Görsel nesne tanıma (hayvan testi) - Visual object recognition (animal test)

Görsel nesne tanıma , görsel girdiye dayalı olarak görünen nesneleri tanımlama yeteneğini ifade eder. Görsel nesne tanımanın önemli bir imzası, "nesne değişmezliği" veya aydınlatma, nesne pozu ve arka plan bağlamındaki değişiklikler dahil olmak üzere nesnelerin görüntülendiği ayrıntılı bağlamdaki değişiklikler boyunca nesneleri tanımlama yeteneğidir.

Nesne tanımanın temel aşamaları

Nöropsikolojik kanıtlar, nesne tanıma sürecinde tanımlanan dört spesifik aşama olduğunu doğrular. Bu aşamalar:

Aşama 1 Renk, derinlik ve biçim gibi temel nesne bileşenlerinin işlenmesi.

Aşama 2 Bu temel bileşenler daha sonra benzerlik temelinde gruplandırılır ve görsel forma farklı kenarlar hakkında bilgi verilir. Daha sonra, şekil-zemin ayrımı gerçekleşebilir.

Aşama 3 Görsel temsil, bellekteki yapısal açıklamalarla eşleştirilir.

Aşama 4 Anlamsal nitelikler görsel temsile uygulanır, anlam ve dolayısıyla tanıma sağlar.

Bu aşamalarda, farklı işleme bileşenlerini tamamlamak için yer alan daha spesifik süreçler vardır. Buna ek olarak, diğer mevcut modeller, bu genel aşağıdan yukarıya hiyerarşinin aksine, bütünleştirici hiyerarşiler (yukarıdan aşağıya ve aşağıdan yukarıya) ve paralel işleme önermiştir.

Hiyerarşik tanıma işleme

Görsel tanıma işlemi, tipik olarak, bilginin artan karmaşıklıkla sırayla işlendiği aşağıdan yukarıya bir hiyerarşi olarak görülür. Bu işlem sırasında, birincil görsel korteks gibi alt düzey kortikal işlemciler hiyerarşinin en altında yer alır. Görsel tanımanın kolaylaştırıldığı inferotemporal korteks (IT) gibi daha yüksek seviyeli kortikal işlemciler en üsttedir . Oldukça tanınmış bir aşağıdan yukarıya hiyerarşik teori, James DiCarlo'nun Hiyerarşik olarak düzenlenmiş ventral görsel yolun her aşamasının, nesne temsillerini kademeli olarak kolayca çıkarılabilir bir formata dönüştürmek için işlemler gerçekleştirdiği Untangling tanımıdır. Buna karşılık, giderek daha popüler bir tanıma işleme teorisi, yukarıdan aşağıya işleme teorisidir. Moshe Bar (2003) tarafından önerilen bir model, erken görsel girdilerin kısmen analiz edilerek erken görsel korteksten prefrontal kortekse (PFC) gönderildiği bir "kısayol" yöntemini tanımlar . Ham görsel girdinin olası yorumları PFC'de üretilir ve daha sonra inferotemporal kortekse (IT) gönderilir ve ardından daha yavaş, aşağıdan yukarıya sürece dahil edilen ilgili nesne temsillerini etkinleştirir. Bu "kısayol", eşleştirme için gereken nesne temsillerinin sayısını en aza indirerek nesne tanımayı kolaylaştırmayı amaçlar. Lezyon çalışmaları, bu öneriyi, PFC lezyonları olan bireyler için daha yavaş yanıt sürelerine ilişkin bulgularla destekleyerek, yalnızca aşağıdan yukarıya işlemenin kullanılmasını önermektedir.

