維基百科

圖形辨識 (心理學)

在心理學和認知神經科學中，圖形辨識描述了一個認知過程，該過程將來自刺激的資訊與資訊召回相匹配來自記憶。[1]

當大腦接收到來自環境的資訊並輸入短期記憶時，會發生圖形辨識，從而導致長期記憶的特定內容自動啟用。一個早期的例子就是學習字母順序。當護工對孩子重複"a, b, C"多次, 利用圖形辨識, 孩子會說'C'，在順序的聽到'a,b'之後辨識圖形使我們能夠預測並期待即將發生的事情。圖形辨識的過程涉及將所接收的資訊與已經儲存在大腦中的資訊進行匹配。在記憶和資訊之間建立連接被稱鑑定，鑑定是圖形辨識中一個步驟。圖形辨識需要重複的經驗。隱含地和潛意識地使用的語意記憶是與辨識有關的主要記憶類型。[2]

圖形辨識不僅對人類至關重要，對其他動物也是如此。即使是具有不太發達的思維能力的考拉，也會使用圖形辨識來尋找和大吃桉樹葉。人類的大腦發育得更多，但與鳥類和低等哺乳動物的大腦有相似之處。人類大腦外層的神經網絡的發展，使得大腦能夠更好地處理視覺和聽覺圖形。環境中的空間定位, 記憶與發現, 以及檢測危險和資源，以增加生存機會, 是人類和動物圖形辨識應用的例子。[3]

圖形辨識主要有六種理論：模板匹配，原型匹配，特徵分析，組件理論辨識，自下而上和自上而下處理，傅里葉分析 。這些理論在日常生活中的應用並不是相互排斥的。圖形辨識允許我們閱讀單詞，理解語言，辨識朋友，甚至欣賞音樂。每種理論都適用於觀察各種活動和的領域圖形辨識。面部，音樂和語言辨識以及系列化是這些領域中的一小部分。通過編碼視覺圖形進行面部辨識和系列化，而音樂和語言辨識使用聽覺圖形的編碼。

理論 編輯

模板匹配（Template matching） 編輯

模板匹配理論描述了人類圖形辨識的最基本方法。這種理論假設每個被感知的對象都被儲存為長期記憶中的「模板」。[4]將傳入資訊與這些模板進行比較以找到完全匹配。[5]換句話說，將所有感官輸入與對象的多個表徵進行比較，以形成單個概念性理解。該理論將認識定義為基本的基於辨識的過程。它假設我們所看到的一切，我們只通過過去的看過的事物來理解，然後告訴我們對未來外部世界的看法。[6]例如，A，A和A都被辨識為字母A，而不是B。然而，這個觀點是有限範圍的，在解釋如何理解新體驗時，就沒有進行與內部記憶模板的比較。[7]

原型匹配（Prototype matching） 編輯

與精確的一對一模板匹配理論不同，原型匹配將傳入的感官輸入與一個平均原型進行比較。[7]該理論提出，暴露在一系列相關刺激中，導致建立基於其共有特徵的「典型」原型。[6]它通過將儲存模板標準化為單個表徵來減少儲存模板的數量。[4]該原型支援感知的靈活性，因為與模板匹配不同，它允許在對新刺激的辨識中出現變化。[7]例如，如果孩子以前從未見過草坪椅，他們仍然能夠將其辨識為椅子，因為他們了解其基本特徵，即有四條腿和一個座位。然而，這種想法限制了對象的概念化，這些對象不一定能被「平均」為一個原型，比如，類似於犬類。儘管狗，狼和狐狸通常都是毛茸茸的四足，中等大小的動物，有耳朵和尾巴，但它們並不完全相同，因此不能對原型匹配理論進行完全的信任。

特徵分析（Feature analysis） 編輯

多項理論試圖解釋人類如何能夠辨識其環境中的圖形。特徵檢測理論提出神經系統對進入的刺激進行分類和過濾，以允許人（或動物）理解資訊。在生物體中，該系統由特徵檢測器組成，它們是編碼特定感知特徵的單個神經元或神經元組。這個理論提出了探測器和感知特徵之間的關係越來越複雜探測器最基本的特徵，對刺激的簡單屬性做出反應。此外，沿着感知路徑，更高組織的特徵檢測器能夠響應更複雜和特定的刺激特性。當特徵重複或以有意義的順序發生時，由於我們的特徵檢測系統，我們能夠辨識這些圖形。

