חזותי חזותית הסתגלות

Summary

מאמר זה מתאר שיטה חדשה להדמיית ולומד הסתגלות במערכת הראייה.

Abstract

טכניקות רבות פותחו כדי להמחיש עד כמה דימוי יופיע לאדם עם רגישות ויזואלית שונה: למשל, בגלל הבדלים אופטיים או גיל, או מחסור או מחל צבע. פרוטוקול זה מתאר שיטה לשילוב הסתגלות חושית לתוך הסימולציות. הפרוטוקול מודגם עם הדוגמא של ראיית צבעים, אבל הוא החלים בדרך כלל לכל צורה של הסתגלות ויזואלית. הפרוטוקול עושה שימוש במודל פשוט של ראיית צבעים אנושית בוסס על הנחות סטנדרטיות מתקבלות על דעת על צבע קידוד רשתית ומנגנוני קליפת המוח וכיצד אלה להתאים את הרגישות שלהם הוא את צבע הממוצע והטווח של צבע הגירוי הרווח. העליות של המנגנונים מותאמים כך התגובה הממוצעת שלהם תחת בהקשר אחד משולה עבור בהקשר אחר. הסימולציות לעזור לחשוף את גבולות תיאורטיים של הסתגלות וליצור "תמונות מותאמות", מותאמות באופן מיטבי על סביבתי ספציפיnment או משקיף. הם גם מספקים מדד מקובל לבחון את ההשפעות של הסתגלות בתוך משקיפים שונים או סביבות שונות. אפיון תפיסה וביצועים ויזואלי עם התמונות האלה מספק כלי רומן לחקר הפונקציות ואת ההשלכות של הסתגלות ארוך טווח ראייה או מערכות חושיות אחרות.

Introduction

מה שאולי לעולם להיראות כמו לאחרים, או לעצמנו כפי שאנו לשנות? תשובות לשאלות אלה חשיבות מהותית להבנת הטבע והמנגנונים של תפיסה ואת ההשלכות של שני וריאציות נורמליות קליניות קידוד חושי. מגוון רחב של טכניקות וגישות פותח כדי לדמות כיצד תמונות עשויות להיראות לאנשים עם רגישויות חזותיות שונות. לדוגמא, אלה כוללים סימולציות של הצבעים שיכולים להיות מופלה על ידי סוגים שונים של ליקויי צבע ^{1, 2, 3, 4,} ההבדלים המרחביים כרומטית שיכול להיפתר על ידי תינוקות או משקיפי מבוגרים ^{5, 6, 7, 8, 9} איך, מופיעות תמונות ראייה היקפית עד class = "Xref"> 10, ואת ההשלכות של טעויות אופטיות או מחלה ^{11, 12, 13, 14.} הם אף יושמו לדמיין את ההבחנות שהן אפשריים עבור מינים אחרים ^{15, 16, 17.} בדרך כלל, סימולציות כאלה להשתמש במדידות של ההפסדים הרגישים באוכלוסיות שונות לסינון תמונה ובכך להפחית או להסיר את המבנה הם מתקשים לראות. למשל, צורות נפוצות של עיוורון צבעים המשקפים פסד של אחת משני קולטני האור הרגיש לאורכי גל בינוניים או ארוכים, ותמונות המסוננות כדי להסיר האותות שלהם מופיעות בדרך כלל נטולות "אדמדמים-ירקרקים" גווני ^1. בדומה לכך, יש תינוקות חדים עני, ולכן התמונות המעובדות עבור הרגישות מרחבית המופחתת שלהם תיראינה מטושטשות . f "> 5 טכניקות אלו מספקים איורים יסולאו בפז של מה אדם אחד יכול לראות את זה אחר לא רשאי זאת, הם לא -. ולעתים קרובות אינם מיועדים - המתארים חוויות תפיסתיות בפועל של הצופה, ובמקרים מסוימים עלולים לסלף את כמות וסוגי מידע זמין לצופה.

