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Vision01:24

Vision

60.4K
Vision is the result of light being detected and transduced into neural signals by the retina of the eye. This information is then further analyzed and interpreted by the brain. First, light enters the front of the eye and is focused by the cornea and lens onto the retina—a thin sheet of neural tissue lining the back of the eye. Because of refraction through the convex lens of the eye, images are projected onto the retina upside-down and reversed.
60.4K
Higher Mental Functions of the Brain: Language01:10

Higher Mental Functions of the Brain: Language

3.9K
Language is a system of communication that allows the expression of thoughts, ideas, and feelings. The brain processes language in both hemispheres.
Language formation and comprehension take place in the dominant hemisphere. The dominant hemisphere is responsible for understanding the meaning of spoken, written, or sign language, as well as the ability to communicate. For most people, the left hemisphere is the dominant one. The right hemisphere, then, gives tone and emotional context to the...
3.9K
Language and Cognition01:27

Language and Cognition

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Language serves as a bridge between ideas and communication, influencing how individuals perceive and interact with the world. Psychologists have long debated whether language shapes thought or vice versa. This discussion gained grip with Edward Sapir and Benjamin Lee Whorf in the 1940s, who proposed that language determines thought, a concept known as linguistic determinism. They suggested that the vocabulary and structure of a language influence how its speakers think and perceive reality.
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VL-HTR: Aprendizaje de representación humano-objetivo a partir de un modelo de visión y lenguaje

Binglu Wang, Chenxi Guo, Jingyi Cui

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    |February 18, 2026
    PubMed
    Resumen
    Este resumen es generado por máquina.

    Este estudio presenta VL-HTR, un nuevo método de visión y lenguaje para la predicción del objetivo de la mirada humana. Utiliza conocimiento multimodal para mejorar la precisión y acelera significativamente la convergencia del entrenamiento para una mejor comprensión humano-objetivo.

    Palabras clave:
    representación humano-objetivopredicción de la miradamodelos de visión y lenguajeaprendizaje multimodalvisión por computadorainteracción humano-computadora

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    Área de la Ciencia:

    • Visión por Computadora
    • Inteligencia Artificial
    • Interacción Humano-Computadora

    Sus antecedentes:

    • Los métodos existentes de predicción del objetivo de la mirada humana a menudo utilizan características solo de visión.
    • Estos métodos tienen dificultades con objetos pequeños/ocultos y carecen de información previa precisa sobre la dirección de la cabeza, lo que provoca una convergencia lenta y un rendimiento deficiente.

    Objetivo del estudio:

    • Introducir VL-HTR, un novedoso método de aprendizaje de visión y lenguaje para la representación humano-objetivo.
    • Integrar conocimiento multimodal de modelos de visión y lenguaje (VLM) para construir relaciones humano-objetivo robustas.
    • Mejorar la comprensión semántica y acelerar la regresión del punto de la mirada.

    Principales métodos:

    • Extraer características multimodales utilizando VLM preentrenados para mejorar el conocimiento humano-objetivo.
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    • Utilizar un módulo de predicción de dirección guiada por lenguaje (LDP) para obtener información previa multimodal de la dirección de la mirada humana.

    Principales resultados:

    • VL-HTR demuestra un rendimiento superior en las tareas de predicción de objetos de la mirada (GOP) y estimación del objetivo de la mirada.
    • Se logró una convergencia de entrenamiento significativamente más rápida en cinco puntos de referencia desafiantes.
    • Se validó la efectividad en la construcción de relaciones humano-objetivo.

    Conclusiones:

    • VL-HTR aprovecha eficazmente la información multimodal para mejorar la predicción del objetivo de la mirada humana.
    • El método propuesto ofrece un enfoque más robusto y eficiente en comparación con las técnicas basadas únicamente en la visión.
    • VL-HTR muestra ser prometedor para avanzar en la investigación en análisis de la mirada e interacción humano-computadora.