视知觉恒常性的研究:神经机制与计算建模

Visual perceptual constancy is a remarkable ability of human visual system to maintain perceptual stability of an object. Although previous studies have shown that the brain can compensate for change in observation condition to achieve perceptual constancy, its underlying neural mechanisms remain unknown. In this project, we investigate the constancy problem through two aspects. First, studying the neural mechanisms of size and depth perception of an object by combing the methods of functional magnetic resonance imaging (fMRI), electroencephalograph (EEG) technique and psychophysics. Particularly, we are interested in the mechanisms of feedback regulation from higher visual areas to primary visual cortex, under the condition of changing viewing distance. Second, constructing a computational neural model of size and depth constancies based on the neurophysiological structure of the brain. The model will be tested by simulating the results from other neurophysiological studies and from the former study we proposed. The project will develop a further and deeper understanding of the underlying neural mechanisms of perceptual constancy, pave the way for exploring the visual processing mechanisms of object perception, and provide guidance of related application research such as object recognition.

视知觉恒常性是人类视觉系统维持稳定的物体认知的一项重要能力。尽管以往研究表明知觉恒常性是由大脑通过对变化的观察条件进行补偿调节得到，但其内在神经机制仍然未知。本课题通过两个方面来研究该问题：1)利用功能性磁共振成像、事件相关电位技术结合心理物理方法，探讨物体大小、深度知觉的神经机制，尤其是在视距改变的条件下高级视皮层对初级视皮层的反馈调节机制；2)利用数学建模，对物体大小、深度知觉恒常性建立符合大脑神经生理结构、模拟其神经机制的神经网络模型。本课题将加深对知觉恒常性的内在神经机制的理解，为进一步探索物体认知的视觉加工机制奠定基础，同时也为物体识别等相关应用研究提供理论指导。

视知觉恒常性是人类视觉系统维持稳定的物体认知的一项重要能力。尽管以往研究表明知觉恒常性是由大脑通过对变化的观察条件进行补偿调节得到，但其内在神经机制仍然未知。本课题的研究一、二通过利用功能性磁共振成像、事件相关电位技术结合心理物理方法，探讨物体大小、深度知觉的神经机制。研究发现由深度恒常机制引起的视错觉的错觉量和由大小恒常机制引起的视错觉呈相关关系，表明深度恒常机制的实现需通过大小恒常的调节。同时利用数学建模手段对深度和大小恒常建模，由大小恒常机制预测深度恒常的错觉量大小。该研究中采用了对视错觉量的成分分析方法，在研究方法上有一定的创新，为研究知觉恒常性的原理提供了一种新思路。另外，模型还提出大脑为获得对物体的稳定感知而采用的视距补偿机制具有普遍性和一般性，对理解知觉恒常性机制具有一定的理论意义。本课题的研究三利用数学计算建模方法，对物体大小、深度知觉恒常性建立符合大脑神经生理结构、模拟其神经机制的神经网络模型。根据以往研究发现，距离信息反馈至V1时会随着视距增加而激活V1更外周区域，因而导致fMRI研究中的脑活动信号也相应改变。本研究的神经网络模型模拟了该动态活动过程，将脑功能区与视觉信息加工过程联系起来，对于距离信息是如何调节大小神经元、深度神经元的算法策略具有一定的贡献。此外，课题添加了五个补充实验探讨了人类短时记忆的重要组成模块——视觉工作记忆的存储问题。大脑对视觉信息的存储和表征可受一些认知因素调控，然而其是否受到三维空间深度信息的影响仍然是学界争议的主要问题之一。本课题通过对比视觉工作记忆在三维空间和二维平面中的存储机制，发现人类视觉系统对空间上离观察者更近的物体有存储优势，从而反映了大脑对有限认知资源的优化分配策略。综上，本课题的研究成果加深了对知觉恒常性和视觉工作记忆的内在加工机制的理解, 为进一步探索物体认知的视觉加工机制奠定基础，同时也为物体识别等相关应用提供理论指导。