מאמר זה מתאר שיטה חדשנית שפותחה כדי לדמות הבדלי חוויה ויזואלית אשר משלבת מאפיין בסיסי של קידוד ויזואלי - הסתגלות ^{18, 19.} כל המערכות החושיות ומוטוריות להתאים באופן רציף את ההקשר הם נחשפים. ריח עז בחדר נמוג במהירות, תוך ראייה להכיל עד כמה בהיר או לעמעם את החדר. חשוב לציין, התאמות אלה מתרחשות כמעט כל תכונה גירוי, כולל תפיסות "ברמה גבוהה" כמו המאפיינים של פניו של מישהו ^20,class = "Xref"> 21 או קולם ^{22, 23,} כמו גם כיול פקודות המנוע עשו כאשר הזזת העיניים או לכת על אובייקט ^{24, 25.} למעשה, ההסתגלות צפויה נכס חיוני של כמעט כל עיבוד עצבי. מאמר זה מדגים כיצד לשלב השפעות הסתגלות אלה לתוך סימולציות של הופעת התמונות, בעצם על ידי "התאמת התמונה" כדי לחזות כיצד הוא ייראה כאילו משקיף ספציפי תחת מדינה ספציפית של הסתגלות ^{26, 27, 28, 29.} גורמים רבים יכולים לשנות את הרגישות של משקיף, אבל הסתגלות יכולה לעתים קרובות לפצות על היבטים חשובים של שינויים אלו, כך ההפסדים הרגישים בולטים פחות יהיה חזה בלי בהנחת שהמערכת מסתגלת. לעומת זאת, משוםהסתגלות מתאים רגישות בהתאם להקשר הגירוי הנוכחי, התאמות אלה חשובים גם לשלב לניבוי איך התפיסה הרבה עלול להשתנות כאשר הסביבה משתנה.

הפרוטוקול הבא מדגים את הטכניקה על ידי התאמת תוכן הצבע של תמונות. חזון צבע יש את היתרון כי בשלבים העצביים הראשוניים של קידוד צבע הם הבינו טובים יחסית, וכך גם דפוסי ההסתגלות ^30. המנגנונים וההתאמות בפועל הם מורכבים ומגוונים, אך ההשלכות העיקריות של הסתגלות ניתן ללכוד באמצעות פשוט מודל דו שלבים קונבנציונליים (איור 1 א). בשלב הראשון, אותות צבע מקודדות בתחילה על ידי שלושה סוגים של קולטני אור חרוט רגישים מקסימאלי לאורכי גל קצרים, בינוניים או ארוך (S, M, L קונוסים). בשלב השני, את האותות מן קונוסים שונים משולבים בתוך תאים-receptoral פוסט כדי ליצור "צבע-יריב" צ'הnnels המקבלים תשומות אנטגוניסטית מן קונוסים השונים (ובכך להעביר מידע "צבע"), וערוצים "הלא יריב" כי לסכם יחד תשומות קונוס (ובכך קידוד "בהירות" מידע). הסתגלות מתרחשת בשני השלבים, ומתאים לשני היבטים שונים של הצבע - הממוצעת (ב קונוסים) והשונות (בערוצים שלאחר receptoral) ^{30, 31.} מטרת הסימולציות היא ליישם את ההתאמות האלה כדי מנגנוני המודל ולאחר מכן לעבד את התמונה מן התפוקות המותאמות שלהם.

התהליך של תמונות והתאמה כרוך שישה מרכיבים עיקריים. אלה 1) בחירת התמונות; 2) בחירת הפורמט של ספקטרום תמונה; 3) המגדיר את השינוי בצבע של הסביבה; 4) הגדרת שינוי הרגישות של הצופה; 5) באמצעות התכנית ליצירת תמונות המותאמות; ו 6) באמצעות תמונות כדי להעריך את ההשלכות של הסתגלות. Tהוא בא רואה כל אחד מהשלבים האלה בפירוט. תגובות מודל מנגנון הבסיסיות הן באיור 1, בעוד דמויות 2 - 5 דוגמאות מופע של תמונות שניתנו עם המודל.

Protocol

הערה: הפרוטוקול מאויר משתמשת תכנית המאפשרת אחד לבחור תמונות ולאחר מכן להתאים אותם באמצעות אפשרויות שנבחרו על ידי תפריטים נגללים שונים.

1. בחר את התמונה להתאים

1. לחץ על התמונה וחפש את שם הקובץ של התמונה כדי לעבוד עם. שים את התמונה המקורית בחלונית השמאלית העליונה.

