EEG decodability of facial expressions and their stereoscopic depth cues in immersive virtual reality
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि जबकि स्टीरियोस्कोपिक डेप्थ क्यूज़ (stereoscopic depth cues) के साथ इमर्सिव वर्चुअल रियलिटी गहराई प्रसंस्करण (depth processing) के लिए विशिष्ट तंत्रिका संबंधी संकेतों (neural signatures) को प्रेरित करती है, चेहरे के भावों का तंत्रिका प्रतिनिधित्व इन गहराई विविधताओं के प्रति सुदृढ़ और अपरिवर्तनीय बना रहता है, जो प्राकृतिक चेहरे के बोध (face perception) की जांच करने के लिए पूर्णतः इमर्सिव वीआर (VR) में ईईजी (EEG) के उपयोग की व्यवहार्यता को प्रमाणित करता है।
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मानवीय चेहरे सबसे महत्वपूर्ण दृश्य संकेत हैं जिनका हम सामना करते हैं। वे हमें दोस्तों, अजनबियों और उनकी भावनाओं को पहचानने में सक्षम बनाते हैं, और यह अक्सर एक सेकंड के एक अंश में होता है। हालांकि हम इस बारे में बहुत कुछ जानते हैं कि मस्तिष्क इन संकेतों को कैसे संसाधित करता है, अधिकांश वैज्ञानिक अध्ययन कंप्यूटर स्क्रीन पर दिखाए गए सपाट, द्वि-आयामी (two-dimensional) चित्रों पर निर्भर रहे हैं। यह दृष्टिकोण वास्तविक जीवन के दृष्टि अनुभव के एक महत्वपूर्ण हिस्से को छोड़ देता है: गहराई (depth)। प्राकृतिक दुनिया में, हम चेहरों को त्रि-आयामी (three-dimensional) रूप में देखते हैं, जहाँ हमारी दोनों आँखें थोड़ी अलग छवियाँ कैप्चर करती हैं जिन्हें मस्तिष्क स्थान और आकार की भावना बनाने के लिए आपस में जोड़ देता है। यह संलयन (fusion), जिसे स्टीरियोस्कोपिक डेप्थ (stereoscopic depth) कहा जाता है, एक शक्तिशाली संकेत है जो हमें अपने आस-पास की दुनिया को समझने में मदद करता है। फिर भी, यह स्पष्ट नहीं है कि गहराई की यह अतिरिक्त जानकारी यह बदलती है कि हमारा मस्तिष्क विशेष रूप से एक मुस्कान, एक शिकन या आश्चर्य के भाव को कैसे पहचानता है, या क्या मस्तिष्क भावना और गहराई को सूचना के अलग-अलग प्रवाह के रूप में संभालता है।
इसका उत्तर देने के लिए, शोधकर्ताओं ने एक प्रयोग तैयार किया जो चेहरे की धारणा (face perception) को वापस त्रि-आयामी दुनिया में ले आया। उन्होंने तैंतीस प्रतिभागियों को वर्चुअल रियलिटी हेडसेट पहनने के लिए आमंत्रित किया जबकि उनके मस्तिष्क की गतिविधि को स्कैल्प पर रखे गए सेंसरों के एक कैप का उपयोग करके रिकॉर्ड किया जा रहा था। वर्चुअल दुनिया के भीतर, प्रतिभागियों ने कंप्यूटर-जनरेटेड चेहरों को देखा जो उनके सामने तैरते हुए प्रतीत हो रहे थे। ये चेहरे चार अलग-अलग भावनाओं को प्रदर्शित कर रहे थे: खुशी, क्रोध, आश्चर्य और एक तटस्थ अभिव्यक्ति। प्रयोग को एक चतुर मोड़ के साथ डिजाइन किया गया था। आधे परीक्षणों के लिए, चेहरों को पूर्ण स्टीरियोस्कोपिक डेप्थ के साथ दिखाया गया था, जिसका अर्थ था कि वर्चुअल कैमरों ने बाएं और दाएं नेत्रों के बीच के दृश्य के सूक्ष्म अंतर की नकल की, जिससे एक वास्तविक 3D प्रभाव पैदा हुआ। अन्य आधे हिस्से के लिए, शोधकर्ताओं ने ठीक उन्हीं चेहरों को प्रस्तुत किया लेकिन उन्हें एक एकल, द्वि-आयामी छवि में समतल कर दिया, जिससे गहराई के संकेतों को हटा दिया गया जबकि अन्य सभी दृश्य विवरण समान रहे। प्रतिभागियों का कार्य केवल चेहरे को देखना और फिर यह पहचानना था कि वह कौन सी भावना दिखा रहा है।