Nesne sabitliği ve nesne tanıma teorileri

Nesne tanımanın önemli bir yönü, nesne sabitliğidir: değişen görüntüleme koşullarında bir nesneyi tanıma yeteneği. Bu değişen koşullar, nesne yönelimini, aydınlatmayı ve nesne değişkenliğini (boyut, renk ve diğer kategori içi farklılıklar) içerir. Görsel sistemin nesne sabitliğini elde etmesi için, farklı bakış açıları ve retinal tanımlamalar arasında nesne tanımlamasında bir ortak nokta çıkarabilmelidir.[9] Fonksiyonel bir manyetikten geçerken sınıflandırma ve tanıma görevleri yapan katılımcılar, beynin belirli bölgelerinde aktivasyonu gösteren artan kan akışı olarak bulundu. Kategorizasyon görevi, katılımcıları kanonik veya olağandışı görünümlerden iç veya dış mekan nesneleri olarak yerleştiren katılımcılardan oluşuyordu. Tanıma görevi, katılımcılara daha önce izledikleri görüntüleri sunarak gerçekleşir. Bu görüntülerin yarısı daha önce gösterilenle aynı yöndeydi, diğer yarısı ise karşıt bakış açısıyla sunuldu. Ventral ve dorsal görsel yollar ve prefrontal korteks gibi zihinsel rotasyona dahil olan beyin bölgeleri, bu görevler sırasında kan akışında en büyük artışı göstererek, nesneleri birden fazla açıdan görme yeteneği için kritik olduklarını gösterdi. Nesne tanıma amacıyla nesne sabitliğinin nasıl sağlanabileceğine dair fikir sağlamak için, bakış açısına bağlı değişmeyen, bakış açısına bağlı ve çoklu görüş teorileri dahil olmak üzere çeşitli teoriler oluşturulmuştur.

Bakış açısıyla değişmez teoriler

Bakış açısından değişmez teoriler, nesne tanımanın, nesnenin bakış açısından bağımsız olarak tanımanın gerçekleşmesine izin veren, bireysel parçalar gibi yapısal bilgilere dayandığını öne sürer. Buna göre, bir nesnenin tek tek parçaları herhangi bir özel görünüme uyacak şekilde döndürülebildiğinden, tanıma herhangi bir bakış açısından mümkündür.[10] Bu analitik tanıma biçimi, yalnızca yapısal parçaların kodlanması gerektiğinden, bu parçaların karşılıklı ilişkileri ve zihinsel rotasyon yoluyla çoklu nesne temsilleri üretebilen çok az bellek gerektirir.[10] Bir çalışmaya katılanlara, önceden seçilmiş 24 nesnenin her birinden bir kodlama görünümü ve ayrıca beş dolgu görüntüsü sunuldu. Nesneler daha sonra merkezi görsel alanda orijinal görüntüden ya aynı yönelimde ya da farklı bir yönelimde temsil edildi. Daha sonra katılımcılardan, sunulan bu nesnelerin derinlik yönelimli görünümlerinin aynı mı yoksa farklı mı olduğunu belirtmeleri istendi. Aynı prosedür, görüntüler sol veya sağ görsel alana sunulurken de gerçekleştirildi. Bakış açısına bağlı hazırlama, test görünümleri doğrudan sağ yarımküreye sunulduğunda gözlendi, ancak test görünümleri doğrudan sol yarımküreye sunulduğunda gözlenmedi. Sonuçlar, farklı yönelimli görünümlerden aynı veya farklı bir parça setinin kurtarılıp kurtarılamayacağına bağlı olmadığından, nesnelerin bakış açısına bağlı bir şekilde depolandığı modeli destekler.