多重判別標度（Multiple discrimination scaling） 編輯

Template:Unclear 模板和特徵分析方法辨識對象（和情境）被多重判別理論合併/調和/超越。這表明模板的每個顯着特徵的測試刺激中的量在任何感知判斷中被辨識為在通用單元中與模板中的該特徵的量相差50％的距離。（客觀表現'JND'[需要解釋][8] ）[9]

組件辨識理論（Recognition by components theory） 編輯

 
圖像顯示常見幾何形狀（geons）的分解

與特徵檢測理論類似，組件辨識（RBC）側重於正在處理的刺激的自下而上的特徵。該理論首先由Irving Biederman（1987）提出，該理論指出人類通過將物體分解為稱為geons（即圓柱體，立方體，錐體等）的基本3D幾何形狀來辨識物體。一個例子是我們如何分解像咖啡杯這樣的普通物品：我們認識到保持液體的空心圓柱體和側面的彎曲手柄，使我們可以握住它。儘管不是每個咖啡杯都完全相同，但這些基本組件有助於我們辨識不同實例（或圖形）的一致性。組件辨識理論建議少於36個獨特的geons，當組合時可以形成幾乎無限數量的對象。為了分析和解剖一個物體, 組件辨識理論建議我們注意兩個特定的特徵: 邊緣和凹陷。無論視角和照明條件如何，邊緣都能給觀察者提供對象的一致表徵。凹陷是兩個邊相交的地方，使觀察者能夠感知一個geon結束而另一個結束的位置。

對視覺物體辨識的組件理論原理也可以應用於聽覺語言辨識。語言研究人員提出口語可以分解為稱為音素的基本組成部分，而不是geons。例如, 英文 中有44音素。

自上而下和自下而上處理（Top-down and bottom-up processing） 編輯

自上而下處理（Top-down processing） 編輯

自上而下處理是指在圖形辨識中使用背景資訊。[10]它始終以一個人以前的知識開始，並根據已經獲得的知識進行預測。 [11]心理學家理查德格雷戈里估計大約90％的資訊在從眼睛到大腦的這段時間之間遺失，這就是為什麼大腦必須根據過去的經驗猜測人們看到的內容。換句話說，我們構建了對現實的感知，這些感知是基於過去經驗和儲存資訊的假設或命題。不正確命題的形成將導致諸如視覺錯覺之類的感知錯誤。[10]如果一個段落寫得很難，那麼如果一個人閱讀整個段落而不是單獨閱讀這些詞語，就更容易理解作者想傳達的內容。由於周圍詞語提供的上下文，大腦可能能夠感知和理解段落的要點。[12]

自下而上處理（Bottom-up processing） 編輯

自下而上處理也稱為數據驅動處理，因為它起源於感覺受體的刺激。[11]心理學家詹姆斯吉布森反對自上而下的模型，認為感知是直接的，不像格雷戈里提出的那樣受到假設檢驗。他說，感覺是認識(sensation is perception)，不需要額外的解釋，因為我們的環境中有足夠的資訊可以直接理解世界。他的理論有時被稱為「生態學理論」，因為聲稱感知可以僅僅根據環境來解釋。下面的一個例子是在一個人的能量場的中心呈現一朵花。從視網膜到大腦的視覺皮層, 看到花朵和刺激的所有資訊。訊號沿一個方向傳播。[12]

序列化(Seriation) 編輯

 
一個簡單的系列任務，涉及按形狀大小排列

在心理學家Jean Piaget的認知發展理論中，第三個階段稱為具體執行狀態。正是在這個階段，被稱為「序列化」的抽象思維原則在孩子中自然而然地發展起來。[13]序列化是沿定量維度安排專案的邏輯順序的能力, 如長度, 重量, 年齡, 等等。[14]這是一種普通的認知技能，直到幼兒園之後才能完全掌握。[15]要連續化意味着可以沿着維度排序對象，[13]為了有效地這樣做，孩子需要能夠回答「接下來會發生什麼？」的問題。[15]系統技能也有助於培養解決問題的技能，這對於辨識和完成圖案化任務是非常有用的。

