本文利用人类脑电图与神经网络结合的方法，研究了使用人类的视觉能力辅助计算机视觉系统进行分类的可能性，并取得了较好的实验结果。

Sep, 2016

本文介绍一种基于 AER 视觉传感器输出中的精确时间信息的突触神经元模型，在物体识别中可以实现高准确度，实验表明这种基于时间的计算方法可以比传统的时钟系统更为高效。

Aug, 2015

本文介绍了一种通用方法，基于主观逻辑理论和重复视觉模型中的证据累积，构建对反应时间的计算机解释， 并证明它可以与人类的视觉决策方式进行对齐。

Jun, 2023

通过使用具有视觉和上下文输入的多模态模型 VISION，我们成功预测了人类大脑对自然图像的功能性磁共振成像（fMRI）扫描反应，其准确度超过了现有技术性能 45％，并揭示了不同视觉区域的表征偏差，生成了可实验检验的假设，并形成了可解释的指标将这些假设与皮层功能相关联，为设计和实现视觉皮层功能分析带来了降低成本和时间负担的可能性。通过计算模型的进化，我们的工作表明可能揭示出对视觉皮层的基本理解，并提供可靠的脑机接口的可行方法。

Sep, 2023

通过设计和训练深度神经网络模型，使用真正随机数的量子生成器作为神经网络连接的权重来模拟人类对多义性图形的感知，我们揭示了让克尔立方体的实际感知状态是由经典理论预测的两种基本感知状态的叠加态，这个研究结果将在训练宇航员和无人飞行器操作员的视频游戏和虚拟现实系统中得到应用，对从事机器学习、视觉、感知心理学以及人类思维和决策的量子力学模型的研究人员也将非常有用。

Dec, 2023

该论文研究通过拟合贝叶斯假设模拟人类感知能力，以识别基于视图的 3D 物体，并实现了感知计算。

Nov, 2022

本文比较了人类视觉系统和深度神经网络（DNN）在图像退化方面的泛化能力，发现人类视觉系统更加耐受于图像处理，而当信号变弱时，人类和 DNN 的分类误差模式逐渐分离，这表明在视觉识别方面，人类和 DNN 之间仍存在显著差异。

Jun, 2017

本文介绍了一种名为 NeuroImagen 的综合流程，用于从动态的脑电信号（EEG 信号）中重构高分辨率的视觉刺激图像，并通过多层次的感知信息解码提取实用信息，实验结果表明该方法在图像重构方面具有显著的效果和卓越的定量性能。

Jul, 2023

深度学习与人类在几个物体识别基准上的差距正在缩小。在本文中，我们研究了在不寻常视角下观察物体的情况下这个差距。我们发现，与最先进的预训练网络（EfficientNet，SWAG，ViT，SWIN，BEiT，ConvNext）相比，人类在识别不寻常姿势的物体方面表现得更出色。值得注意的是，当我们限制图像暴露时间时，人类的表现下降到深度网络的水平，这表明当人类在不寻常姿势下识别物体时，会进行额外的心理过程（需要额外的时间）。最后，我们对人类和网络的错误模式进行分析，发现即使是时间有限的人类与前馈深度网络也有不相似之处。我们得出结论，需要更多的工作来使计算机视觉系统具备人类视觉系统的鲁棒性。了解额外的观察时间中进行的心理过程的性质可能是获得这种鲁棒性的关键。

Feb, 2024

通过 79 个实验和 7,810 个实验参与者的数据研究，揭示了同人类视觉选择性估计有显著重叠的被动关注技术，指出使用引导反向传播方法探测相对简单的神经网络架构产生的输入可视化是预测共享成分的最佳选择，这些结果帮助我们通过比较不同模型在图像信息选择性方面的相似性和差异性来评估领先的神经网络模型作为人类视觉模型的生物学和心理学的有效性。

Jul, 2021