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面孔识别的事件相关脑电研究—面孔结构编码阶段

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第一章绪论

1.1 概述

1.2 课题研究的目的和意义

1.3 论文主要内容和创新点

1.3.1 论文的主要内容

1.3.2 论文的创新点

第二章面孔识别事件相关电位

2.1 面孔识别

2.1.1 面孔加工的特异性

2.1.2 面孔识别的核心问题

2.1.3 面孔识别模型

2.2 事件相关电位(ERP)

2.2.1 ERP的定义

2.2.2 ERP的原理

2.2.3 ERP的分类

2.3 面孔识别的ERP研究

第三章实验设计与数据预处理

3.1 实验设计与进行

3.1.1 被试者

3.1.2 视觉刺激

3.1.3 实验过程

3.1.4 实验设备

3.2 实验数据预处理

第四章实验数据分析方法

4.1 ERP成分分析

4.2 统计分析

4.2.1 方差分析的基本概念

4.2.2 重复测量的方差分析

4.3 小波熵分析

4.3.1 小波熵的基本原理

4.3.2 小波熵的特点与应用

4.4 Gamma波段分析

4.4.1 Gamma波研究现状

4.4.2 Gamma能量

4.4.3 Gamma复杂度

第五章面孔认知结构编码阶段研究

5.1 正常面孔倒置

5.1.1 ERP成分分析结果

5.1.2 小波熵结果

5.1.3 Gamma波段结果

5.1.4 Gamma波段相关性分析结果

5.1.5 分析与讨论

5.2 Thatcher视错觉

5.2.1 ERP成分分析结果

5.2.2 小波熵结果

5.2.3 Gamma波段结果

5.2.4 分析与讨论

第六章 面孔认知的性别差异

6.1 ERP成分结果

6.2 分析与讨论

第七章总结与展望

7.1 总结

7.2 展望

参考文献

作者在攻读硕士学位期间公开发表的论文

作者在攻读硕士学位期间所作的项目

致谢

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摘要

面孔是人们日常生活中最常见的事物,它提供了丰富的社会信息。对面孔的识别是人类的一项重要基本技能。研究面孔认知的常用手段主要有实验心理学方法和脑成像技术研究方法。其中,随着脑电信号分析技术的发展,事件相关电位(ERP)已经成为面孔认知研究的重要方法之一。 根据Bruce和Young(1986)的面孔识别的信息加工模型,面孔的认知过程主要分两个阶段:第一阶段为结构编码阶段,包括整体结构即人脸五官的相对位置,和局部结构信息即人脸五官的独立位置的信息;此阶段之后是有关面孔其他附加信息处理,以及面孔身份识别两个平行过程。本文的研究主要聚焦在第一阶段,即面孔结构编码阶段。研究表明,通过“面孔倒置”手段可以破坏整体结构编码,通过“Thatcher化”可以对局部结构编码进行破坏。针对“面孔与非面孔识别”、“面孔倒置”和“Thatcher视错觉”这几种情况本文设计完成了两个实验。实验中实时记录被试的脑电数据,实验后对所得的事件相关脑电位进行相关的成分分析、能量分析和熵分析等。本文系统地总结了本小组已有的结果,并对小波熵结果进行了深入地研究。此外,对ERP数据的Gamma波段的能量、复杂度和相关性也进行了深入研究。最后,针对面孔识别性别差异的电生理反应做了初步探索。 面孔倒置的研究中,本文设计了以人脸与建筑物图片为视觉刺激的实验,让被试对看到的刺激物做正、倒立的判断。本文首先进行了ERP成分分析,其结果与前人的相关结果吻合,证明了本数据的有效性。接着在小波熵分析中,我们深入研究了面孔与建筑正倒立的小波熵差异。进一步地,本文着重研究了ERP的高频特性,在Gamma能量、Gamma复杂度方面得出一些有意义的结果。正立面孔刺激相对于其他刺激类型更容易使被试集中其注意力,而且相对倒置图片,正立图片更容易被人记忆,所以正立图片引起了更高的Gamma能量。此外我们对Gamma波段的不同脑区随时间变化的相关性也做出了研究,发现了面孔识别与高级脑认知活动的部分关系。面孔刺激后100ms以后,相关性在250-300ms时间段会出现降低,作者认为这种降低是由于面孔结构编码过程在该时间段内结束造成的。本研究还发现人脑在处理面孔时要协同的脑区范围较大且分析时间较长,并且具有右脑优势。在Thatcher视错觉的研究中,本文设计了以正常面孔与Thatcher化面孔为刺激的实验,仍让被试对刺激物做正、倒立的判断。与面孔倒置不同,“Thatcher化”是破坏面孔局部结构编码的方法。在本小组所得的有关ERP的研究成果基础上,本文着重在高频领域对Thatcher化进行了探讨。在Gamma能量研究中发现Thatcher化并不能对人脑的高级认知造成影响。在Gamma复杂度研究中,我们将“面孔倒置”和“Thatcher视错觉”的实验结果对比后也发现,高级面孔认知具有右脑优势,这一结论与已有的ERP成分分析结果一致。在此实验基础上本文对面孔识别的性别差异做了初探,发现大脑对某些附加信息足够重视时,是可以对这些信息在第一阶段结构编码时提前处理的。 总之,本文聚焦面孔识别的结构编码阶段,并将此“阶段”的ERP研究拓展到了高频领域。并对其Gamma 能量、复杂度、相关性做了系统的研究。同时也对本小组在ERP成分分析和小波熵分析方面的研究做了进一步补充。研究结果对面孔识别的深入探索具有一定的理论意义。

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