2. ציינו את הגירוי ואת Observer

1. לחץ על תפריט "פורמט" כדי לבחור כיצד לייצג את התמונה ואת הצופה.
2. לחץ על האפשרות "הצופה תקן" מודל משקיף סטנדרטי או ממוצע הסתגלות חלוק צבע ספציפי. במקרה זה, להשתמש משוואות תקן להמיר ערכי RGB של התמונה כדי הרגישויות קונוס ^32.
3. לחץ על אפשרות "לצופה" למדל את רגישויות רפאים של צופה ספציפי. בגלל רגישויות אלה הן גל-תלוי, קון התכניתVerts ערכי RGB של התמונה לתוך ספקטרום אקדח באמצעות ספקטרום הפליטה הסטנדרטי או נמדד עבור התצוגה.
4. לחץ על אפשרות "ספקטרה הטבעי" משוער ספקטרה בפועל בעולם. אפשרות זו ממירה את ערכי RGB ספקטרה, למשל באמצעות פונקציות בסיס תקן ³³ או ספקטרה גאוס ³⁴ בקירוב את הספקטרום המתאים עבור צבע התמונה.

3. בחר את מצב ההסתגלות

1. התאם או זהה משקיף אל סביבות שונות (למשל, על הצבעים של יער מול נוף אורבאני), או משקיפים שונים לאותה הסביבה (למשל, נורמלי לעומת משקיף צבע בחסר).
   1. במקרה הראשון, להשתמש בתפריטים כדי לבחור את הסביבות. בחודש האחרון, להשתמש בתפריטים כדי להגדיר את הרגישות של הצופה.
2. כדי להגדיר את סביבות, בחר "הפניה" ו "מבחן" environments מהתפריטים הנפתחים. אלה שולטים בשני המצבים השונים של הסתגלות ידי בטעינת תגובות המנגנון עבור סביבות שונות.
   1. בחר בתפריט "הפניה" לשלוט בסביבת ההתחלה. זוהי הסביבה הנושא מותאם בעת הצגת התמונה המקורית.
      הערה: הבחירות הראו כבר precalculated עבור סביבות שונות. אלה נגזרו מדידות של gamuts הצבע עבור אוספי תמונות שונים. לדוגמא, יישום אחד בדק כיצד תפיסת צבע עלולה להשתנות עם שינויים בעונות, על ידי שימוש בתמונות מכוילות שנלקחו באותו המקום בזמנים שונים ^27. מחקר אחר, לחקור איך הסתגלות עלולה להשפיע ותפיסות צבע על פני מקומות שונים, מיוצגי המיקומים באמצעות דגימת תמונות של קטגוריות סצנה שונות ^29.
   2. בחר את הסביבה "שהוגדר על ידי המשתמש" כדי לטעון את ערכי סביבה מותאמת אישית. observe חלון כדי לחפש ולבחור קובץ מסוים. כדי ליצור את הקבצים האלו לתמונות עצמאיות, להציג כל תמונה כדי להיכלל (כמו בשלב 1) ולאחר מכן לחץ על "תגובות לשמור את התמונה" כפתור.
      הערה: זה יציג חלון שבו אפשר ליצור או לצרף קובץ Excel לאחסון התגובות לכל תמונה. כדי ליצור קובץ חדש, הזן את שם הקובץ, או לחפש קובץ קיים. עבור קבצים קיימים, התגובות לתמונה הנוכחית מתווספות והתגובות לכל התמונות ממוצעות אוטומטיות. ממוצעים אלו קלטו לסביבת ההפניה כאשר הקובץ עם האפשרות "שהוגדרה על ידי המשתמש" מסומן.
   3. בחרו בתפריט "מבחן" כדי לגשת לרשימה של סביבות לתמונה להיות מותאם. בחר באפשרות "התמונה הנוכחית" להשתמש בתגובות המנגנון עבור התמונה המוצגת.
      הערה: אפשרות זו מניחה הנושאים מסתגלים הצבעים בתמונה שאנו מקבלים מראייה כרגע. אחרת לבחור אחד tהוא precalculated סביבות או את האפשרות "הגדרת משתמש" כדי לטעון את סביבת הבדיקה.

4. בחר את הרגישות לספקטרום של אובזרוור

הערה: לגבי השפעת ההסתגלות של סביבות שונות, הצופה תהיה בדרך כלל נשארים קבועים, והוא מוגדר כברירת המחדל "צופה הרגיל" עם רגישות ספקטרלית ממוצעת. ישנם 3 תפריטים עבור קביעת הרגישות ספקטרלי הפרט, אשר לשלוט בכמות הפיגמנט ההקרנה או רגישויות ספקטרלי של הצופה.

