Human Object Vision group
Il gruppo Human Object Vision, guidato da Stefania Bracci, studia come il cervello umano trasformi l’informazione visiva in rappresentazioni significative del mondo.
In particolare, la nostra ricerca si chiede come il cervello costruisca rappresentazioni che ci permettono di interagire con l’ambiente e di perseguire obiettivi che vanno oltre il semplice riconoscimento degli oggetti, includendo l’azione, la navigazione e la comprensione sociale. Basandosi su competenze in neuroimaging funzionale, analisi rappresentazionali, metodi comportamentali e modellistica computazionale, il gruppo studia come gli obiettivi comportamentali plasmino le rappresentazioni visive nei sistemi biologici e artificiali.
Linee di ricerca
Fattori che determinano l’organizzazione della corteccia visiva
Che cosa determina l’organizzazione delle rappresentazioni degli oggetti nella corteccia visiva (Bracci e Op de Beeck, 2023)? Le teorie tradizionali hanno posto l’accento sulle caratteristiche visive, sulla forma e sulle categorie degli oggetti. La nostra ricerca si chiede se queste dimensioni siano sufficienti, o se l’organizzazione della corteccia visiva sia plasmata anche dagli obiettivi che la visione supporta. Studiamo come le proprietà degli oggetti legate all’azione, il contesto del compito e obiettivi comportamentali più ampi influenzino il modo in cui gli oggetti sono rappresentati nelle vie visive ventrale e dorsale. Più in generale, questa linea di ricerca si spinge oltre il riconoscimento degli oggetti e si chiede come il cervello costruisca rappresentazioni visive che supportano l’azione, la navigazione e la comprensione delle interazioni sociali.
Un esempio è lo studio di come l’azione contribuisca all’organizzazione delle rappresentazioni degli oggetti nella corteccia visiva umana. Il nostro lavoro su mani e strumenti mostra che questi domini, visivamente e semanticamente distinti, evocano risposte fortemente sovrapposte nella corteccia occipito-temporale laterale (Bracci et al., 2010; 2012; 2013; 2015). Questa sovrapposizione suggerisce che l’organizzazione della corteccia visiva sia plasmata non solo da come gli oggetti appaiono o dalla categoria a cui appartengono, ma anche da come essi supportano l’azione (Bracci et al., 2013). A partire da questa osservazione, studiamo come le interazioni corpo-oggetto e gli obiettivi d’azione plasmino le rappresentazioni nella corteccia occipito-temporale e parietale. Nel loro insieme, questi studi supportano l’idea che il cervello visivo costruisca rappresentazioni utili non solo per riconoscere gli oggetti, ma anche per interagire con essi (Cortinovis et al., 2026).
Confronto tra visione umana e modelli computazionali della visione
Le reti neurali profonde sono diventate modelli computazionali di riferimento per il riconoscimento visivo, ma non è ancora chiaro se rappresentino il mondo nello stesso modo degli esseri umani. Il nostro gruppo confronta le rappresentazioni visive nel cervello umano, nel comportamento umano e nei sistemi di visione artificiale, con l’obiettivo di comprendere dove la visione biologica e quella artificiale convergano e dove invece divergano (Bracci et al., 2019; Kubilius et al., 2016; Bracci et al., 2023).
Questa linea di ricerca si chiede se le reti neurali profonde catturino la struttura rappresentazionale della corteccia visiva umana, se si basino su caratteristiche visive o strategie diverse rispetto al cervello umano, e come possano essere migliorate per avvicinarsi maggiormente alla percezione umana. Un obiettivo centrale è superare i modelli ottimizzati esclusivamente per il riconoscimento degli oggetti e sviluppare modelli computazionali capaci di catturare rappresentazioni visive più ricche e rilevanti per il comportamento (Cortinovis et al., 2026).
2026 D Cortinovis, H Op de Beeck, S Bracci. Investigating action topography in visual cortex and deep artificial neural networks. Nature Communications, 17.