3 boyutlu model gösterimi

Marr ve Nishihara (1978) tarafından önerilen bu model, nesne tanımanın, görsel nesneden elde edilen 3 boyutlu model temsilleri ile bellekte depolanan 3 boyutlu model temsillerinin dikey şekil komutları olarak eşleştirilmesiyle elde edildiğini belirtmektedir. Yi Yungfeng (2009), bilgisayar programları ve algoritmaları kullanarak, insan beyninin yalnızca retinada görünen 2B görüntüleri kullanarak zihinsel olarak 3B görüntüler oluşturma yeteneğini gösterebildi. Modelleri ayrıca 2B görüntüler arasında korunan ve 3B görüntünün tanınmasına izin veren yüksek derecede şekil sabitliği gösterir. Nesneden elde edilen 3 boyutlu model gösterimleri, öncelikle uyaranı ayrı parçalara ayıran nesnenin içbükeylikleri belirlenerek oluşturulur. Son araştırmalar, beynin kaudal intraparietal alanı (CIP) olarak bilinen bir alanının, içbükeyliğin tanınmasına izin veren bir plan yüzeyinin eğimini ve eğimini depolamaktan sorumlu olduğunu göstermektedir. Rosenburg ve ark. CIP içindeki nöronlardan tek nöron aktivasyonunu eşzamanlı olarak kaydederken göz pozisyonunu izlemek için bir skleral arama bobini ile implante edilmiş maymunlar. Deney sırasında maymunlar, görsel uyaranları gösteren bir LCD ekrandan 30 cm uzağa oturdular. Uyaranlar yeşil-kırmızı anaglifler olarak işlenerek ekranda binoküler eşitsizlik ipuçları gösterildi ve slant-tilt eğrileri 0 ile 330 arasında değişiyordu. Tek bir deneme, bir fiksasyon noktasından ve ardından 1 saniye boyunca bir uyaranın sunumundan oluşuyordu. Nöron aktivasyonu daha sonra cerrahi olarak yerleştirilen mikro elektrotlar kullanılarak kaydedildi. Nesnelerin belirli içbükeylikleri için bu tek nöron aktivasyonu, bir nesnenin içbükeylik içeren tek bir parçasının her ekseninin bellek depolarında bulunduğunun keşfedilmesine yol açar. Nesnenin ana ekseninin belirlenmesi, bellekte yalnızca nesnenin kanonik tanımı depolandığından, gerekli olan zihinsel döndürme yoluyla normalleştirme sürecine yardımcı olur. Tanıma, gözlenen nesne bakış açısı, saklanan kurallı açıklamaya uyması için zihinsel olarak döndürüldüğünde elde edilir.

Şekil 1. Biederman'ın (1987) Bileşenler Tarafından Tanıma teorisine dayalı olarak oluşturulan bu görüntü, nesnelerin nasıl Geon'lara bölünebileceğinin bir örneğidir.

Bileşenlere göre tanıma

Marr ve Nishihara'nın modelinin bir uzantısı olan , Biederman (1987) tarafından önerilen bileşenlere göre tanıma teorisi , bir nesneden elde edilen görsel bilginin, " geonlar " olarak da bilinen bloklar ve silindirler gibi basit geometrik bileşenlere bölünmesini önerir. " (geometrik iyonlar) ve daha sonra nesnenin kimliğini sağlamak için bellekte depolanan en benzer nesne temsiliyle eşleştirilir (bkz. Şekil 1).

Bakış açısına bağlı teoriler

Bakış açısına bağlı teoriler, nesne tanımanın, görüldüğü bakış açısından etkilendiğini öne sürer, bu da yeni bakış açılarında görülen nesnelerin nesne tanımlamanın doğruluğunu ve hızını azalttığını ima eder. Bu tanıma teorisi, parçalara göre değil, daha bütünsel bir sisteme dayanır ve nesnelerin birden çok bakış açısı ve açıyla bellekte saklandığını öne sürer. Bu tanıma biçimi, her bakış açısının saklanması gerektiğinden çok fazla bellek gerektirir. Tanıma doğruluğu aynı zamanda nesnenin gözlenen bakış açısının ne kadar tanıdık olduğuna da bağlıdır.

Çoklu görünüm teorisi

Bu teori, nesne tanımanın, her bir bakış açısının farklı tanıma türleri için işe alındığı bir bakış açısı sürekliliği üzerinde yattığını öne sürer. Bu sürekliliğin bir ucunda, kategori içi ayrımlar için bakış açısına bağlı mekanizmalar kullanılırken, diğer uçta, nesnelerin sınıflandırılması için bakış açısına bağlı değişmez mekanizmalar kullanılır.

sinirsel substratlar

Dorsal Akım yeşil, Ventral Akım ise mor renkle gösterilmiştir.