1. לחץ על התפריט "העדשה" כדי לבחור את צפיפות הפיגמנט העדשה. האפשרויות השונות מאפשרות לאדם לבחור את מאפיין צפיפות בגילאים שונים.
2. לחץ על התפריט "מהקולרים" כדי לבחור את הצפיפות דומה של הפיגמנט מהקולרים. שימו האפשרויות הללו במונחים של צפיפות שיא של הפיגמנט.
3. לחץ על תפריט "קונוסים" לבחור בין משקיפים ללאtrichromacy rmal או סוגים שונים של trichromacy החריגה.
   הערה: בהתבסס על בחירות התכנית מגדירה את רגישויות ספקטרלי קונוס של הצופה ומערכת 26 ערוצי postreceptoral כי לינארית לשלב את האותות קונוס בערך אחיד מדגמים שילובי צבעים ונהירות שונים.

5. להתאים את התמונה

1. לחץ על הכפתור "להסתגל".
   הערה: זו תריץ את הקוד לחישוב התגובות של קונוסים שלאחר receptoral מנגנונים לכל פיקסל בתמונה. התגובה תשתנה כך התגובה הממוצעת לחלוקת צבע ההתאמה שווה התגובות מתכוונות לחלוקת ההפניה, או כך התגובה הממוצעת היא זהה עבור משקיף פרט או התייחסות. קנה המידה הוא כפלי לדמות הסתגלות פון Kries ^35. הדימוי החדש אז מוצג על ידי סיכום תגובות מנגנון ההמרה בחזרה לערכי RGB עבור תצוגה. פרטים של ALGorithm ניתנים ^{26, 27, 28, 29.}
2. שים שלוש תמונות חדשות על המסך. אלה מתויגים 1) "unadapted" - איך תמונת הניסיון אמורה להופיע בפני מישהו התאמה מלאה לסביבת ההפניה; 2) "הסתגלות חרוטה" - זה מראה את התמונה מתעדכנת רק הסתגלות של קולטנים; "הסתגלות מלאה" ו 3) - זה מראה את התמונה שחוזה הסתגלות מלאה על השינוי בסביבה או הצופה.
3. לחץ על "תמונות לחסוך" כפתור כדי להציל את שלוש התמונות מחושב. שים חלון חדש על המסך כדי לחפש את התיקייה ובחר את הקובץ.

6. להעריך את ההשלכות של ההסתגלות

הערה: תמונות ההתייחסות המקורית ומותאמים לדמות כיצד אותה התמונה אמורה להופיע תחת שתי המדינות של adapta דגםtion, וחשוב, שונה רק בגלל שמדינת ההסתגלות. ההבדלים בתמונות ובכך לספק תובנה ההשלכות של הסתגלות.

1. מבחינה ויזואלית להסתכל על ההבדלים בין התמונות.
   הערה: בדיקה פשוטה של ​​התמונות שיכלה לעזור בהצגה כמה ראיית צבעים עשויה להשתנות כאשר שחיים בסביבות בצבע שונות, או כמה הסתגלות עשויה לפצות על שינוי רגישות של הצופה.
2. לכמת תופעות הסתגלות אלה באמצעות ניתוחים או מדידות התנהגותית עם התמונות להעריך את ההשלכות אמפיריות של ההסתגלות ^29.
   1. מדוד עד כמה שינויים במראה צבע. לדוגמא, להשוות את צבעי שני תמונות כדי למדוד כמה קטגוריות צבע או שינוי תפיסתי בולט ברחבי סביבות או משקיפים שונים. לדוגמה, שימוש מנתח של שינויים בצבע עם הסתגלות כדי לחשב כמה גוונים ייחודיים (למשל, צהוב או כחול טהור) יכול תיאורטית נארי בגלל וריאציות בסביבת הצבע של המשקיף ^29.
   2. שאל איך ההסתגלות משפיעה רגישות או ביצועים חזותיים. לדוגמא, להשתמש בתמונות המותאמות להשוות והאם חיפוש ויזואלי עבור צבע רומן הוא מהיר יותר כאשר משקיפים מותאמים ראשון צבעי הרקע. לבצע את הניסוי על ידי superimposing על תמונות מערך של יעדים מסיחים השונה בצבע שהותאמו יחד עם התמונות, עם זמני התגובה נמדדו לאיתור היעד המוזר ^29.

