Decoding real-world visual recognition abilities in the human brain
Notice bibliographique
Résumé
The typical human visual system is able to decipher information about the visual world with impressive efficiency and speed. But not all individuals are equally competent at recognising what is presented to their eyes. Critically, very little is known about the brain mechanisms behind variations in recognition abilities. Here, we ask if interindividual variation in face cognition can be accurately “read” from brain activity, and use computational models to characterise the underlying brain mechanisms. We recorded high-density electroencephalography (EEG) in typical (n=17) and “super-recogniser” participants (n=16; individuals in the top 2% of face-recognition ability spectrum) while they were presented with images of faces, objects, animals, and scenes. Relying on more than 100,000 trials, we trained linear classifiers to predict whether trial-by-trial brain activity belonged to an individual from the “super” or “typical” recogniser group. Significant decoding of group-membership was observed from ~85ms, peaking within the N170 window, and spreading well after stimulus offset (>500ms). Using fractional ridge regression, we extended these findings by predicting individual ability scores from EEG in similar time-windows. Both results held true when decoding from face or non-face stimuli. To better understand the brain mechanisms behind these variations, we used representational similarity analysis and computational models that characterise visual (convolutional neural networks trained on object recognition; CNNs) and semantic processing (deep averaging network trained on sentence embeddings). This computational approach uncovered two representational signatures of higher face-recognition ability: mid-level visual computations (representations within the N170 window and mid-layers of CNNs) and high-level semantic computations (representations within the P600 window and the semantic model). Altogether, our results indicate that an individual’s ability to identify faces is supported by domain-general brain mechanisms distributed across several information processing steps, from low-level feature integration to high-level semantic processing, in the brain of the beholder.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».