Piaget關於序列化的工作 編輯

Piaget在一項實驗中研究了系列化與Szeminska的發展，他們使用不同長度的棒來測試兒童技能的技能。[16] 他們發現技能發展有三個不同的階段。在第一階段，4歲左右的孩子無法按順序排列前十個棒。他們可以組成2-4個較小的組，但不能將所有元素組合在一起。在孩子年齡為5-6歲的第二階段，他們可以通過試錯過程，可以成功完成前十個棒排序任務。他們可以通過試驗和錯誤，將另一組棒插入順序中。在第三階段，7-8歲的孩子可以按順序安排所有的杆，沒有太多的反覆試驗。孩子們首先使用系統的方法，首先尋找最小的杆，然後找剩餘部分中最小的杆。[16]

發展解決問題的技能 編輯

為了培養序列化技能，然後有助於提高問題解決技能，應該為兒童提供使用適當語言按順序排列事物的機會，例如：處理大小關係時，「大」和「更大」。他們還應該有機會根據質地，聲音，味道和顏色按順序排列物體。[15]除了具體的系列任務外，還應給孩子們比較他們在比賽期間使用的不同材料和玩具。通過這樣的活動，才能真正理解物體的特性。為了在年輕時幫助他們，對象之間的區別應該是明顯的。[15]；最後，還應該提供一項更複雜的任務，即安排兩組不同的對象，並檢視兩組不同對象之間的關係。一個常見的例子是讓孩子們嘗試將平底鍋蓋子裝到不同尺寸的燉鍋上，或者將不同尺寸的螺母和螺栓裝配在一起。[15]

在學校中應用數列課程 編輯

為了幫助培養孩子們的數學技能，老師和家長可以幫助他們學習數列和圖形。理解序列的幼兒可以將數碼按從低到高的順序排列。最終，他們會明白6高於5，20高於10。[17]同樣，讓孩子複製圖形或建立他們自己的圖形，如ABAB圖形，是幫助他們辨識順序並為後來的數學技能做準備的好方法，例如乘法。兒童保育提供者可以讓兒童在很小的時候就開始接觸圖形，方法是讓他們封包並計算對象的總數。[17]

面部圖形辨識 編輯

人面辨識是圖形辨識中最常見的形式之一。人類在記憶面部方面非常有效，但這種輕鬆和自動化掩蓋了一個非常具有挑戰性的問題。[18][19] All faces are physically similar. 臉有兩隻眼睛，一張嘴和一隻鼻子-所有這些都在可預見的位置。然而，人類可以從幾個不同的角度，在不同的光照條件下，辨認出一張臉。[19]

神經科學家認為辨識面部分三個階段進行。第一階段從視覺上着眼於物理特徵。然後，面部辨識系統需要從先前的經歷重建人的身份。這向我們提供了這可能是我們認識的人的訊號。當面部引出人的名字時，辨識的最後階段就完成了。[20]

儘管人類在正常視角下辨識面部非常擅長，但是倒置的面部非常難以辨識。這不僅說明了面部辨識的挑戰，而且也說明了在正常的直立觀看條件下，人類是如何具有辨識臉部的專門程式和能力的。[19]

神經機制（Neural mechanisms） 編輯

 
大腦動畫突出了紡錘形的面部區域，被認為是進行面部處理和辨識的地方。

科學家們一致認為，大腦中有一個特定的區域專門處理面孔。這種結構被稱為[梭狀回]，腦成像研究表明，當被試者觀察一張臉時，這種結構變得非常活躍。[21]

有幾個案例研究報告說，病灶或組織損傷局限於這一區域的患者很難辨識面孔，甚至是他們自己的臉。儘管大部分研究都是間接的，史丹福大學的一項研究為梭狀回在面部辨識中的作用提供了確鑿的證據。在一個獨特的案例研究中，研究人員能夠直接向病人的梭狀回傳送訊號。病人報告說，醫生和護士的臉在這個電刺激過程中在他面前發生了變化和變形。研究人員一致認為，這表明這種神經結構與人類辨識面孔的能力之間存在令人信服的因果聯絡。[21]

面部辨識發展 編輯

雖然在成人中，面部辨識是快速和自動的，但兒童直到青春期才能達到成人水平(在實驗室任務中)。[22] 人們提出了兩種普遍的理論來解釋面部辨識是如何正常發展的。第一，一般的認知發展理論，認為面部編碼的知覺能力在兒童時期就已充分發展，而在成年後面部辨識的持續改善可歸因於其他一般因素。這些一般因素包括提高注意力集中、深思熟慮的任務策略和元認知。研究支援這樣的論點，即這些其他一般因素會在成年期內顯着改善。[22]面孔特定的感知發展理論認為，兒童和成人之間面部辨識的改善是由於面部感知的精確發展。這種持續發展的原因被認為是一種持續的面孔經驗。

