p Cientistas do Salk Institute (EUA), Skoltech (Rússia), e o Riken Center for Brain Science (Japão) investigou um modelo teórico de como as populações de neurônios no córtex visual do cérebro podem reconhecer e processar rostos e suas expressões, e como eles são organizados. A pesquisa foi publicada recentemente em Computação Neural e destacado na capa. p Os humanos têm uma capacidade incrível de reconhecer um grande número de rostos individuais e interpretar expressões faciais. Essas habilidades desempenham um papel fundamental nas interações sociais humanas. Contudo, como o cérebro humano processa e armazena essas informações visuais complexas ainda é pouco compreendido.

p Os cientistas da Skoltech Anh-Huy Phan e Andrzej Cichocki, com seus colegas dos EUA e do Japão, Sidney Lehky e Keiji Tanaka, buscou entender melhor como o córtex visual processa e armazena informações relacionadas ao reconhecimento facial. A abordagem deles baseou-se na ideia de que um rosto humano pode ser conceitualmente representado como uma coleção de peças ou componentes, incluindo olhos, sobrancelha, nariz, boca, etc. Usando uma abordagem de aprendizado de máquina, eles aplicaram um novo algoritmo de tensor para decompor faces em um conjunto de componentes ou imagens chamados tensorfaces, bem como seus pesos associados, e faces representadas por combinações lineares desses componentes. Desta maneira, eles construíram um modelo matemático que descreve o trabalho dos neurônios envolvidos no reconhecimento facial.

p "Usamos novas decomposições de tensores para representar faces como um conjunto de componentes com complexidade especificada, que podem ser interpretados como células faciais de modelo e indicam que as representações do rosto humano consistem em uma mistura de células faciais de baixa e média complexidade, "disse o professor da Skoltech Andrzej Cichocki.