Representative Results

איורים 2 - 4 להמחיש את הדמיות הסתגלות לשינויים הצופים או לסביבה. איור 2 משווה את המראה הצפוי של טבע דומם של סזאן עם תפוחים עבור משקיף צעירים ומבוגרים אשר נבדלים זה מזה רק צפיפות הפיגמנט עדשת ^28. התמונה המקורית כפי שניתן לראות דרך העין הצעירה (איור 2 א) מופיעה הרבה מצהיבה, עמעם דרך העדשה פיגמנט יותר בצפיפות (איור 2b). (המשמרות המקבילות לממוצע צבע ותגובות כרומטית מתוארת 1c איור.) עם זאת, ההסתגלות הנחה שינוי ספקטרלי הממוצע כמעט כל שינוי מראה צבע (איור 2 ג). תגובת הצבע המקורית כמעט הוא התאושש לחלוטין על ידי ההסתגלות של קונוסים, כך ששינויים בניגוד עוקבים יש השפעה זניחה.

NT" FO: keep-together.within-page = '1'> איור 3 מציג אירוס של ואן גוך מסוננים כדי לדמות מראה צבע משקיף deuteranomalous, אשר פיגמנטית M נורמלי מוסט ברגישות שיא בתוך 6 ננומטר של פיגמנטית L ²⁸ . הסתגלות של קונוסים שוב מתאימה את chromaticity הגירוי הממוצע, אבל L לעומת M בניגוד מן פיגמנטים האנומלי חלשים (איור 3), דחיסת תגובות המנגנון לאורך ציר זה (איור 1D). הוצע כי ואן גוך אולי מוגזם השימוש בצבע כדי לפצות על חסר צבע, מפני שהצבעים שהוא מצטייר עשוי להופיע יותר טבעי כאשר מסונן עבור חסר. עם זאת, בניגוד הסתגלות מהניגודים המופחתים צופה כי התמונה צריכה שוב "להופיע" דומה מאוד Trichromat נורמלי האנומלי (3C איור), גם אם זה האחרון יש הרבה רגישות פנימית החלשות אל L ^{36, 37.}

איור 4 מראה את הסימולציות עבור שינוי סביבתי, על ידי ההדמיה כיצד התמונה המעורפלת המתוארת על ידי הזריחה של המונה (הימי) עשויה להיראות למתבונן מן ההתאמה מלאה האובך (או אמן התאמה מלאה הציור שלו). לפני הסתגלות התמונה מופיעה מונוכרום עכורים ברובו (איור 4 א), ובמקביל תגובות מנגנון הניגודיות התמונה חלשה (1E איור). עם זאת, הסתגלות היא הטית כרומטית הממוצע והניגוד כרומטית המופחת (במקרה זה כדי להתאים את תגובות מנגנון קלעים חוצים טיפוסיים) מנרמל ומרחיבה את קשת צבעים נתפסת כך שזה דומהבטווח של ותפיסות צבע מנוסה עבור סצנה חוצה מוארת היטב (איור 4).

לבסוף, איור 5 מדגים שתי דוגמאות ציין בסעיף 6.2 של הפרוטוקול תוך שימוש במודל ללמוד ראיית צבעים. 5a האיור מראה את Munsell Palette תחת הסתגלות לסביבה שופעת או צחיחה, בעוד איור 5b מגרש במשמרות של גירויי הלוח נדרשו להופיע אדום טהור, ירוק, כחול, או צהוב, כאשר אותו המשקיף מותאם למגוון מדומה שונה סביבות. טווח זה ניתן להשוות מדידות של מגוון גירוי בפועל של צבעים מרכזיים אלו כפי שנמדדו באופן אמפירי את עולם צבע הסקר ^29. 5C איור במקום מראה כיצד קבוצה של צבעים מוטבעים להופיע לפני או אחרי הסתגלות לנוף מאדים. התאמת הסט עבור התמונה הובילה לקיצור זמני תגובה משמעותי למציאהצבעים ייחודיים משימת חיפוש ויזואלי ^29.

