大脑识别图像并非“趣味导向”

科学日报(实习生张，记者方)根据物理学家组织网络的最新报告，加拿大约克大学的视觉研究人员最近测试了多种视觉图像处理算法，并通过具体实验发现，人脑并不优先处理图像中感兴趣的区域，这挑战了61年前的经典理论。这一成果对理解人类视觉、视觉加工和诊断视觉病理具有重要的理论意义，也将对自动驾驶等应用模型的建立和完善发挥作用。相关论文发表在最近的《PLOS一号》杂志上。

约克大学拉森工程学院电子工程和计算机科学教授约翰·索兹的团队发现，人脑并不优先考虑图像中有趣的区域。这与心理学家唐纳德·布罗德本特教授颇具影响力的“早期选择理论”背道而驰。该理论认为，大脑根据图像的有趣程度来关注和处理相关信息。

目前，基于该图像区域的感兴趣程度已经建立了数百种算法，但没有一种算法对这一理论提出质疑。索茨说:“我们的研究测试了数百种算法中更先进的算法，并提出了这样一个问题，‘哪种算法比人类的表现更好？’？“

研究人员设计了一些重复实验。在其中一个实验中，受试者必须在短时间内辨别动物是否画在经过特殊处理的图片中，而受试者只能通过图片上不同小区域的图像给出答案。这些图像不显示感兴趣程度的差异，这消除了显著性参数的直接影响。受试者能够快速而正确地识别图像内容的结果与理论上的“设置”正好相反。

研究结果表明，人们判断图像描述内容的能力与图像的感兴趣程度的显著性无关，而基于显著性规则开发的算法的识别能力远不如人类的表现。其他实验也证明，尽管显著性主要决定了人眼首先看到的场景，但眼球运动决定了人脑的加工顺序。换句话说，突显不能决定大脑的视觉加工顺序。