|
Yuzni va ob'ektni aniqlash
Duch keladigan juda katta dalillar mavjud ob'ektni aniqlash alohida tizimlar tomonidan amalga oshiriladi. Masalan, prosopagnozik bemorlar yuzida nuqsonlarni ko'rsatadilar, ammo ob'ektni qayta ishlashga qarshi emas, ob'ektiv agnosik bemorlar (eng muhimi, bemor C.K.) yuzni tejash bilan ob'ektni qayta ishlashdagi kamchiliklarni ko'rsatish.[21] Xulq-atvor nuqtai nazaridan, ob'ektlar emas, balki yuzlar teskari ta'sirga duchor bo'lishlari ko'rsatilib, yuzlar "maxsus" degan da'voga olib keladi.[21][22] Bundan tashqari, yuz va ob'ektlarni qayta ishlash aniq nerv tizimlarini jalb qiladi.[23] Shunisi e'tiborga loyiqki, ba'zilar ta'kidlashlaricha, yuzni qayta ishlash uchun inson miyasining aniq ixtisoslashuvi haqiqiy domen o'ziga xosligini aks ettirmaydi, aksincha ma'lum bir stimul sinfidagi ekspert darajasida kamsitishning umumiy jarayonini,[24] garchi bu oxirgi da'vo predmeti bo'lsa ham jiddiy bahs. FMRI va elektrofiziologiya yordamida Doris Tsao va uning hamkasblari miya mintaqalari va uning mexanizmini tasvirlab berishdi yuzni aniqlash makako maymunlarida.[25]
The inferotemporal korteks turli xil ob'ektlarni tanib olish va farqlash vazifasida asosiy rol o'ynaydi. MITni o'rganish shuni ko'rsatadiki, IT korteksining pastki qismlari turli xil ob'ektlar uchun mas'uldir.[26] Korteksning ko'plab kichik joylarini asabiy faoliyatini tanlab to'xtatish orqali hayvon navbatma-navbat predmetlarning ayrim juftlarini ajrata olmaydi. Bu shuni ko'rsatadiki, IT korteksi turli xil va o'ziga xos vizual xususiyatlarga javob beradigan mintaqalarga bo'lingan. Xuddi shu tarzda, korteksning ma'lum bir yamoqlari va mintaqalari, boshqa narsalarni aniqlashga qaraganda yuzni aniqlashga ko'proq jalb qilinadi.
Ba'zi tadqiqotlar shuni ko'rsatadiki, bir xil global tasvir emas, balki ba'zi bir o'ziga xos xususiyatlar va ob'ektlarning qiziqish doiralari miya tasvirdagi ob'ektni tanib olish kerak bo'lganda asosiy elementlardir.[27][28] Shu tarzda, insonning ko'rish qobiliyati tasvirdagi kichik o'zgarishlarga, masalan, ob'ektning chekkalarini buzish, to'qimalarni o'zgartirish yoki tasvirning muhim mintaqasidagi har qanday kichik o'zgarishlarga ta'sir qiladi.[29]
Uzoq ko'rlikdan keyin ko'rish qobiliyati tiklangan odamlarni o'rganish shuni ko'rsatadiki, ular narsalar va yuzlarni (rang, harakat va oddiy geometrik shakllardan farqli o'laroq) taniy olishlari shart emas. Ba'zilar bolalik davrida ko'r bo'lish ushbu yuqori darajadagi vazifalar uchun zarur bo'lgan ko'rish tizimining ba'zi qismlarini to'g'ri rivojlanishiga to'sqinlik qiladi deb taxmin qilishadi.[30] A degan umumiy ishonch muhim davr 5 yoki 6 yoshgacha davom etadi, 2007 yilgi tadqiqotlar shuni ko'rsatdiki, keksa bemorlar ushbu qobiliyatlarni yillar davomida ta'sir qilish bilan yaxshilashi mumkin.[31]
1970-yillarda, Devid Marr mavhumlikning turli darajalarida ko'rish jarayonini tahlil qiladigan ko'p darajali ko'rish nazariyasini ishlab chiqdi. Vizyonda aniq muammolarni tushunishga e'tiborni qaratish uchun u tahlilning uchta darajasini aniqladi: hisoblash, algoritmik va amaliy darajalar. Ko'plab ko'rish olimlari, shu jumladan Tomaso Poggio, ushbu tahlil darajalarini qabul qildilar va ularni hisoblash nuqtai nazaridan vizuallikni yanada tavsiflash uchun ishlatdilar.[32]
The hisoblash darajasi abstraktsiyaning yuqori darajasida, vizual tizimni engib o'tishi kerak bo'lgan muammolarni hal qiladi. The algoritmik daraja ushbu muammolarni hal qilish uchun ishlatilishi mumkin bo'lgan strategiyani aniqlashga urinishlar. Va nihoyat amalga oshirish darajasi asab tizimida ushbu muammolarga echimlar qanday amalga oshirilishini tushuntirishga urinishlar.
