盖世汽车讯 据外媒报道，日本综合性研究机构RIKEN脑科学中心的Andrea Benucci及其同事开发出一种创建人工神经网络的方法，可以学习更快、更准确地识别物体。该研究重点关注未被注意到的眼球运动，并表示眼球运动在稳定识别物体方面发挥着重要作用。这些发现可以应用于机器视觉，例如，使自动驾驶汽车更容易学习识别道路上的重要特征。
图片来源：RIKEN
头部和眼睛一整天都在不停移动，但人类不会因此看不清物体，即使视网膜上的物理信息不断变化。使这种感知稳定性成为可能的是运动命令的神经副本（neural copies）。 每次移动时，这些副本都会发送到整个大脑，并被认为可以让大脑解释自身的运动并保持感知稳定。
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