为什么有些人更擅长识别人脸?揭示支持人脸识别能力的神经机制一直难以捉摸。为了应对这一挑战,我们使用了一种多模态数据驱动的方法,结合了神经成像、计算建模和行为测试。我们记录了具有非凡人脸识别能力的个体(超级识别者)和典型识别者对各种视觉刺激的高密度脑电图活动。使用多元模式分析,我们从 1 秒的大脑活动中解码了人脸识别能力,准确率高达 80%。为了更好地理解这种解码的机制,我们将参与者大脑中的表征与视觉和语义的人工神经网络模型中的表征以及与人类对形状和含义相似性判断有关的表征进行了比较。与典型识别者相比,我们发现超级识别者的早期大脑表征与视觉模型以及形状相似性判断的中级表征之间存在更强的关联。此外,我们发现超级识别者的晚期大脑表征与人工语义模型表征以及意义相似性判断之间存在更强的关联。总体而言,这些结果表明,大脑处理过程中的重要个体差异(包括超越纯视觉过程的神经计算)支持了人脸识别能力的差异。它们为语义计算与人脸识别能力之间的关联提供了第一个经验证据。我们相信,这种多模态数据驱动的方法很可能在进一步揭示人类大脑中特殊人脸识别的复杂性方面发挥关键作用。
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