Brain visual searches..

 Researchers compare the performance of human subjects versus deep neural networks in visual searches..

इससे पहले कि आप पढ़ते हैं, ऊपर फोटो में टूथब्रश की तलाश करें उनको ढूंढो? वो दोनों? यदि आप बहुत से लोगों की तरह हैं, तो आप सिंक के पास एक पर honed, लेकिन शायद दूसरे को देखने से पहले एक या दो घंटे लगा, दीवार पर लटका एक बहुत बड़ा यद्यपि यह तकनीकी रूप से अधिक दृश्यमान है और संदर्भ से बाहर नहीं है, लेकिन थोड़ी देर के लिए, आपके मस्तिष्क ने आपके दृश्य खोज में भारी नीले टूथब्रश को हटा दिया है ....

  जैसा कि यह पता चला है, आकार मामलों जब हम किसी विशेष ऑब्जेक्ट के लिए दृश्यों के माध्यम से खोजते हैं, तो हम अक्सर विशाल लक्ष्यों को याद करते हैं, जब उनका आकार बाकी दृश्यों से असंगत है। यह यूसी सांता बारबरा में वैज्ञानिकों के अनुसार है, जहां लोगों को दृश्य खोजों को कैसे प्रभावी ढंग से समझने के प्रयास में इस उत्सुकता की जांच की जा रही हैमनोवैज्ञानिक और मस्तिष्क विज्ञान विभाग के शोधकर्ताओं द्वारा इन नए निष्कर्षों को वर्तमान जीवविज्ञान पत्रिका में प्रकाशित किया गया है।यूसीएसबी के प्रोफेसर मिगुएल इकक्स्टेन ने कहा, "जब कुछ गलत पैमाने पर दिखाई देता है, तो आप इसे अधिक बार याद करेंगे क्योंकि आपका मस्तिष्क स्वतः इसे अनदेखा करता है," यूसीएसबी के प्रोफेसर मिगुएल इकक्स्टेन ने कहा, जो कम्प्यूटेशनल मानव दृष्टि, दृश्य ध्यान और खोज में माहिर हैं साधारण वस्तुओं के दृश्यों का उपयोग करते हुए, जहां 14 लक्ष्य कंप्यूटर-जनरेट किए गए छवियों में चित्रित किए गए थे, जो कि "लक्ष्य-अनुपस्थित" दृश्यों के साथ मिश्रित रंग, कोण और आकार को देखने में अलग थे, शोधकर्ताओं ने इन ऑब्जेक्ट्स (जैसे टूथब्रश, पार्किंग मीटर , कंप्यूटर माउस) जबकि आंख ट्रैकिंग सॉफ्टवेयर उनके टकटकी के रास्ते पर नजर रखी। उन्होंने पाया कि जब लोग गलत तरीके से किए गए लक्ष्य को अधिक बार याद करने की कोशिश करते थे, तब भी जब उनकी निगाह गलत तरीके से आकार की वस्तु को निर्देशित की गई थी।इसके विपरीत कंप्यूटर दृष्टि, इस मुद्दे पर नहीं है, वैज्ञानिकों ने बताया"यह विचार तब होता है जब आप पहली बार एक दृश्य देखते हैं, आपका मस्तिष्क तेजी से कुछ सौ मिलीसेकेंड या उससे कम के भीतर इसे क्रियान्वित करता है, और तब आप उस जानकारी का उपयोग उन संभावित स्थानों की ओर मार्गदर्शन करने के लिए करते हैं जहां वस्तु आमतौर पर दिखाई देती है," Eckstein ने कहा। "इसके अलावा, आप उस ऑब्जेक्ट पर आपका ध्यान केंद्रित करते हैं जो वास्तव में उस आकार पर होते हैं जो आप जिस ऑब्जेक्ट की तलाश कर रहे हैं उसके अनुरूप है।" सबसे उन्नत कंप्यूटर दृष्टि - गहरे तंत्रिका नेटवर्क - पूरे दृश्यों में खोज करते हैं और वस्तु के दृश्य गुणों का उपयोग करते हैं, जबकि मनुष्य भी अपनी आंखों का मार्गदर्शन करने के लिए दृश्य के भीतर वस्तुओं और उनके संदर्भ के बीच संबंधों का उपयोग करते हैं।