多感官线索整合的理论模型
文小辉 刘 强 孙弘进 张庆林 尹秦清 郝明洁 牟海蓉
摘要日常生活中，人脑能联合来自不同感官通道的线索对外部世界中的物体和事件进行感知。这些感官通道采用不同的参照系来表征物体的特征和位置；而且各种线索的可靠性也不恒定，根据环境而改变。但是人脑依然能够有效地整合这些线索，对物体和事件进行正确的感知。在以往研究的基础上，总结评述了多感官线索整合的几种理论模型及其验证结果，其中重点介绍了近年来引起广泛关注的贝叶斯统计优化模型。未来的研究应结合虚拟现实技术和脑成像技术对多感官线索整合进行探讨。
关键词多感官整合；通道精确；贝叶斯；最大似然估计；整合的时间窗口
分类号B842
注：本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文, http://www.100md.com
摘要日常生活中，人脑能联合来自不同感官通道的线索对外部世界中的物体和事件进行感知。这些感官通道采用不同的参照系来表征物体的特征和位置；而且各种线索的可靠性也不恒定，根据环境而改变。但是人脑依然能够有效地整合这些线索，对物体和事件进行正确的感知。在以往研究的基础上，总结评述了多感官线索整合的几种理论模型及其验证结果，其中重点介绍了近年来引起广泛关注的贝叶斯统计优化模型。未来的研究应结合虚拟现实技术和脑成像技术对多感官线索整合进行探讨。
关键词多感官整合；通道精确；贝叶斯；最大似然估计；整合的时间窗口
分类号B842
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