2025 D Cortinovis, MV Peelen, S Bracci. Tool representations in human visual cortex. Journal of Cognitive Neuroscience, 1-17
2024 S Duyck, AI Costantino, S Bracci, H Op de Beeck. A computational deep learning investigation of animacy perception in the human brain. Communications Biology 7 (1), 1718
2024 JG Ramirez, M Vanhoyland, NA Ratan Murty, T Decramer, W Van Paesschen, S Bracci, H Op de Beeck, N Kanwisher, P Janssen, T Theys. Intracortical recordings reveal the neuronal selectivity for bodies and body parts in the human visual cortex. Proceedings of the National Academy of Sciences 121 (51), e2408871121
2023 S Bracci, HO de Beeck. Going after the bigger picture: Using high-capacity models to understand mind and brain. Behavioral and Brain Sciences 46
2023 CY Chen, G Leys, S Bracci, HO de Beeck. The representational dynamics of the animal appearance bias in human visual cortex are indicative of fast feedforward processing. Imaging Neuroscience 1, 1-26
2023 Bracci S, Mraz J, Zeman A, Leys G, Op de Beeck HP. The representational hierarchy in human and artificial visual systems in the presence of object-scene regularities. PLOS Computational Biology (19 (4), e1011086)
2023 Bracci S, Op de Beeck HP. Understanding human object vision: a picture is worth a thousand representations. Annual Review of Psychology 74, 113-135
2021 Ritchie, B., Masson, HL., Bracci, S., Op de Beeck HP. The unreliable influence of multivariate noise normalization on the reliability of neural dissimilarity. Neuroimage, 245, 118686.
2021 Zhang, Z., Zeidman, P., Nelissen, N., Filippini, N., Diedrichsen, J., Bracci, S., Friston, K., Rounis, E. Neural Correlates of Hand–Object Congruency Effects during Action Planning. Journal of Cognitive Neuroscience, 33 (8), 1487-1503.
2020 Matić K, Op de Beeck H, Bracci S. It's Not All About Looks: The Role of Object Shape in Parietal
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2020 Zeman A, Ritchie, J.B., Bracci S, and Op de Beeck H. Orthogonal Representations of object Shape and category in Deep convolutional neural networks and Human Visual cortex. Scientific Reports.
2019 Bracci S, Ritchie, J.B., Kalfas I, and Op de Beeck H. The ventral visual pathway represents animal appearance over animacy, unlike human behavior and deep neural networks (2019). The Journal of neuroscience 39 (33), 6513-6525.
2019 Bracci, S., Caramazza, A., Peelen, M.V. View-invariant representation of hand postures in the human lateral occipitotemporal cortex. NeuroImage, 181:446-452.
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2017 Ritchie JB, Bracci S, and Op de Beeck H. Avoiding illusory effects in representational similarity analysis: what (not) to do with the diagonal. NeuroImage 1;148:197-200.
2016 Kubilius J, Bracci S, and Op de Beeck H. Deep Neural Networks as a Computational Model for Human Shape Sensitivity. PLOS Computational Biology 12 (4), e1004896.
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2015 Bracci S, Cavina-Pratesi C, Connolly JD, and Ietswaart M. Representational content of occipitotemporal and parietal tool areas. Neuropsychologia. S0028-3932(15)30145-7.
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2010 Bracci S, Ietswaart M, Peelen MV and Cavina-Pratesi C (2010). Dissociable neural responses to hands and non-hand body parts in human left extrastriate visual cortex. J Neurophysiol.
103(6):3389-9.
- Davide Cortinovis, post doc
- Andrea Belluzzi, post doc
- Nhut Truong, post doc
- Enrico Maria Guarnuto, PhD student
- 2025-present, Tim Kietzman (University of Osnabrück, Germany)
- 2023-present, Martin Hebart (University of Giessen, Germany)
- 2019-present, H Op de Beeck (KU Leuven, Belgium)
- FIS 2 (MUR) 2026-2029: HIAP Human-Inspired Artificial Perception (Euros 1.500.000).