यह प्रवृत्ति मनुष्यों की ओर से एक कमी की तरह लग सकती है, लेकिन तब तालिकाएं बदल दी गईं जब मानव विषयों और एक गहरे तंत्रिका नेटवर्क को वास्तविक दुनिया के दृश्यों में विभिन्न लक्ष्य ऑब्जेक्ट की उपस्थिति का सत्यापन करने के लिए कहा गया था जो कि हो सकता है या नहीं। उस दौर में, गहरे तंत्रिका नेटवर्क ने झूठी सकारात्मकता का एक बहुत अधिक प्रतिशत बताया। यही है, उन्होंने उपस्थिति की पुष्टि की, एक दृश्य में एक सेलफोन, जहां आकार में उनकी समानता के कारण कंप्यूटर कीबोर्ड थे - इस तथ्य के बावजूद कि कीबोर्ड एक सेलफोन से कई गुना बड़ा है और, फोटो में, बहुत बड़ा है पास के हाथों से जो उन्हें पकड़ेगा।"कोई इंसान ऐसा नहीं करेगा", अब दंगा खेल पर काम कर रहे पूर्व स्नातक केटी कोहेलर ने कहा। "बस आकार के आधार पर आपका मस्तिष्क स्वचालित रूप से त्याग कर देगा।" शोधकर्ताओं के मुताबिक, यह तंत्र मानवीय दिमाग द्वारा लागू किए जाने वाली एक उपयोगी रणनीति है जो कि दृश्यों को तेजी से संसाधित करने, विचलितताओं को खत्म करने और झूठी सकारात्मकता को कम करने के लिए है। जबकि असंगत आकार के कारण यह अंधापन मानव मस्तिष्क की खोज की रणनीति का अवांछित उप-उत्पाद हो सकता है, ऐसे परिदृश्य वास्तविक दुनिया में दुर्लभ हो सकते हैं। असामान्य परिदृश्य के साथ दोहराया प्रदर्शन के साथ, मानव पर्यवेक्षकों अंततः इसे समायोजित करने के लिए अपने दृश्य खोजों को अनुकूलित करेंगे।पूर्व पोस्टडॉक्टरल शोधकर्ता इम्रे आकास ने कहा, "ये निष्कर्ष कुछ ऐसे कदमों को लागू करके कंप्यूटर दृष्टि में सुधार करने के तरीकों का सुझाव दे सकते हैं जो मस्तिष्क में झूठी सकारात्मकता को कम करने के लिए इस्तेमाल करती हैं", अब पूर्व मध्यवर्ती तकनीकी विश्वविद्यालय में कंप्यूटर इंजीनियरिंग के एक सहायक प्रोफेसर, जो जिम्मेदार थे परियोजना के कंप्यूटर दृष्टि घटकों के लिए Eckstein के अनुसार, आत्मकेंद्रित स्पेक्ट्रम पर कुछ लोग एक दृश्य में बड़े लक्ष्य को याद नहीं कर सकते। वह भविष्य में उस विषय पर एक अध्ययन पर विचार कर रहा है।"कुछ सिद्धांत हैं जो सुझाव देते हैं कि आत्मकेंद्रित स्पेक्ट्रम विकार वाले लोग स्थानीय दृश्य जानकारी और वैश्विक संरचना पर कम पर ध्यान केंद्रित करते हैं," उन्होंने कहा। "इसलिए एक संभावना है कि ऑटिज्म स्पेक्ट्रम विकार वाले लोग कम-से-कम ऑब्जेक्ट्स को कम बार याद कर सकते हैं, लेकिन हम यह नहीं जानते कि जब तक हम अध्ययन नहीं करते हैं।"अधिक तत्काल भविष्य में, अनुसंधान मस्तिष्क की गतिविधि को देखेगा, जो तब होता है जब हम गलत स्केलेड ऑब्जेक्ट्स को देखते हैं।पोस्टडॉक्टरल शोधकर्ता लॉरेन वेल्बोर्न ने कहा, "कई अध्ययनों ने मस्तिष्क क्षेत्रों की पहचान की है, जो प्रक्रिया के दृश्यों और ऑब्जेक्ट्स की प्रक्रिया कर रहे हैं, और अब शोधकर्ता इन क्षेत्रों में दृश्यों और वस्तुओं के विशेष गुणों को प्रदर्शित करने की कोशिश कर रहे हैं" प्रांतस्था, और कैसे दृश्य संदर्भ वस्तुओं की धारणा को प्रभावित करती है। "और हम जो करने की कोशिश कर रहे हैं वह यह पता लगाया जाता है कि इन मस्तिष्क क्षेत्रों की वस्तुओं को किस प्रकार जवाब मिलता है या तो किसी दृश्य के भीतर ठीक से या गलत तरीके से मापा जाता है। यह हमें यह निर्धारित करने में मदद कर सकता है कि कौन से क्षेत्र जिम्मेदार हैं, अगर वे गलत हैं। "