איור 1: המודל. א) תגובות מעוצבות עבור מנגנונים עם הרגישויות של קונוסים (אשר להסתגל לממוצע הגירוי) או שילובי postreceptoral של קונוסים (אשר להסתגל שונות גירוי. ב) כל מנגנון postreceptoral והוא מכוון לכיוון שונה ונושאי-נס מרחב בהיקות, כפי שמצוין על ידי וקטורים. עבור סימולציות 26 מנגנונים מחושבים, אשר הדגימה את החלל ב 45 מעלות במרווחים (מוצג עבור L Vs. M ו- S Vs. המטוס LM, ואת L Vs. M ו- המטוס בהיקות). ג) תגובות המנגנונים של equiluminant (L Vs. M ו- S Vs. LM) מטוס אל התמונות בראש פאנל באמצע איור 2. Mean תגובות בניגוד הם shלבד בבית 22.5 ° במרווחים יותר מלא לתאר את ההתפלגות בתגובה, כי המודל מבוסס על ערוצים ב 45 מעלות במרווחים. בתמונה המקורית (איור 2 א) את chromaticity הממוצע הוא קרוב לאפור (0,0) וצבעים מוטים לאורך ציר כחלחל-צהבהב. הגדלת צפיפות העדשה של הצופה מייצרת שינוי גדול הקשה כלפי צהוב (איור 2b). ד) ניגודיות תגובות לתמונות שמוצגות באיור 3 א & 3B. הניגודים החרוטים ב (איור 3 א) המקוריים נדחסים לאורך Vs. L M ציר עבור הצופה חסר צבע (איור 3B). ה) ניגודיות תגובות לתמונות באיור 4 א & 4b. התגובות ניגודיות הנמוכות עבור התמונה המקורית (איור 4 א) מתרחבות להסתגלות לאחר, אשר תואמה את התגובות מתכוונות לציור על תגובות FOra הפצת צבע אופייני קלעים טבעיים חיצוניים (איור 4). אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של דמות זו.

איור 2: הדמיה ההשלכות של הזדקנות העדשה. הטבע הדומם של סזאן עם תפוחים (א) מעובד כדי לדמות עדשת הזדקנות (ב) והתאמת העדשה (ג). באדיבות תמונה דיגיטלית של תכנית התוכן הפתוחה של הגטים. אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של דמות זו.

איור 3: Simulating אנומליים Trichromacy. האירוס של ואן גוך (א) המדמה את הצבע המופחת ניגודים משקיפים צבע לקוי (ב), ואת המראה הצפוי ב משקיפי התאמה מלאה בניגוד המופחת (ג). באדיבות תמונה דיגיטלית של תכנית התוכן הפתוחה של הגטים. אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של דמות זו.

איור 4: הדמית הסתגלות לסביבת ניגודיות נמוכה. הזריחה של המונה (הימי). התמונה המקורית (א) מעובד כדי לדמות את מראה הצבע עבור משקיף להתאים את הניגודים הנמוכים בסצנה (ב). הדבר נעשה על ידי התאמת הרגישות של כל הרגישות של מנגנון כהכי התגובה הממוצעת של הצבעים בציורים שווה את התגובה הממוצעת של צבעים נמדדים עבור אוסף של סצנות חיצוניות טבעיות. באדיבות תמונה דיגיטלית של תכנית התוכן הפתוחה של הגטים. אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של דמות זו.

איור 5. באמצעות המודל לבחינת ביצועי חזותי. א) לוח Munsell שניתנו תחת התאמת הצבעים של סביבה שופעת או צחיחה. ב) צ'יפס בפלטה שאמורה להופיע טהור אדום, ירוק, כחול, או צהוב לאחר הסתגלות למגוון סביבות בצבע שונה. אור מוצל סימני עלילת המגוון של בחירות שבב ממוצעות מן שפות סקר צבע העולם. ג) תמונות של פני השטח שלמאדים כפי שהם עלולים להופיע למתבונן המותאם לכדור הארץ או למאדים. טלאים על גבי להראות דוגמאות של הגירויים הוסיפו למשימת חיפוש ויזואלי, וכוללים סט של מסיחים בצבע אחיד יעד אחד שונה בצבע. ד) בניסוי פעמי חיפוש נמדדו לאיתור היעד המוזר, והיו קיצור משמעותי בתוך התמונות מאדות המותאמות המותאמות. אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של דמות זו.

Discussion

פרוטוקול מאויר מדגים כיצד ההשפעות של הסתגלות לשינוי הסביבה או המתבונן יכול להצטייר תמונות. צורת גילום זה לוקח יהיה תלוי ההנחות עבור הדגם - למשל, איך צבע מקודד, וכיצד מנגנוני הקידוד להגיב ולהתאים. לכן הצעד החשוב ביותר הוא להחליט על מודל ראיית צבעים - למשל מה המאפיינים של ערוצי שיערו הם, ואיך הם הניחו להסתגל. השלבים החשובים האחרים הם להגדיר פרמטרים המתאימים את המאפיינים של שתי הסביבות, או שתי רגישויות משקיפות, כי אתה הסתגלות בין.