Dorsal ve ventral akım

Beyindeki nesnelerin görsel işlem iki işlem sentez yollarının ayrılabilir: sırt akışı (ne /) 'den uzanan görsel korteks için parietal loblar ve ventral akışı uzanır (NE), bir görsel korteks için alt temporal korteks (BT). Bu iki ayrı görsel işleme yolunun varlığı ilk olarak Ungerleider ve Mishkin (1982) tarafından lezyon çalışmalarına dayanarak, nesne lokalizasyonu (nerede) gibi görsel uzamsal bilginin işlenmesinde dorsal akımın yer aldığını öne sürdüler. ve ventral akım , görsel nesne tanımlama bilgisinin (ne) işlenmesinde yer alır. Bu ilk öneriden bu yana, alternatif olarak, burada işlenen görsel uzamsal bilgi bize nesnelerle nasıl etkileşimde bulunacağımız hakkında bilgi sağladığı için dorsal yolun 'Nasıl' yolu olarak bilinmesi gerektiği önerilmiştir. odak ventral akım üzerindedir .

Ventral akımda fonksiyonel uzmanlaşma

Ventral akım içinde, fonksiyonel görüntüleme çalışmalarında önerilen fonksiyonel uzmanlığın çeşitli bölgeleri gözlemlenmiştir. İşlevsel uzmanlaşmayı en tutarlı şekilde sergilediği bulunan beyin bölgeleri , nesnelerle karşılaştırıldığında yüzler için artan aktivasyon gösteren fusiform yüz alanı (FFA), nesnelere karşı sahneler için parahipokampal yer alanı (PPA), ekstrastriate vücut alanıdır (EBA). vücut parçalarına karşı nesneler için, MT+/V5 hareketli uyaranlara karşı statik uyaranlara ve Yanal Oksipital Kompleks (LOC), karıştırılmış uyaranlara karşı ayırt edilebilir şekiller için. (Ayrıca bakınız: Nesnelerin ayrı kategorileri için sinirsel işleme )

Yapısal işleme: lateral oksipital kompleks

Yanal oksipital kompleksin (LOC), algısal yapısal düzeyde nesne tanıma için özellikle önemli olduğu bulunmuştur. Nesnelerin görsel olarak işlenmesinde etkinleştirilen nöronların adaptasyonunu inceleyen olayla ilgili bir fMRI çalışmasında, LOC'de sonraki adaptasyon için bir nesnenin şeklinin benzerliğinin gerekli olduğu keşfedildi, ancak kenarlar ve konturlar gibi belirli nesne özellikleri Olumsuz. Bu, LOC'deki aktivasyonun basit nesne özelliklerini değil, daha yüksek seviyeli nesne şekli bilgisini temsil ettiğini gösterir. İlgili bir fMRI çalışmasında, sunulan nesnenin hareket, doku veya parlaklık kontrastları gibi görsel ipuçlarından bağımsız olarak meydana gelen LOC aktivasyonu, bir nesneyi tanımlamak için kullanılan farklı düşük seviyeli görsel ipuçlarının "nesne- ilgili alanlar" algılama ve tanıma sürecine yardımcı olmak için. LOC tanıdık olmayan, soyut nesneler de dahil olmak üzere değişen formlara nöronal bir yanıt gösterdiğinden , bahsedilen üst düzey nesne şekli bilgilerinin hiçbiri nesne hakkında herhangi bir anlamsal bilgi sağlamıyor gibi görünüyor .

Diğer deneyler, LOC'nin , nesnelerin parçaları için arka bölgelerde daha fazla seçici aktivasyon gösteren şekil seçiciliği için hiyerarşik bir sistemden oluştuğunu , ön bölgelerin ise tam veya kısmi nesneler için daha büyük aktivasyon gösterdiğini öne sürmüştür . Bu hiyerarşik temsilini göstermektedir önceki araştırmalarla tutarlıdır ventral temporal korteks birincil özelliği işleme oluşur nereye arka bölge ve bir bütün ve anlamlı nesnesine bu özelliklerin entegrasyonu oluşur ön bölgelerde.

