2022年3月(yuè)22日下(xià)午，我院邀請英國格拉斯哥(gē)大(dà)學心理(lǐ)與神經科學學院（School of Psychology and Neuroscience, University of Glasgow）詹稼毓博士，通(tōng)過線上會議(yì)的(de)形式，作題爲“解碼3D面孔記憶”的(de)學術報告。學院2021級“心理(lǐ)學+計算(suàn)機”雙學位班以及其他(tā)本科碩士生共計30餘人(rén)參加本次學術交流活動。報告由我院青年教師胡楊副教授主持。
詹博士首先簡要介紹了(le)研究背景。她指出，面孔識别的(de)信息加工機制，最關鍵的(de)就是解碼我們的(de)主觀記憶到底對(duì)面孔的(de)何種信息進行識别。而該過程主要有兩大(dà)困難。一方面，主觀記憶很難捕捉。另一方面：面孔是很複雜(zá)的(de)高(gāo)維度信息源。
爲解決上述難題，詹博士及其合作者采用(yòng)了(le)一種數據驅動的(de)方式解構複雜(zá)的(de)面孔信息：研究者掃描上數張3D人(rén)類面孔圖像，獲得(de)他(tā)們的(de)面部三維特征，從而得(de)到不同種族、性别、年齡、性别等客觀信息的(de)“平均臉”。此後，研究者将個(gè)體面孔圖像減去“平均臉”，獲得(de)個(gè)體面孔的(de)特異性成分(fēn)，并通(tōng)過主成分(fēn)分(fēn)析降維分(fēn)解這(zhè)些成分(fēn)，獲得(de)個(gè)體對(duì)不同特異性成分(fēn)的(de)權重。最後，通(tōng)過調節對(duì)應的(de)權重，并結合相應客觀信息的(de)“平均臉”，研究者可(kě)以生成不同的(de)随機面孔。在行爲實驗中，實驗者通(tōng)過向被試呈現數張通(tōng)過上述方式生成的(de)随機面孔，獲取被試對(duì)這(zhè)些面孔與記憶中的(de)真實面孔的(de)相似程度評分(fēn)，通(tōng)過将評分(fēn)與随機面孔的(de)不同特異性成分(fēn)的(de)權重進行回歸分(fēn)析，進而獲得(de)個(gè)體對(duì)面孔不同特異性成分(fēn)的(de)表征模式。
随後，詹博士以自己所在團隊先前的(de)幾項研究爲例，闡釋了(le)上述研究思路如何在熟悉面孔記憶、面孔吸引力加工、面孔社會性特質信息加工、自我面孔表征以及面孔動态情緒加工等研究問題中的(de)具體應用(yòng)。此外，詹博士還(hái)簡要介紹了(le)上述研究發現對(duì)提高(gāo)機器人(rén)的(de)面部表情精度的(de)重要作用(yòng)。
報告結束後，同學們與詹博士就講座中的(de)相關問題進行了(le)互動問答(dá)。詹博士勉勵雙學位班的(de)同學，要以自己的(de)興趣點爲導向，多(duō)了(le)解不同領域的(de)知識，開拓視野，嘗試将不同的(de)研究思路與技術運用(yòng)在自己感興趣的(de)問題上。在胡楊老師的(de)總結下(xià)，本次線上講座圓滿結束。
詹稼毓博士本科畢業于西南(nán)大(dà)學心理(lǐ)學院，碩士畢業于北(běi)京大(dà)學心理(lǐ)與認知科學學院，博士畢業于格拉斯哥(gē)大(dà)學心理(lǐ)與神經科學學院（School of Psychology and Neuroscience, University of Glasgow），并留校從事研究工作至今。她主要采用(yòng)心理(lǐ)物(wù)理(lǐ)、腦(nǎo)成像、腦(nǎo)磁圖等手段，結合數學建模和(hé)計算(suàn)機圖像處理(lǐ)，探索人(rén)類面孔加工的(de)認知計算(suàn)神經機制。目前已以第一作者或通(tōng)訊作者身份在Nature Human Behavior，Current Biology等國内外知名期刊發表多(duō)篇論文。
圖文整理(lǐ)：昂钰镔、胡楊