Erkennen & Kategorisieren

Je nach Aufgabe können wir Objekte auf verschiedenen Ebenen erkennen. Zum Beispiel kann ein Tier als Angehöriger einer Gruppe, z. B. als "Hund" erkannt werden, oder individuell als "mein Hund Bashi". Das Ziel der RECCAT Gruppe (Recognition and Categorization) ist, die zugrundeliegenden Mechanismen dieser beiden Arten von Aufgaben, die wir scheinbar mühelos und kontinuierlich ausführen, herauszufinden (zu identifizieren).

Aufgrund ihrer gesellschaftlichen Bedeutung und ihrer sehr hohen Ähnlichkeit innerhalb ihrer Gruppe bilden Gesichter eine sehr interessante Objektklasse. Darüber hinaus geben sie eine Vielzahl von statischen und dynamischen visuellen Informationen (z. B. Alter oder Mimik), die wir - als natürliche Experten - für eine Vielzahl von Aufgaben leicht extrahieren und verwenden können. Zusammengefasst sind Gesichter ideal für Forschung über Kategorisierung und Objekterkennung. Derzeit untersuchen wir hauptsächlich, (1) wie statische und dynamische Eigenschaften von Gesichtern und Objekten in Erkennungsaufgaben verwendet werden; (2) wie das visuelle System mit anderen sensorischen Modalitäten (Audition und Haptik) für die Erkennung interagiert und (3) wie der Kontext, in dem diese Reize gelernt werden, die Erkennung beeinflusst. Verhaltensexperimente, bildgebende Verfahren, Computergrafik und Computeranimation werden verwendet, um diese Fragen anzugehen.

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