实时到达的数据流中获得有用信息、构建预测模型是数据挖掘领域的难点和热点问题。在线学习作为处理流数据的有效方式,可以实时处理数据实例,动态优化目标函数、更新预测模型,使模型适应数据变化。然而,现有方法要么只能处理固定特征空间或以特定模式变化的数据流、要么忽略
《义务教育语文课程标准（2022年版）》提出“学习任务群”这一课程内容组织与呈现方式。这对广大语文教师的教学工作提出了巨大挑战。为了更好地落实“教学评一致”，设计小学语文学业质量测试卷时，要改变传统的构卷结构，对应“学习任务群”，尝试以“测试任务群”的形式命题，体现出“学习任务群”情境性、综合性、实践性的特点。命题中要“呈现真实的学习逻辑，推动学生能动建构；展示合理的学科逻辑，引导师生规划教学；强
流固交互模拟一直以来都是计算机图形学中的热门研究问题,绘制出更加真实自然的流固交互场景是众多研究者的目标。由于流体具有灵活多变的运动形态,在流固交互处理过程中需要进行大量的计算,但较大的数值误差会影响交互的稳定性,产生不真实的视觉效果。此外,交互过程中的流体表面细节容易在表面重建和渲染时丢失。为此,针对流固交互方法中存在的稳定性、真实性问题以及流体细节表现不佳的问题,提出一种改进的隐式光滑粒子流体