Marier la vision biologique et la vision numérique
Le consortium de projet INSIGHT2+ a rassemblé une équipe de chercheurs couvrant un large éventail de domaines, y compris les neurosciences, les études en matière de perception, la psychologie, les mathématiques et les sciences du calcul et de l'information. L'expertise liée à cette multitude de disciplines a permis de centrer les recherches sur la sélectivité neurale dans les itinéraires visuels de l'itinéraire visuel ventral des primates. Les principales régions étudiées ont été les régions TE et V4. Le codage neural des signaux de formes d'images 3D et des propriétés matérielles a été comparé aux caractéristiques correspondantes de la perception humaine. Ce mappage constitue la base théorique du traitement des signaux picturaux et des propriétés des matériaux dans les ordinateurs. Le système de vision humaine utilise des images rétiniennes en 2D pour reconstruire la structure 3D d'un objet. Des recherches antérieures au projet ont montré que les neurones temporaux inférieurs du macaque utilisent des gradients de disparité binoculaire pour coder la profondeur. Les neurones temporaux inférieurs appartiennent au courant visuel ventral. Les travaux du projet ont montré que les neurones peuvent également coder la profondeur à l'aide d'un signal de profondeur monoculaire, les gradients de texture. Les neurones individuels ne jouent apparemment pas un rôle fondamental dans les préférences d'inclinaison des surfaces définies. Autrement dit, cela est indépendant des modes de définition, que ce soit par la texture ou les signaux de disparité. D'un autre côté, certains neurones temporaux inférieurs ont affiché une préférence pour l'inclinaison des surfaces définies par la texture. De plus, la préférence d'inclinaison a semblé invariable pour plusieurs textures et barres obliques, témoignage d'une représentation abstraite de l'inclinaison de la surface dans le cortex visuel ventral. Ces découvertes intéressantes ont permis une meilleure compréhension de la perception par vision neuronale qui pourra servir à de nouveaux développements d'artefacts et de robots plus intelligents et plus flexibles. Qui plus est, une compréhension détaillée de la perception visuelle des humains et des primates non humains peut également permettre de créer des interfaces plus efficaces entre les systèmes de vision artificielle et les êtres humains, par exemple pour les personnes handicapées.