NOTIZIE – È la prima cosa che fa un bambino quando gli diamo in mano un pennarello, il modo più semplice (escludendo la scrittura) che abbiamo di comunicare concetti in forma visiva usando una penna. Riconosciamo subito un viso o un paesaggio anche se è solo disegnato con un tratto di matita, eppure l’immagine è radicalmente diversa da quella che siamo abituati a vedere “dal vero”. Barry Chai, Li Fei-fei della Stanford University e colleghi hanno dimostrato che però nelle aree cerebrali chiave per il riconoscimento delle immagini non c’è una grossa differenza di attivazione quando si osserva una fotografia o un immagine disegnata a tratto, tanto che è possibile capire quale immagine un soggetto sta osservando (sia essa una foto o un disegno a tratto) solo guardando questo pattern di attività elettrica.
Il cervello umano è molto efficiente nel riconoscere le scene visive e gli scienziati ritengono che siamo così bravi perché il sistema visivo si è evoluto per codificare le regolarità statistiche nelle immagini. Le immagini “naturali” però hanno caratteristiche statistiche molto diverse dai disegni a tratto, nei quali mancano moltissime informazioni, prima su tutte il colore. “Ciononostante i disegni catturano l’essenza del nostro mondo naturale” spiegano gli autori nell’articolo di prossima pubblicazione sulla rivista PNAS.
Allora come questi disegni sono processati nel cervello, quali somiglianze e differenze fra l’analisi cerebrale di fotografie e disegni a tratto, si sono chiesti i ricercatori che hanno registrato l’attività cerebrale (in alcune aree specifiche, come la visiva primaria, il giro ippocampale, la corteccia retrospinale e il complesso laterale occipitale) già note per il loro ruolo nel riconoscimento di scene visive. Lo hanno fatto mentre i soggetti osservavano delle fotografie di paesaggi (sei categorie diverse: spiagge, foreste, città, ecc.) o i disegni a tratto (riprodotti da artisti esperti) delle stesse immagini.
Utilizzando il pattern di attivazione corrispondente alle fotografie, hanno addestrato e testato un software a riconoscere (solo in base all’attività elettrica) a quale categoria apparteneva l’immagine che il soggetto stava guardando. Finito l’addestramento hanno dato in pasto al software le attivazioni relative ai disegni a tratto, per testare se fosse in grado di riconoscere le categorie anche in questo caso. Sorprendentemente l’accuratezza del riconoscimento nella seconda fase era del tutto simile a quella per le fotografie. In base a questi risultati Chai e Fei-fei sostengono che esistono informazioni comuni fra disegni a tratto e immagini naturali, che il cervello usa nel riconoscimento.
Gli autori però non si sono fermati qui. Si sono chiesti infatti qual è questo tipo di informazione. In particolare hanno analizzato il ruolo dell’informazione globale e locale (le strutture più grandi o i dettagli) nell’immagine. In base all’analisi delle immagini hanno stabilito che i contorni lunghi rappresentano un tipo di informazione globale, mentre i contorni più brevi e spezzettati danno informazione sui dettagli. Eliminando selettivamente percentuali diverse di contorni lunghi o di contorni brevi gli scienziati hanno stabilito che sono i primi quelli più importanti per riconoscere le scene visive. Dunque dai disegni a tratto il nostro sistema visivo estrarrebbe una sorta di struttura globale dell’immagine che ci permette di riconoscerla.
L’articolo non è ancora disponibile online. Questa è la citazione: D. B. Walther, B. Chai, E. Caddigan, D. M. Beck and L. Fei-Fei. Simple line drawings suffice for functional MRI decoding of natural scene categories. Proc. Nat. Acad. of Sci (PNAS). 2011. (in press)