Semantik İşleme

Semantik ilişkilendirmeler, daha hızlı nesne tanımaya izin verir. Bir nesne daha önce bir tür anlamsal anlamla ilişkilendirildiğinde, insanlar nesneyi doğru bir şekilde tanımlamaya daha yatkındır. Araştırmalar, anlamsal çağrışımların, nesneye değişen açılardan bakılsa bile, bir nesnenin çok daha hızlı tanınmasına izin verdiğini göstermiştir. Nesnelere geleneksel görüş düzleminden giderek daha fazla sapan açılarda bakıldığında, öğrenilmiş anlamsal çağrışımlara sahip nesneler, öğrenilmiş anlamsal çağrışımlara sahip olmayan nesnelere kıyasla daha düşük tepki sürelerine sahipti. Bu nedenle, nesne tanıma giderek zorlaştığında, anlamsal çağrışımlar tanımanın çok daha kolay olmasını sağlar. Benzer şekilde, bir özne, yalnızca hedef nesneyle ilgili bir eylemi gözlemleyerek bir nesneyi tanımaya hazırlanabilir. Bu, nesnelerin bir kişinin bir nesneyi doğru bir şekilde tanımasını sağlayan bir dizi duyusal, motor ve anlamsal ilişkiye sahip olduğunu gösterir. Bu, bir nesneyi doğru bir şekilde tanımlamaya çalışırken beynin birden fazla parçayı kullandığı iddiasını desteklemektedir.

Nöropsikolojik hastalardan sağlanan bilgiler aracılığıyla , yapısal, renk ve ilişkisel bilgiler seçici olarak bozulabileceğinden, yapısal ve anlamsal işleme arasında tanıma işleminin ayrışması tanımlanmıştır . Bir PET çalışmasında, ilişkisel semantik işlemeye dahil olduğu tespit edilen alanlar, sol ön üst/ orta temporal girus ve yapısal ve renk bilgisine kıyasla sol temporal kutup ve ayrıca yalnızca renk karar görevlerine kıyasla sağ temporal kutup içerir . Bu sonuçlar, depolanmış algısal bilgi ve semantik bilginin, nesne tanımada ayrı kortikal bölgeleri içerdiğini ve ayrıca zamansal bölgelerde hemisferik farklılıklar olduğunu gösterir.

Araştırma ayrıca görsel semantik bilginin inferotemporal lobların fusiform giruslarında birleştiğini gösteren kanıtlar sağlamıştır. Kategorinin anlamsal bilgisini niteliklere karşı karşılaştıran bir çalışmada, bunların tanımaya nasıl katkıda bulundukları konusunda ayrı roller oynadıkları bulunmuştur. Kategorik karşılaştırmalar için, fusiform girusun lateral bölgeleri , medial bölgeleri aktive eden cansız nesnelere kıyasla canlı nesneler tarafından aktive edildi. Nitelik karşılaştırmaları için, sol fusiform girusu aktive eden yerel detaylara kıyasla, sağ fusiform gyrusun global form tarafından aktive edildiği bulundu. Bu sonuçlar, nesne kategorisinin türünün anlamsal tanımayı işlemek için fusiform girusun hangi bölgesinin etkinleştirildiğini belirlediğini, oysa bir nesnenin niteliklerinin global formun veya yerel detayın işlenip işlenmediğine bağlı olarak sol veya sağ fusiform girustaki aktivasyonu belirlediğini göstermektedir. .