發育問題 編輯

一些發育問題表現為面部辨識能力下降。利用已知的關於梭狀回的作用，研究表明，社交障礙發展了自閉症譜伴隨着的一種行為標記，這些個體傾向於把目光從臉上移開，另一種神經標記表現為[紡錘狀回]的神經活動減少。同樣，那些患有發展性的面孔失認症（DP）的人在面部辨識方面也很困難，因為他們往往無法辨識自己的面孔。許多研究報告說，大約2%的世界人口有發育性修復失認症，而且患有DP的個體有這一特徵的家族史。[19]患有DP的個體在行為上與在梭形回上具有物理損傷或損傷的個體無法區分，再次暗示其對面部辨識的重要性。儘管有DP或神經損傷，但面部辨識能力在整個人群中仍有很大的變異性。[19]；尚不清楚面部辨識能力的差異是由什麼原因造成的，是生物還是環境因素造成的。最近的研究分析相同和兄弟雙胞胎表明面部辨識在同卵雙胞胎中顯着更高相關，表明面部辨識能力的個體差異的強烈遺傳成分。[19]

語言發展 編輯

語言習得中的圖形辨識 編輯

最近的[何時？]研究表明，嬰兒語言習得與認知圖形辨識有關。[23] 與語言發展的經典本土主義和行為理論不同，[24]科學家現在認為語言是一種學習技巧。[23]希伯來大學和悉尼大學的研究表明，辨識視覺圖形和學習新語言的能力之間存在很強的相關性。[23][25] 具有較高形狀辨識能力的兒童表現出更好的語法知識，即使在控制智力和記憶能力的影響時也是如此。[25]這一理論得到了語言學習是基於[語言習得中的統計學習]，[23]的理論的支援。[23]嬰兒感知語言中常見的聲音和單詞的組合併利用它們來指導未來的語音產生的過程。

語音發展 編輯

嬰兒語言習得的第一步是解讀母語最基本的聲音單元。這包括每一個輔音，每一個短和長的元音聲音，和任何額外的字母組合，如 "th" 和 "ph" 的英語。這些單位稱為音素，是通過曝光和圖形辨識來檢測的。嬰兒使用他們的「先天特徵檢測器」能力來區分單詞的聲音。[24]他們通過分類感知機制將它們分成音素。然後，他們通過辨識哪種聲音的組合最有可能一起出現而提取統計資訊，[24]比如「qu」或「h」加上元音。通過這種方式，他們學習單詞的能力直接取決於他們早期語音圖形的準確性。

語法的發展 編輯

從音位分化到高階詞[24] 的轉換隻是語言層次習得的第一步。圖形辨識進一步應用於[韻律(語言學)韻律]線索、詞之間的重音和語調圖形的檢測。[24] 然後應用於句子結構和對典型[子句]邊界的理解。[24] 這整個過程也反映在閱讀中。首先，孩子辨識單個字母的圖形，然後是單詞，然後是單詞組，然後是段落，最後是書中的整個章節。[26] 在知覺圖形辨識中，學習閱讀和學習說一種語言是建立在「逐步細化圖形」的基礎上的。[26]

音樂圖形辨識 編輯

音樂為聽眾提供深刻的情感體驗。[27]這些經歷成為長期記憶中的內容，每次聽到相同的曲調時，這些內容都會被啟用。通過音樂的圖形來認識音樂的內容會影響我們的情感。多個研究人員已經研究了形成音樂圖形辨識和體驗的機制。聽我們最喜歡的音樂時的感覺是顯而易見的：瞳孔擴大，脈搏和血壓升高，血液流向腿部肌肉，以及[小腦](與身體運動有關的大腦區域)的啟用。[27]雖然檢索曲調的記憶表明對音樂圖形的一般辨識，但是在第一次聽到曲調時也會發生圖形辨識。[韻律]的迴圈特性使聽者能夠跟隨曲調，辨識節拍，預料其即將發生，並描繪[韻律]。當音樂圖形中斷並變得不可預測時，會發生追隨熟悉的音樂圖形的興奮。這種圖形的跟隨和打破為形成經驗的頭腦創造了一個解決問題的機會。[27]心理學家丹尼爾·萊維廷認為，這種音樂的重複性、旋律性和組織性為大腦創造了意義。[28] 大腦將資訊儲存在[神經元]的排列中，當被環境啟用時，這些[神經元]檢索相同的資訊。通過不斷地參考資訊和來自環境的額外刺激，大腦將音樂特徵構建為感知整體。[28]