המודל מאויר הוא מאוד פשוט, ויש דרכים רבות שבהן איננו שלם יכול להיות מורחבת בהתאם ליישום. לדוגמא, מידע צבע לא מקודד עצמאי של טופס, ואת הסימולציות המאוירות לקחת שום חשבון של המבנה המרחבי שלהתמונות או של שדות פתוחים עצביים, או של אינטראקציות ידועות ברחבי מנגנונים כגון נורמליזציה ניגודיות ^38. באופן דומה, כל הפיקסלים התמונות מקבלים משקל שווה, ולכן הסימולציות לא לשלב גורמים מרחביים כגון איך קלעים נדגמים עם תנועות עיניים. הסתגלות במודל הנחה היא גם לייצג קנה מידה כפלי פשוטה. זה מתאים צורות מסוימות של הסתגלות כרומטית אבל אולי לא נכון לתאר את השינויים בתגובה ברמות שלאחר receptoral. באופן דומה, פונקציות התגובה בניגוד במודל הם ליניארי ולכן לא לדמות את פונקציות התגובה בפועל של נוירונים. מגבלה חשובה נוספת היא כי הסימולציות המאוירות לא לשלב רעש. אם הרעש הזה מתרחש או לפני האתרים של ההסתגלות, אז ההסתגלות עשויה להתאים הן האות ורעש וכתוצאה מכך עשוי להיות השפעות מאוד שונות על מראה וביצועים ויזואלית ^39. אחת הדרכיםלדמות את ההשפעה של רעש הוא להציג הפרעות אקראיות בגירוי ^28. עם זאת, זה לא לחקות את מה הרעש הזה "נראה כמו" למתבונן.

כפי שהוצע על ידי דוגמאות מאויר, סימולציות יכול ללכוד תכונות רבות של ניסיון צבע שאינם ניכרים כאשר בוחנים את הרגישות ספקטרלי והניגודיות רק של הצופה, והן פונקציה מסוימת כדי להדגיש את החשיבות של הסתגלות על רמה תקינה של תפיסת צבע פיצוי עבור גבולות הרגישות של הצופה. בהקשר זה, את הטכניקה מספקת מספר היתרונות ויישומים המאפשרת הדמיה או לנבא ותפיסות חזותיות. אלה כוללים את הבאים:

סימולציות Better של חזון וריאנט

כפי שצוין, סינון תמונה עבור רגישות שונה מגלה מה חוויות אחד כאשר מידע בתמונה משתנות, אבל עושה פחות טוב בחיזוי איזהמשקיף ברגישות כי היה ניסיון. כדוגמא, טלאי אפור המסונן כדי לדמות את עדשת ההצהבה של העין של צופה מבוגר נראה צהוב יותר ^9. אבל מבוגרים משקיפים שרגילים העדשות בגילאי שלהם במקום לתאר וכנראה ממש לראות את הגירוי כמו ⁴⁰ אפורים. כפי שניתן לראות כאן, זו היא תוצאה טבעית של הסתגלות במערכת הראייה ^28, ובכך שילוב והתאמה זה חשוב המאפשר הדמיה ביתר בהירות ותפיסות של הפרט.

מנגנון Common חיזוי הבדלים בין משקיפים בין סביבות

רוב טכניקות ההדמיה מתמקדות בחיזוי שינויים המתבונן. עם זאת הסתגלות גם מונעת שגרתי על ידי שינויים בעולם ^{18, 19.} אנשים שקועים בסביבות ויזואלי שונות (למשל, עירוניות Vs. כפריים, או arVs. id עבות) נחשפים דפוסים שונים מאוד של גירוי אשר עלול להוביל למצבים שונים מאוד של הסתגלות ^{41, 42.} יתר על כן, ההבדלים הללו מודגשים בקרב אנשים כובשים נישות שונות בחברה מקצועית וטכנית ויותר (למשל, אמן, רדיולוג, שחקן משחק וידאו, או צוללן). למידה ומומחיות תפיסתי נחקרו בהרחבה ו תלויה בגורמים רבים ^{43, 44, 45.} אבל אחד מהם עשוי להיות פשוט חשיפה ^{46, 47.} לדוגמה, חשבון אחד של אפקט "המירוץ אחר", שבו משקיפים טובים יותר להבחין פרצופים עם אתני שלנו, משום שהם מותאמים פניהם הם נתקלים בדרך כלל ^{48, 49.} הסתגלות מספקת שיתוףmmon מטרי להערכת ההשפעה של Vs. שינוי רגיש שינוי גירוי על תפיסה, ובכך לניבוי איך שני משקיפים שונים עשויים לחוות אותו בעולם Vs. הצבת משקיף אותו בשני עולמות שונים.

