マイケル・J・タール

マイケル・J・ターは、アメリカの認知神経科学者で、現在は認知・脳科学のカフチッチ・モウラ教授職に就いている。カーネギーメロン大学教授^[1]であり、 1997年にアメリカ心理学会から心理学への初期貢献に対してAPA優秀科学賞を授与され、^{[2] 2003年に}米国科学アカデミーからトロランド賞を受賞し、^{[3] 2007年には}グッゲンハイムフェロー、^{[4]であり、}アメリカ科学振興協会の選出フェローでもある。^[5]

ターは1980年にテイラー・オールダーダイス高校を卒業した。^{[6] 1984年に}コーネル大学で学士号を取得し、マサチューセッツ工科大学で博士号を取得した。^[7]

彼は視覚認識と、脳が2D画像を高レベルの知覚に変換する方法の専門家です。^[5] 彼の研究は、生物学的システムと人工システムの両方における顔、物体、シーンの処理と認識に焦点を当てています。Google Scholarによると、彼の最も引用されている論文は「新しい物体を認識する専門知識とともに、中央紡錘形の「顔領域」の活性化が増加する」^[8]で、1459回引用されています。^[9]

• Chang, N., Pyles, JA, Marcus, A., Gupta, A., Tarr, MJ, & Aminoff, EM (2019). BOLD5000、5000枚の視覚画像を閲覧中の公開fMRIデータセット。Scientific Data、6(1)、49。
• Tarr, MJ、Aminoff, EM (2016)。ビッグデータは人間の視覚を理解するのに役立つか? M. Jones (編)、認知科学におけるビッグデータ。Taylor & Francis: Psychology Press。
• Aminoff, EM, Toneva, M., Shrivastava, A., Chen, X., Misra, I., Gupta, A., & Tarr, MJ (2015). 人工視覚モデルを人間のシーン理解に適用する。Front. Comput. Neurosci., 9.
• Leeds, DD, Pyles, JA, & Tarr, MJ (2014). 物体知覚のための複雑な視覚特徴空間の探索. Front. Comput. Neurosci., 8(106).
• Yang, Y.、Tarr, MJ、Kass, RE (2014)。学習効果の推定: MEG 音源定位のための短時間フーリエ変換回帰モデル。Springer Lecture Notes on Artificial Intelligence: MLINI 2014: Machine Learning and interpretation in neuroimaging.
• Leeds, DD, Seibert, DA, Pyles, JA, & Tarr, MJ (2013). 人間のfMRIと計算視覚における視覚表現の比較。J. of Vision. 13(13).