內側前額葉皮質 - 受阿爾茨海默病影響的最後一個區域 - 是由音樂啟用的區域。

認知機制 編輯

要理解音樂圖形辨識，我們需要了解每一個處理這一過程的一部分的基本認知系統。在對一首樂曲和它的圖形的這種辨識中，有各種各樣的活動在起作用。研究人員已經開始揭示音樂刺激反應背後的原因。總部位於蒙特利爾的研究人員要求十名聽到音樂的「寒意」的志願者，在他們的大腦活動受到監視時聽他們喜歡的歌曲。[27]結果顯示伏隔核（NAcc）區域的重要作用 - 涉及認知過程，如動機，獎勵，成癮等 - 創造出構成這種體驗的神經結構。[27]獎賞預測感是在曲調達到高潮之前的預期，當達到高潮時，這種感覺就會產生一種決斷的感覺。聽眾被拒絕的時間越長，當該圖形返回時，情感的激發就會越強烈。音樂學家倫納德邁耶在C-sharp minor，Op中使用了貝多芬的弦樂四重奏的第五樂章。為了檢驗這個概念。[27]這種體驗越強，它創造和儲存的記憶就越生動。這種強度影響了檢索和辨識音樂圖形的速度和準確性。大腦不僅辨識特定的曲調，還區分標準聲學特徵，語音和音樂。

麻省理工學院的研究人員進行了一項研究來檢驗這一概念。[29]結果顯示聽覺皮層中的六個神經簇響應聲音。四種是在聽到標準的聲學特徵時觸發的，一種是專門對語音作出反應的，而最後一種是專門對音樂作出反應的。. 研究人員研究了音樂的音色、音調和節奏特徵的時間演變之間的關係，得出結論：音樂涉及大腦中與運動動作、情感和創造力有關的區域。研究表明，聽音樂時整個大腦都會「亮起來」。[30] 這一數量的活動增強了記憶儲存，因此圖形辨識。

對於音樂家和聽眾來說，辨識音樂圖形是不同的。雖然音樂家每次都可以播放相同的音符，但頻率的細節總是不同的。儘管有變化，聽眾仍將辨識音樂圖形及其類型。這些音樂類型是概念性和學術性的，這意味着它們可能在文化上有所不同。[31]雖然聽眾參與辨識（隱含的）音樂材料，但音樂家參與回憶（顯式）。[2]

加州大學洛杉磯分校的一項研究發現，當觀看或聽到音樂演奏時，與肌肉有關的神經元需要用來演奏樂器。當音樂家和非音樂家聽一塊時，鏡像神經元亮起來。[32]

發展問題 編輯

圖形辨識音樂可以建立和加強其他技能, 如音樂同步性和注意力的表現, 音樂符號和大腦參與。即使是幾年的音樂訓練也能提高記憶力和注意力水平。紐卡斯爾大學的科學家們對患有嚴重[後天性腦損傷](ABIS)的患者和健康的參與者進行了一項研究，用流行音樂來檢測音樂喚起的自傳記憶(MEAMs)。[30]研究人員要求參與者記錄他們對歌曲的熟悉程度，他們是否喜歡這些歌曲，以及他們所喚起的記憶是什麼。結果顯示，ABI患者的MEAM最高，並且所有參與者的MEAM均為人，人或生命期，一般為陽性。[30]參與者通過利用圖形辨識技能完成任務。記憶的喚起使歌曲聽起來更熟悉，更受歡迎。本研究有助於自傳體記憶和音高知覺不全的自傳體失憶症患者的康復。[30]

在加州大學的一項研究中，戴維斯繪製了參與者聽音樂時的大腦圖譜。[33]結果顯示大腦區域與自傳記憶之間的聯絡以及熟悉的音樂啟用的情緒。這項研究可以解釋阿爾茨海默病患者對音樂的強烈反應。本研究可以幫助此類患者進行圖形辨識增強任務。

