视觉工作记忆内容对自上而下注意控制的影响:一项ERP研究

采用视觉搜索范式,以二维抽象对称图形为材料,通过记录\16名被试在长短两种时间间隔(ISI)条件和有效、中性、无效三种视觉工作记忆内容条件下的行为反应和事件相关电位(ERPs),探讨视觉工作记忆内容对自上而下注意控制影响的认知过程和脑机制。结果发现:(1)无论ISI长或短,有效信息条件(记忆图形与目标所在的背景图形相同)的反应时均显著短于无效信息条件(记忆图形与目标所在的背景图形不同)。(2)有效信息条件下的额区P2波幅显著大于中性信息条件(记忆图形不出现在搜索序列中);枕区P1、N1波幅和潜伏期在视觉工作记忆内容条件下差异不显著;短ISI条件下,有效信息条件下的枕区P300波幅显著大于无效信息条件;长ISI条件下,有效信息条件的枕区P300波幅显著小于无效信息条件。表明当目标出现在与记忆内容相匹配的客体中时,激活了工作记忆中的客体表征,以自上而下的方式优先捕获注意;同时ISI变化对此过程起着调节作用。

学优生与学困生自上而下注意控制能力研究

两个实验以不同年级学优生与学困生为被试,比较了他们分别在图形启动和文字启动两种条件下自上而下注意控制能力的特点。结果发现,在自上而下注意控制方面,无论是学优生还是学困生,高一学生的成绩显著好于初一学生;无论是高一年级还是初一年级,学优生的成绩均显著好于学困生。

工作记忆内容对不同学业水平学生自上而下注意控制的影响

该研究采用视觉搜索任务范式,以小学五年级学优生与学困生为被试,探讨了工作记忆内容对不同学业水平学生自上而下注意控制的影响。结果发现:(1)学优生与学困生的自上而下注意控制能力存在显著差异,学优生的反应时显著短于学困生;(2)工作记忆内容影响自上而下注意控制,靶相关信息能促进对靶刺激的搜索,而靶无关信息却会干扰对靶刺激的搜索。

视觉工作记忆对自上而下注意控制的影响

采用视觉搜索任务范式,以不同视觉工作记忆容量大学生为被试,探讨了视觉工作记忆对自上而下注意控制的影响。结果发现:(1)视觉工作记忆内容影响自上而下注意控制,靶相关信息促进对靶的搜索,而靶无关信息干扰对靶的记忆搜索。(2)不同视觉工作记忆容量个体的自上而下注意控制能力存在差异,高视觉工作记忆容量被试的反应时显著短于低视觉工作记忆容量被试,说明视觉工作记忆负荷影响自上而下注意控制。

视觉工作记忆对自上而下注意控制的影响:发展视角的探讨

注意控制探讨个体以何种方式选择性地注意外界信息。本研究从发展角度探讨视觉工作记忆对自上而下注意控制的影响。研究采用记忆任务与视觉搜索任务相结合的范式,以小学三、四、五年级学生为被试,从视觉工作记忆中信息性质和视觉工作记忆负荷两个角度考察了视觉工作记忆对自上而下注意控制影响的发展特点。结果发现,(1)自上而下注意控制能力存在年级差异,小学五年级学生的成绩显著优于小学三年级学生;(2)视觉工作记忆内容影响自上而下注意控制,目标相关信息促进目标搜索,而目标无关信息干扰目标搜索;(3)视觉工作记忆负荷影响自上而下注意控制,高视觉工作记忆负荷条件下的反应时显著长于低视觉工作记忆负荷。

奖赏历史对自上而下注意控制的调节:促进还是干扰?

奖赏能够影响注意控制,但是关于奖赏历史对注意控制的影响还处于争论之中。本研究以大学生为被试,采用点探测范式,操作了奖赏历史和奖赏额度,考察了奖赏历史对自上而下注意控制的调节作用。实验1结果发现,有奖赏-无奖赏条件下前后阶段反应时无显著差异,无奖赏-有奖赏条件下有奖赏阶段的反应时显著短于无奖赏阶段。实验2结果发现高奖赏-无奖赏条件下前后阶段反应时无显著差异,低奖赏-高奖赏条件下高奖赏阶段反应时显著短于低奖赏阶段。实验2结果与实验1结果相一致。整个研究表明,奖赏对自上而下的注意控制有促进作用;奖赏历史对自上而下注意控制没有表现出明显的促进或干扰作用。

基于自上而下注意力机制的零样本目标检测

由于可见类和未见类目标数据分布的差异性,目前基于映射迁移策略的零样本目标检测算法在测试时容易偏向可见类别的目标,且因为不同类别在属性上的相似性,特征分布比较混乱。本文提出一种新的零样本目标检测框架,利用所设计的先验知识提取模块和自上而下注意力机制模块,为检测过程提供任务导向,引导模型在训练期间关注出现的未见类特征,提高模型对不同数据分布的判别性;还设计了一种新的对比约束以提高特征之间的聚类能力;在MSCOCO标准数据集上进行了大量实验。结果表明,该模型在标准和广义零样本目标检测任务上都取得了显著效果。