Ek olarak , fusiform gyri'nin ön bölgelerinde aktivasyonun başarılı tanımayı gösterdiği öne sürülmüştür . Bununla birlikte, aktivasyon seviyelerinin nesnenin anlamsal uygunluğuna bağlı olduğu bulunmuştur. Buradaki anlamsal uygunluk terimi, "anlamsal özelliklerin bir kavramın temel anlamına katkısının bir ölçüsü" anlamına gelir . Sonuçlar, artefaktlar gibi semantik alaka düzeyi yüksek nesnelerin, doğal nesneler gibi düşük semantik alaka düzeyine sahip nesnelere kıyasla aktivasyonda bir artış yarattığını gösterdi. Bunun nedeni, doğal nesneler arasında ayrım yapmak için önerilen artan zorluktur, çünkü çok benzer yapısal özelliklere sahiptirler ve bu da onları eski eserlere kıyasla tanımlamayı zorlaştırır. Bu nedenle, nesnenin tanımlanması ne kadar kolay olursa, başarılı bir şekilde tanınma olasılığı o kadar yüksek olur.

Başarılı nesne tanıma performansını etkileyen diğer bir koşul, bağlamsal kolaylaştırmadır . Nesne tanıma görevleri sırasında, bir nesneye, nesnenin tipik bağlamı hakkında anlamsal bilgi sunan bir "bağlam çerçevesi" eşlik ettiği düşünülmektedir. Bir nesne bağlam dışında olduğunda, nesne tanıma performansının, bir nesne uygun bir bağlamda olduğunda tanıma görevlerine kıyasla daha yavaş yanıt süreleri ve daha büyük yanlışlıklar ile engellendiği bulunmuştur. fMRI kullanan bir çalışmanın sonuçlarına dayanarak , beyinde, büyük ölçüde Parahipokampal kortekste (PHC) ve Retrosplenial Komplekste (RSC) bulunan aktiviteye sahip bağlamsal olarak ilişkili nesneler için bir "bağlam ağı" olduğu öne sürülmüştür . PHC içinde, Parahipokampal Yer Alanındaki (PPA) aktivitenin nesnelerden ziyade sahnelere tercih edildiği bulunmuştur; bununla birlikte, bağlamsal kolaylaştırma görevlerinde yalnız nesneler için PHC'deki aktivitenin, nesnenin bağlamsal olarak temsil edildiği uzamsal sahnenin müteakip düşüncesinden kaynaklanabileceği öne sürülmüştür. Daha ileri deneyler, PHC'de hem uzamsal olmayan hem de uzamsal bağlamlar için aktivasyonun bulunduğunu buldu, ancak uzamsal olmayan bağlamlardan aktivasyon, uzamsal bağlamlar için ön PHC ve arka PHC ile sınırlıydı .

Tanıma hafızası

Birisi bir nesne gördüğünde, nesnenin ne olduğunu bilir çünkü onu geçmişte görmüşlerdir; bu tanıma hafızasıdır . Görsel yolun ventral (ne) akışındaki anormallikler sadece bir nesneyi tanıma yeteneğimizi etkilemekle kalmaz, aynı zamanda bir nesnenin bize sunulma şeklini de etkiler. Görsel tanıma belleğinin dikkate değer bir özelliği, olağanüstü kapasitesidir: Tek denemede binlerce görüntü gördükten sonra bile, insanlar sonraki bellek testlerinde yüksek doğrulukta performans gösterirler ve gördükleri görüntülerle ilgili önemli ayrıntıları hatırlarlar.

Bağlam

Bağlam, nesne tanımada çok daha fazla doğruluk sağlar. Tanımlanabilir bir nesne bulanık olduğunda, nesne tanıdık bir bağlama yerleştirildiğinde tanıma doğruluğu çok daha fazladır. Buna ek olarak, tanıdık olmayan bir bağlam bile, tek başına gösterilen nesneye kıyasla daha doğru nesne tanımaya olanak tanır. Bu, nesnelerin tipik olarak hiçbir ortamda değil, bazı ortamlarda görülmesi gerçeğine bağlanabilir. Nesnenin içinde bulunduğu ortam izleyiciye tanıdık geldiğinde, nesnenin ne olduğunu belirlemek çok daha kolay hale gelir. Bağlam doğru bir şekilde tanımak için gerekli olmasa da, kişinin belirli bir nesneyle yaptığı ilişkinin bir parçasıdır.