假圖形辨識 編輯

主條目：Apophenia

人類看到實際上並不存在的圖形的傾向被稱為「凋亡」。例子包括「月球上的人」、在陰影中、在雲中、在沒有刻意設計的圖案中的面孔或人物，例如烘焙甜點上的漩渦，以及對事件之間因果同步關係的感知，而這些事件實際上是不相關的。Apohenia在陰謀論、賭博、統計和科學數據的曲解、以及某些宗教和超常經驗中佔有突出的地位。對亂數據中的圖形的誤解被稱為帕里多利病(Pareidolia)。

另見 編輯

注 編輯

參考文獻 編輯

  1. ^ Eysenck, Michael W.; Keane, Mark T. (2003). 認知心理學：學生手冊（第4版）。霍夫;費城;紐約：泰勒和弗朗西斯。ISBN 9780863775512. OCLC 894210185. Retrieved 27 November 2014.
  2. ^ 2.0 2.1 Snyder，B。（2000）。音樂和記憶: 介紹。MIT press.
  3. ^ Mattson, M. P. (2014)。進階圖形處理是人類大腦進化的的本質。神經科學的前沿，8.
  4. ^ 4.0 4.1 Shugen, W. (2002)。基於認知心理學的圖形辨識模型框架。地理空間資訊科學，5（2），74-78。https://dx.doi.org/10.1007/BF02833890 （頁面存檔備份，存於互聯網檔案館）
  5. ^ H。Gregg. (2013, May 1). 認識和感性幻想。當代心理學。來自https://www.psychologytoday.com/blog/theory-knowledge/201305/perception-and-perceptual-illusions （頁面存檔備份，存於互聯網檔案館）
  6. ^ 6.0 6.1 自上而下和自下而上的感知理論。(2009, June 27). 取自http://cognitivepsychology.wikidot.com/cognition:topdown （頁面存檔備份，存於互聯網檔案館）
  7. ^ 7.0 7.1 7.2 Y. Pi, W. Liao, M. Liu, & J. Lu. (2008). 圖形辨識的認知理論。INTECH. 取自http://cdn.intechopen.com/pdfs/5795.pdf （頁面存檔備份，存於互聯網檔案館）
  8. ^ Booth & Freeman, 1993, Acta Psychologica
  9. ^ Booth＆Freeman，1993，Acta Psychologica
  10. ^ 10.0 10.1 McLeod，S。（2008）視覺感知理論。簡單的心理學。取自https://www.simplypsychology.org/perception-theories.html （頁面存檔備份，存於互聯網檔案館）
  11. ^ 11.0 11.1 Wede，J。（2014年4月28日）。自下而上和自上而下的處理：協同運作二元性。Retrieved from: http：//sites.psu.edu/psych256sp14/2014/04/28/bottom-up-and-top-down-processing-a-collaborative-duality/
  12. ^ 12.0 12.1 Sincero, S. M. (2013) Top-Down VS Bottom-Up Processing。Retrieved Oct 20, 2017 from Explorable.com: https://explorable.com/top-down-vs-bottom-up-processing （頁面存檔備份，存於互聯網檔案館）
  13. ^ 13.0 13.1 Kidd，JK，Curby，TW，Boyer，C.，Gadzichowski，K.，Gallington，DA，Machado，JA，＆Pasnak，R。（2012）。干預的好處集中在奇怪和系列化上。早期教育和發展, 23 (6), 900-918 https://dx.doi.org/10.1080/10409289.2011.621877
  14. ^ 伯克, l.e. (2013). Development through the lifespan (6th ed.). Pearson. ISBN 9780205957606
  15. ^ 15.0 15.1 15.2 15.3 15.4 Curtis，A。（2002）。學前兒童的課程。勞特利奇（Routledge）。ISBN 9781134770458
  16. ^ 16.0 16.1 Inhelder，B。，＆Piaget，J。（1964）。兒童邏輯的早期發展;分類和序列，abyBärbelInhelder和Jean Piaget。New York: Routledge and Paul.
  17. ^ 17.0 17.1 Basic Math Skills in Child Care: Creating Patterns and Arranging Objects in Order. Retrieved from Extension Articles on 2017-10-20 http://articles.extension.org/pages/25597/basic-math-skills-in-child-care:-creating-patterns-and-arranging-objects-in-order （頁面存檔備份，存於互聯網檔案館）
  18. ^ Sheikh, K. (2017) How We Save Face--Researchers Crack the Brain's Facial-Recognition Code. 科學美國人。Retrieved from: https://www.scientificamerican.com/article/how-we-save-face-researchers-crack-the-brains-facial-recognition-code/ （頁面存檔備份，存於互聯網檔案館）
