Il ruolo del ”What not ” nella percezione della profondità

La stereopsi binoculare è uno degli indizi primari per la visione tridimensionale (3D) . Capire come il cervello estrae la profondità da due diverse immagini della retina rappresenta una sfida trattabile nelle neuroscienze sensoriali che finora ha eluso una spiegazione completa.

Al centro del pensiero corrente è l’idea che il cervello abbia bisogno di identificare le caratteristiche di corrispondenza nelle due immagini retiniche (cioè, risolvendo il “problema di corrispondenza stereoscopica”) in modo che la profondità degli oggetti nel mondo possa essere triangolata.

Sebbene intuitivo, questo approccio non riesce a tenere conto delle principali osservazioni fisiologiche e percettive. Mostriamo che la formulazione del problema per identificare “corrispondenze corrette” è subottimale e proponiamo un’alternativa, basata sulla codifica ottimale delle informazioni, che mescola il rilevamento della disparità con la “proscrizione”: sfruttando caratteristiche dissimili per fornire prove contro interpretazioni improbabili.

Dimostriamo il ruolo di queste risposte “cosa non” in una rete neurale ottimizzata per estrarre la profondità nelle immagini naturali.

La rete combina informazioni a favore e contro la probabile struttura di profondità della scena visiva, riproducendo naturalmente le caratteristiche chiave sia delle risposte neurali che delle interpretazioni percettive. Catturiamo i calcoli di codifica e lettura della rete in una semplice forma analitica e deriviamo un modello di probabilità binoculare che fornisce un resoconto unificato di enigmi di vecchia data nella visione 3D a livello fisiologico e percettivo.

Suggeriamo che sposare il rilevamento con la proscrizione fornisce una strategia di codifica efficace per la stima sensoriale che può essere utile per diversi domini di funzionalità (ad esempio, movimento) e integrazione multisensoriale.

Fonte: Pubmed

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