Yüzleri veya duyguları tanırken bağlam özellikle önem kazanır. Yüz duyguları herhangi bir bağlam olmadan sunulduğunda, birinin gösterilen duyguyu doğru bir şekilde tanımlayabilme yeteneği, bağlam verildiğinden önemli ölçüde daha düşüktür. Bu fenomen, tüm yaş grupları ve kültürler için geçerliliğini koruyarak, tüm bireyler için yüz duygularını doğru bir şekilde tanımlamada bağlamın gerekli olduğunu gösterir.

Aşinalık

Aşinalık, kişinin nesneyi hangi bağlamda bildiğini bulmaya çalışmak için zaman harcamadan, tanıdığı şeyin tanıdık gelmesi anlamında bağlamdan bağımsız bir mekanizmadır. Frontal lobun ventro-lateral bölgesi, tesadüfi öğrenme sırasında hafıza kodlamasında ve daha sonra anlamsal hafızaların korunmasında ve alınmasında rol oynar. Aşinalık, tanıdık olmayan nesnelerinkinden farklı algısal süreçlere neden olabilir; bu, sınırlı sayıda tanıdık nesneye ilişkin algımızın benzersiz olduğu anlamına gelir. Tipik bakış açılarından ve bağlamlardan sapmalar, bir nesnenin en etkili şekilde tanınmasındaki verimliliği etkileyebilir. Tanıdık nesnelerin, tanıdık olmayana karşı tanıdık bir bakış açısıyla bakıldığında daha verimli bir şekilde tanınmasının yanı sıra, bu ilkenin yeni nesneler için de geçerli olduğu bulundu. Bu, beynimizdeki nesnelerin temsillerinin, çevrede gözlemlenen nesnelerin daha tanıdık bir tarzında düzenlendiği düşüncesine yol açar. Tanıma, yalnızca büyük ölçüde nesne şekli ve/veya görünümleri tarafından değil, aynı zamanda dinamik bilgiler tarafından da yönlendirilir. Aşinalık, dinamik nokta-ışık ekranlarının, hareketli nesnelerin, yüzlerin cinsiyetinin ve yüz tanımanın algılanmasından faydalanabilir.

hatırlama

Hatırlama, aşinalıkla pek çok benzerliği paylaşır; ancak, içeriğe bağlıdır ve sorgulanan olaydan özel bilgiler gerektirir.

Bozukluklar

Nesne tanıma kaybı, görsel nesne agnozisi olarak adlandırılır . Görsel nesne agnozisinin iki geniş kategorisi vardır : algılayıcı ve çağrışımsal. Dominant hemisferdeki bir lezyondan nesne agnozisi meydana geldiğinde, genellikle sözcük anlamı kaybı da dahil olmak üzere derin bir ilişkili dil bozukluğu vardır.

Ventral akımdaki lezyonların etkileri

Nesne tanıma karmaşık bir iştir ve beynin sadece bir değil, birkaç farklı alanını içerir. Bir alan hasar görürse nesne tanıma bozulabilir. Nesne tanıma için ana alan temporal lobda yer alır . Örneğin, sıçanlarda peririnal korteks lezyonlarının, özellikle özellik belirsizliğinde artışla birlikte nesne tanımada bozulmalara neden olduğu bulunmuştur . Maymunlardaki amigdaloid kompleksinin neonatal aspirasyon lezyonları, erken hipokampal lezyonlardan daha fazla nesne hafıza kaybıyla sonuçlanmış gibi görünmektedir. Bununla birlikte, yetişkin maymunlarda, nesne hafızasındaki bozulma, amigdaloid çekirdeklere verilen hasardan ziyade peririnal ve entorhinal korteksteki hasarla daha iyi açıklanır . Sıçanlarda kombine amigdalohipokampal (A + H) lezyonları, tutma aralıkları 0 saniyenin üzerine çıktığında ve bir seansta test uyaranları tekrarlandığında bir nesne tanıma görevindeki performansı bozdu. Amigdala veya hipokampustaki hasar nesne tanımayı etkilemezken, A + H hasarı açık açıklar üretir. Bir nesne tanıma görevinde, Sıçanlarda globus pallidusun ( bazal gangliyonların bir parçası) elektrolitik lezyonlarında ayırt etme düzeyi, Kontrol ve Medial Septum/ Broca gruplarının Dikey Çapraz Bandı; ancak sadece globus pallidus yeni ve tanıdık nesneler arasında ayrım yapmıyordu. Bu lezyonlar, beyindeki nesnelerin görsel olarak işlenmesinin ventral (ne) yoluna zarar verir.