急性应激障碍儿童自上而下注意控制的特点

目的探讨急性应激障碍儿童自上而下注意控制的特点。方法根据SCID-IV-TR标准筛选出急性应激障碍儿童23人作为试验组，同时按照性别和年龄匹配出23名健康儿童作为对照组，两组儿童分别完成视觉搜索任务。结果（1）急性应激障碍儿童的搜索反应时[（1253±158）ms]长于对照组儿童的反应时[（1194±146）ms]，差异具有统计学意义（P〈0．05）。（2）所有儿童在有效信息条件下的搜索反应时[（1172±144）ms]短于中性条件下搜索反应时[（1229±156）ms]和无效信息条件下的搜索反应时[（1269±157）ms]，差异具有统计学意义（P〈0．05）；中性条件下的搜索反应时[（1229±156）ms]与无效信息条件下搜索反应时[（1269±157）ms]的差异无统计学意义（P〉0．05）。（3）所有儿童在简单搜索序列下的反应时[（1182±127）ms]短于复杂搜索序列下的反应时[（1264±177）ms]，差异具有统计学意义（P〈0．01）。结论急性应激障碍儿童的自上而下注意控制能力显著低于正常儿童，原因是急性应激障碍儿童的抑制能力差于正常儿童，表明突发性创伤事件影响儿童的抑制能力。

自上而下注意图分割的细粒度图像分类

目的针对细粒度图像分类中的背景干扰问题,提出一种利用自上而下注意图分割的分类模型。方法首先,利用卷积神经网络对细粒度图像库进行初分类,得到基本网络模型。再对网络模型进行可视化分析,发现仅有部分图像区域对目标类别有贡献,利用学习好的基本网络计算图像像素对相关类别的空间支持度,生成自上而下注意图,检测图像中的关键区域。再用注意图初始化GraphCut算法,分割出关键的目标区域,从而提高图像的判别性。最后,对分割图像提取CNN特征实现细粒度分类。结果该模型仅使用图像的类别标注信息,在公开的细粒度图像库Cars196和Aircrafts100上进行实验验证,最后得到的平均分类正确率分别为86.74%和84.70%。这一结果表明,在GoogLeNet模型基础上引入注意信息能够进一步提高细粒度图像分类的正确率。结论基于自上而下注意图的语义分割策略,提高了细粒度图像的分类性能。由于不需要目标窗口和部位的标注信息,所以该模型具有通用性和鲁棒性,适用于显著性目标检测、前景分割和细粒度图像分类应用。

融合自上而下和自下而上注意力的图像描述生成

随着互联网的普及,每天都有海量的图片被传入互联网中。为了能更好地利用这些图片的价值,图像描述生成技术应运而生。提出一种融合自上而下和自下而上注意力的图像描述生成模型。在工作时,该模型分别利用预训练的ResNet101和Faster R-CNN(regions with convolutional neural network)提取输入图片的全局特征和局部特征,并利用自上而下和自下而上注意力分别计算两种特征的权重;利用门控循环单元(gate recurrent unit, GRU)提取一句话中单词之间的上下文语义信息;利用长短期记忆网络(long short-term memory, LSTM)解析图像特征和语义信息并生成描述语句。在训练时,首先以监督学习的方法,训练出基于编码器-解码器框架的一个基础模型;然后再以结合生成式对抗网络和强化学习的方法,在相互对抗中得到不断优化的策略函数和不断完善的奖励机制,从而使生成的句子更加准确、自然。本文模型在COCO数据集上进行训练和测试,最终在评价指标BLEU@1(bilingual evaluation understudy@1)上达到0.675,在BLEU@4上达到0.24,在CIDEr(consensus-based image description evaluation)上达到0.734,在ROUGE(recall-oriented understudy for gisting evaluation)上达到0.51。实验结果表明了本文模型的可行性与先进性。

基于视觉标准模型和复数小波的自然图像识别

根据双树复数小波具有近似平移不变性和良好方向选择性的特点,提出了一种基于双树复数小波的目标识别方法,获得了有限平移不变和尺度不变的特征,解决了Serre视觉标准模型中Gabor小波计算复杂的问题。用Caltech101图像库的图像进行测试,获得了良好的识别效果。结合W alther提出的自上而下注意机制,在保证较高识别率的同时大大提高了运算速度。实验结果表明,该方法在识别准确率上可与Serre标准模型相比,且运算速度明显提高。

建立考察抗精神分裂症药物的结构化动物模型

传统的精神分裂症动物模型虽然已得到了广泛应用,但在信度和效度上仍然存在很多问题。我们认为,建立在多重因素整合基础上的多层次化认知障碍动物模型,可以更好地模拟精神分裂症症状,有望成为今后发展精神分裂症动物模型的新方向。为此,我们尝试使用对惊反射前脉冲抑制的多层次性自上而下认知和注意调节的行为范式与多致病因素相结合来建立新一代的精神分裂症的动物模型。新的动物模型对深入了解精神分裂症的致病机制以及寻求更加有效的治疗策略都有重要的意义。

视觉选择性注意的神经机制

大脑信息加工容量的有限性使得个体每时每刻均只能选择少部分信息输入进行有效加工,这主要源于注意选择,即选择性注意。选择性注意是指个体对复杂外部环境中的少量信息进行优先加工的认知过程。关于选择性注意的研究存在两个核心问题:一是注意选择的是什么?根据注意选择的目标或对象,选择性注意可分为基于空间、特征和客体的注意。二是注意选择如何产生?根据注意选择产生的方向,选择性注意可分为自上而下和自下而上注意。本文围绕上述两个核心问题,系统地探讨视觉选择性注意的神经机制。