शोधकर्ताओं ने मस्तिष्क संकेतों का विश्लेषण करने के लिए 'मल्टीवेरिएट डिकोडिंग' (multivariate decoding) नामक एक विधि का उपयोग किया। एक विशिष्ट क्षण में गतिविधि के एकल स्पाइक को देखने के बजाय, यह तकनीक पूरे मस्तिष्क में विद्युत गतिविधि के जटिल पैटर्न को देखती है कि क्या इसमें एक भावना को दूसरी से अलग बताने के लिए पर्याप्त जानकारी है। परिणाम स्पष्ट और सुदृढ़ थे: मस्तिष्क के संकेतों में विश्वसनीय रूप से उस भावना के बारे में जानकारी थी जो प्रतिभागी देख रहा था। शोधकर्ता केवल स्कैल्प से रिकॉर्ड किए गए विद्युत पैटर्न के आधार पर खुशी वाले चेहरे और क्रोधित चेहरे के बीच, या आश्चर्यचकित चेहरे और तटस्थ चेहरे के बीच सफलतापूर्वक अंतर कर सके। इसने पुष्टि की कि वर्चुअल रियलिटी हेडसेट की अतिरिक्त जटिलता के बावजूद, चेहरे के भावों के प्रति मस्तिष्क की प्रतिक्रिया इतनी मजबूत होती है कि उसे मापा और डिकोड किया जा सकता है।
हालाँकि, सबसे महत्वपूर्ण निष्कर्ष वह था जो तब निकला जब शोधकर्ताओं ने दोनों दृश्य स्थितियों की तुलना की। उन्हें उम्मीद थी कि चेहरे को पूर्ण 3D में देखने से मस्तिष्क के भावना प्रसंस्करण (processing) का तरीका बदल सकता है, शायद पहचान को तेज़ या मस्तिष्क के संकेत को अधिक मजबूत बना सकता है। इसके विपरीत, उन्होंने पाया कि मस्तिष्क की भावना को डिकोड करने की क्षमता बिल्कुल वैसी ही थी चाहे चेहरा 3D में हो या 2D में। स्टीरियोस्कोपिक डेप्थ की उपस्थिति ने भावना के तंत्रिका हस्ताक्षर (neural signature) को नहीं बदला। मस्तिष्क ने भावनात्मक अभिव्यक्ति को एक स्थिर विशेषता के रूप में माना जो गहराई के संकेतों के बावजूद अपरिवर्तित रहती है। यह सुझाव देता है कि सामने से देखे जाने वाले स्पष्ट, स्थिर चेहरों के लिए, मस्तिष्क गहराई की स्थानिक जानकारी से स्वतंत्र रूप से भावनात्मक अर्थ निकालता है।
अध्ययन ने यह भी देखा कि क्या मस्तिष्क 3D और 2D स्थितियों के बीच अंतर बता सकता है। वह यह कर सकता था। जब शोधकर्ताओं ने विशेष रूप से गहराई के संकेतों को खोजने के लिए एक डिकोडर को प्रशिक्षित किया, तो उन्होंने मस्तिष्क संकेतों में एक विशिष्ट पैटर्न पाया जो चेहरा दिखने के एक सेकंड के अंश के भीतर ही दिखाई दिया। इस पैटर्न ने दिखाया कि मस्तिष्क वास्तव में गहराई की जानकारी को संसाधित कर रहा था, लेकिन उसने इसे इस तरह से किया जो भावना के प्रसंस्करण में हस्तक्षेप या परिवर्तन नहीं करता था। प्रकार की दो सूचनाएं—गहराई और अभिव्यक्ति—मस्तिष्क में एक साथ मौजूद थीं लेकिन वे अलग-अलग तंत्रों द्वारा संचालित होती प्रतीत हुईं।
यह सुनिश्चित करने के लिए कि ये निष्कर्ष केवल मस्तिष्क के विद्युत संकेतों का एक कृत्रिम परिणाम (artifact) नहीं हैं, शोधकर्ताओं ने प्रतिभागियों के देखने के स्थान को भी ट्रैक किया। उन्होंने पाया कि जबकि लोगों की आँखें भावना के आधार पर थोड़ी अलग तरह से चलती थीं, इन आंखों की गतिविधियों ने मस्तिष्क के संकेतों की व्याख्या नहीं की। मस्तिष्क ने आँखों के किसी विशिष्ट विशेषता पर ध्यान केंद्रित करने के लिए हिलने से पहले ही भावना को डिकोड कर लिया था, और मस्तिष्क के संकेतों में गहराई के बारे में ऐसी जानकारी थी जो आंखों की गतिविधियों में नहीं थी। इसने पुष्टि की कि परिणाम मानव मस्तिष्क द्वारा दृश्य दुनिया को संसाधित करने का एक वास्तविक प्रतिबिंब थे, न कि केवल इस बात का रिकॉर्ड कि आँखें कहाँ टिकी थीं।
अंततः, यह कार्य प्रदर्शित करता है कि अब हम पारंपरिक प्रयोगशाला विधियों की सटीकता खोए बिना, एक बहुत अधिक प्राकृतिक, त्रि-आयामी सेटिंग में मानव मस्तिष्क का अध्ययन कर सकते हैं। यह प्रकट करता है कि जबकि हमारा मस्तिष्क चेहरे की गहराई के प्रति संवेदनशील है, चेहरे की अभिव्यक्ति का मूल प्रतिनिधित्व उल्लेखनीय रूप से स्थिर रहता है। चाहे हम एक दोस्त की मुस्कान को एक सपाट तस्वीर में देखें या त्रि-आयामी स्थान में, उस भावना के लिए मस्तिष्क का मौलिक कोड समान रहता है।
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