Görsel agnoziler

Agnozi nadir görülen bir durumdur ve felç, bunama, kafa travması, beyin enfeksiyonu veya kalıtsal sonucu olabilir. Algısal agnozi , nesnelerin önemini anlamada bir yetersizlik yaratan nesne algısında bir eksikliktir. Benzer şekilde, çağrışımsal görsel agnozi , nesnelerin önemini anlamadaki yetersizliktir; ancak bu seferki eksiklik anlamsal bellektedir. Bu agnozilerin her ikisi de, Marr'ın Görme Teorisi gibi, nesne tanıma yolunu etkileyebilir. Daha spesifik olarak, algısal agnoziden farklı olarak, çağrışımsal agnozik hastalar çizim, kopyalama ve eşleştirme görevlerinde daha başarılıdır; ancak bu hastalar algıladıklarını ama tanıyamadıklarını gösterirler. Bütünleştirici agnozi (ilişkisel agnozinin bir alt türü), bütün bir görüntü oluşturmak için ayrı parçaları birleştirememe durumudur. Bu tür agnozilerde, görsel işleme yolunun ventral (ne) akışında hasar meydana gelir. Nesne yönelimi agnozisi, yeterli nesne tanımaya rağmen bir nesnenin yönelimini çıkaramama durumudur. Bu tip agnozi ile görsel işleme yolunun dorsal (nerede) akışında hasar meydana gelir. Bu, aşinalık açısından nesne tanımayı etkileyebilir ve hatta tanıdık olmayan nesneler ve bakış açılarında daha da fazla etkilenebilir. Yüzleri tanımadaki zorluk, prosopagnozi ile açıklanabilir . Prosopagnozisi olan biri yüzü tanımlayamaz ama yine de yaş, cinsiyet ve duygusal ifadeyi algılayabilir. Beyin bölgesi içinde belirtir o yüz tanıma olduğunu fusiform yüz alanı . Prosopagnosia ayrıca algısal ve ilişkisel alt tiplere ayrılabilir. Bireysel sandalyelerin, arabaların, hayvanların tanınması da bozulabilir; bu nedenle, bu nesneler, fusiform yüz alanında tanınan yüzle benzer algısal özellikleri paylaşır.

Alzheimer hastalığı

Anlamsal temsilde kategori ve nitelik arasındaki ayrım, yaşlanmadaki anlamsal işlevi ve Alzheimer hastalığı (AH) gibi anlamsal belleği etkileyen hastalık durumlarını değerlendirme yeteneğimizi bilgilendirebilir . Anlamsal bellek eksiklikleri nedeniyle, Alzheimer hastalığından mustarip kişiler, anlamsal belleğin nesneleri adlandırmak ve sınıflandırmak için bilgi almak için kullanıldığı bilindiği için nesneleri tanımakta güçlük çekerler . Aslında, AD'deki anlamsal bellek eksikliğinin, belirli kategoriler ve kavramlar için anlamsal bilgi kaybını mı yoksa algısal özellikler ve niteliklere ilişkin bilgi kaybını mı yansıttığı oldukça tartışmalıdır.

Languages

In other projects