一眼就能认出朋友的脸，无论他们是开心还是悲伤，甚至十年来都没见过。大脑是如何做到这一点的?尽管熟悉的面孔在外观上存在很大差异，但仍能高效，轻松地识别它们。

卡内基梅隆大学的研究人员比以往任何时候都更了解面部识别的神经基础。在《美国国家科学院院刊》(PNAS)上发表的一项研究中，他们使用了高度复杂的大脑成像工具和计算方法来测量实时的大脑过程，这些过程将面部表情转换为个人识别。

研究团队希望这些发现可以在不久的将来用于定位视觉障碍系统在各种疾病和损伤(从发育性阅读障碍到前瞻性障碍或面部失明)中崩溃的确切时间。

“我们的结果为理解信息处理的阶段提供了一个步骤，该阶段从面部图像首先进入人眼并在接下来的几百毫秒内展开直到人能够识别出面部身份开始。”迪特里希大学人文社科学院心理学系和神经认知基础中心(CNBC)的博士后研究员Mark D. Vida。

为了确定大脑如何快速区分面部，研究人员使用磁脑电图(MEG)扫描了四个人的大脑。MEG允许他们以毫秒为单位测量整个大脑中正在进行的大脑活动，而参与者则观看了91个不同个体的图像，每个个体都有两种面部表情：快乐和中性。当参与者认识到同一个人的面部重复时，无论其表情如何，都表示。

MEG扫描使研究人员可以针对多个时间点中的每个时间点，绘制出大脑的哪些部分编码基于外观的信息以及哪些编码基于身份的信息。研究小组还将神经数据与人类面部图像的行为判断进行了比较，这些判断主要基于基于身份的信息。然后，他们通过将神经数据与人工神经网络计算仿真的不同部分中存在的信息进行比较来验证结果，该人工神经网络经过训练可以从同一张脸部图像中识别个人。