  19. ^ 19.0 19.1 19.2 19.3 19.4 19.5 Duchaine, B. (2015). 人面辨識能力的個體差異：對執法，刑事司法和國家安全的影響。APA：心理科學議程。Retrieved from: http://www.apa.org/science/about/psa/2015/06/face-recognition.aspx （頁面存檔備份，存於互聯網檔案館）
  20. ^ Wlassoff，V。（2015年）。大腦如何辨識臉部。Brain Blogger. Retrieved from: http://brainblogger.com/2015/10/17/how-the-brain-recognizes-faces/ （頁面存檔備份，存於互聯網檔案館）
  21. ^ 21.0 21.1 Norton, E. (2012). Identifying the Brain's own Facial Recognition System. Science Magazine. Retrieved from: http://www.sciencemag.org/news/2012/10/identifying-brains-own-facial-recognition-system （頁面存檔備份，存於互聯網檔案館）
  22. ^ 22.0 22.1 McKone, E., et al. (2012). 人面辨識發展的批判性回顧：經驗並不像以前認為的那麼重要。認知神經心理學。doi 10.1080/02643294.2012.660138
  23. ^ 23.0 23.1 23.2 23.3 23.4 與圖形辨識相關的語言能力。(2013, May 29). VOA. Retrieved October 25, 2017 from https://www.voanews.com/a/language-ability-linked-to-pattern-recognition/1670776.html （頁面存檔備份，存於互聯網檔案館）
  24. ^ 24.0 24.1 24.2 24.3 24.4 24.5 Kuhl, P. K. (2000). 語言習得的新觀點。美國國家科學院院刊，97（22），11850-11857。https://doi.org/10.1073/pnas.97.22.11850
  25. ^ 25.0 25.1 悉尼大學。(2016, May 5). 圖形學習兒童語言發展的關鍵。每日科學。Retrieved October 25, 2017 from http://www.sciencedaily.com/releases/2016/05/160505222938.htm （頁面存檔備份，存於互聯網檔案館）
  26. ^ 26.0 26.1 Basulto，D。（2013年7月24日）。人類是世界上最好的圖形辨識機器，但能維持多久呢？Retrieved October 25, 2017 from http://bigthink.com/endless-innovation/humans-are-the-worlds-best-pattern-recognition-machines-but-for-how-long （頁面存檔備份，存於互聯網檔案館）
  27. ^ 27.0 27.1 27.2 27.3 27.4 27.5 萊勒，約拿。「音樂的神經科學。」連線，Conde Nast，2017年6月3日，[1]。
  28. ^ 28.0 28.1 Levitin，DJ（2006）。這是你在音樂上的大腦：人類痴迷的科學(This is your brain on music: The science of a human obsession)。Penguin.
  29. ^ Bushak, L. (2017). 這是你的音樂大腦：我們的大腦如何處理觸動我們心弦的旋律。[線上]醫學日報。Available at: http://www.medicaldaily.com/your-brain-music-how-our-brains-process-melodies-pull-our-heartstrings-271007 （頁面存檔備份，存於互聯網檔案館） [Accessed 2017-10-26]
  30. ^ 30.0 30.1 30.2 30.3 Bergland，C。（2013年12月11日）。為什麼過去的歌曲會喚起如此生動的回憶？Retrieved from https://www.psychologytoday.com/blog/the-athletes-way/201312/why-do-the-songs-your-past-evoke-such-vivid-memories
  31. ^ Agus, T. R., Thorpe, S. J., & Pressnitzer, D. (2010). 聽覺記憶的快速形成：來自噪音的見解。Neuron，66（4），610-618。
  32. ^ Byrne，D。（2012年10月）。我們的大腦如何處理音樂？Retrieved from https://www.smithsonianmag.com/arts-culture/how-do-our-brains-process-music-32150302/?no-ist=&page=1 （頁面存檔備份，存於互聯網檔案館）
  33. ^ Greensfelder, L. (2009, February). 研究發現了連接音樂、記憶和情感的大腦中樞。取自https://www.ucdavis.edu/news/study-finds-brain-hub-links-music-memory-and-emotion （頁面存檔備份，存於互聯網檔案館）

外部連結 編輯

  維基共享資源上的相關多媒體資源：圖形辨識

取自 "https://zh.wikipedia.org/w/index.php?title=模式识别_(心理学)&oldid=77460851"