לנתח את ההשלכות לטווח ארוך של הסתגלות

למעשה התאמת משקיפים ולאחר מכן מודדים כמה רגישות ותפיסת השינוי שלהם היא מבוססת היטב ואת בהרחבה נחקר טכניקה פסיכו. עם זאת, מדידות אלה מוגבלים בדרך כלל חשיפות קצרות טווח שנמשכות דקות או שעות. ראיות הגדלה מרמזות הסתגלות כי גם פועלת על לוחות זמנים הרבה יותר כי הם הרבה יותר קשים לבדוק באופן אמפירי ^{50, 51, 52, 53, 54.} הדמית הסתגלות יש את היתרון של דחיפת ADAPtation קובע מגבלות לטווח ארוך התיאורטי שלהם ובכך לוחות הזמנים לחקור שאינן מעשיות בניסוי. זה גם מאפשר לבחון את ההשלכות התפייסו של שינויים הדרגתיים כגון הזדקנות או מחלה פרוגרסיבית.

הערכת היתרונות הפוטנציאליים של הסתגלות

בעיה נוספת היא כי בעוד פונקציות רבות הוצעו עבור הסתגלות, שיפורי ביצועים הם לעתים קרובות לא באו לידי הביטוי במחקרים של הסתגלות לטווח קצר, וזה עשוי בחלקו להיות בגלל שיפורים אלה מתעוררים על לוחות זמנים כבר רק. בדוק כיצד משקיפים יכולים לבצע משימות חזותיות שונות עם תמונות מותאמות לדמות לוחות הזמנים הללו מספק שיטה חדשה לחקור את היתרונות תפיסתי ועלויות של הסתגלות ^29.

מנגנוני בדיקה של קידוד חזותי הסתגלות

הסימולציות יכולות לעזור לדמיין ולהשוות את שני הדגמים השונים של אליי חזותיchanisms ומודלים שונים של כמה מנגנונים אלה להתאים את הרגישות שלהם. השוואות כאלה יכולות לעזור לחשוף את החשיבות היחסית של אספקטים שונים של קידוד חזותי עבור ביצועי תפיסה חזותיים.

התאמת תמונות משקיפים

במידת ההסתגלות מסייעת אחד כדי לראות טוב יותר, סימולציות כאלה לספק כלי רב עצמה פוטנציאלית לפיתוח מודלים של עיבוד תמונה שיכול להדגיש מידע טוב יותר עבור משקיפים. כזה טכניקות לשיפור תמונה נפוצות, אבל הגישה הנוכחית נועדה להתאים דימוי בדרכים בן המוח בפועל מתאים, ובכך לדמות את אסטרטגיות קידוד בפועל כי מערכת הראייה התפתחה לנצל. עיבוד מקדים תמונות בדרך זו באופן עקרוני יכול להסיר את הצורך משקיף להסתגל חזותי לסביבת רומן, על ידי ההתאמה במקום תמונות כדי להתאים את ההסתגלות קובעה כי משקיף כרגע ^26,

זה אולי נראה לא מציאותי להציע הסתגלות שעלול ב הנחה בפועל כמעט לחלוטין שינוי רגישות מן והתפיסות שלנו, עדיין יש דוגמאות רבות שבן ותפיסות לעשות להופיע מושפע הבדלים רגישים דרמטיים ^55, וזה שאלה אמפירית כיצד להשלים את העיבוד הוא לכל נתון במקרה - אחד מותאם תמונות יכולות לשמש גם כדי לטפל. בכל מקרה, אם המטרה היא להמחיש את החוויה התפיסתית של משקיף, אז סימולציות אלה ניתן לטעון התקרבו למוות באפיון חוויית כי מ סימולציות מסורתיות המבוססות רק על סינון התמונה. יתר על כן, הן מספקות כלי חדשני לחיזוי ובדיקת ההשלכות ופונקציות של הסתגלות חושית ^29. שוב הסתגלות זו היא בכל מקום בעיבוד חושי, ומודלים דומים ניתן לנצל כדי לחקור את ההשפעה של הסתגלות על תכונות ויזואליות אחרות של אחריםenses.

Materials

Name	Company	Catalog Number	Comments
Computer
Images to adapt
Programming language (e.g., Visual Basic or Matlab)
Program for processing the images
Observer spectral sensitivities (for applications involving observer-specific adaptation)
Device emmission spectra (for device-dependent applications)