Marr ushbu darajalarning har qandayida ko'rishni mustaqil ravishda o'rganish mumkinligini ta'kidladi. Marr ko'rishni ikki o'lchovli vizual massivdan (retinada) dunyoning uch o'lchovli ta'rifiga chiqish sifatida tasvirlangan. Uning ko'rish bosqichlari quyidagilarni o'z ichiga oladi:
A 2D yoki dastlabki eskiz sahnaning asosiy tarkibiy qismlarini, shu jumladan qirralarni, hududlarni va boshqalarni ajratib olish asosida sahna ko'rinishi, rassom tomonidan taassurot sifatida tezda chizilgan qalam eskiz bilan kontseptsiyasi o'xshashligini unutmang.
A 21⁄2 D eskiz sahna ko'rinishi, bu erda to'qimalar tan olinadi va hokazo. Chuqurlikni ta'minlash uchun rassom sahnaning maydonlarini ta'kidlagan yoki soya soladigan rasm chizishidagi kontseptsiya o'xshashligiga e'tibor bering.
A 3 o'lchovli model, bu erda sahna doimiy, 3 o'lchovli xaritada ingl.[33]
Marrning 21⁄2D eskiz chuqurlik xaritasi tuzilganligini va ushbu xarita 3D shaklni idrok etishning asosini tashkil etadi deb taxmin qiladi. Shu bilan birga, stereoskopik va tasviriy idrok, shuningdek monokulyar ko'rish 3D shaklini idrok etish nuqta chuqurligini idrok etishdan oldin ekanligiga va unga ishonmasligini aniq ko'rsatib turibdi. Dastlabki chuqurlik xaritasi, asosan, qanday tuzilishi mumkinligi va bu qanday qilib raqamlarni tashkil qilish yoki guruhlash masalasini hal qilishi aniq emas. Marr tomonidan e'tibordan chetda qoldirilgan, binokulyar ravishda ko'rib chiqiladigan 3D moslamalardan 3D shaklidagi sezgilarni ishlab chiqarishda sezgi tashkil etuvchi cheklashlarning roli, masalan, 3D simli ob'ektlar uchun empirik tarzda namoyish etildi.[34][to'liq iqtibos kerak] Batafsilroq muhokama qilish uchun Pizlo (2008) ga qarang.[35]
Yaqinda, muqobil bo'lgan ramka, vizyonni quyidagi uch bosqich o'rniga tuzishni taklif qiladi: kodlash, tanlash va dekodlash.[36] Kodlash - bu ingl. Kirishlarni tanlash va namoyish qilish (masalan, vizual kirishlarni retinada asabiy faoliyat sifatida ko'rsatish). Tanlash yoki diqqat bilan tanlash, keyingi ishlov berish uchun kirish ma'lumotlarining kichik qismini tanlash, masalan, tomonidan o'zgaruvchan nigoh vizual signallarni ushbu joyda yaxshiroq ishlash uchun ob'ektga yoki vizual joyga. Dekodlash - tanlangan kirish signallarini chiqarish yoki tanib olish, masalan, qarash markazidagi ob'ektni birovning yuzi deb bilish. Ushbu doirada[37], diqqat bilan tanlash boshlanadi birlamchi vizual korteks vizual yo'l bo'ylab va diqqat cheklovlari markaziy va o'rtasida ikkilikni keltirib chiqaradi atrof-muhit vizual tanib olish yoki dekodlash uchun vizual maydonlar.
Do'stlaringiz bilan baham: |
