Относительное количество ложных тревог

⇐ ПредыдущаяСтр 3 из 58Следующая ⇒

Рис. 5. РХП для трех сигналов различной распознаваемости: на абсциссе — относительное количество ложных тревог, на ординате — относительное количество попаданий. Каждая кривая соответствует определенному уровню чувствительности к восприятию сигнала данной интенсивности. (Величина d' — количественное выражение чувствительности наблюдателя, описанной в тексте)

терия но если их соответствующим образом обработать, они лягут на кривую рис. 4. Следовательно, конкретная РХП отражает способность наблюдателя обнаруживать сигнал определенной интенсивности, а это значит, что чувствительность наблюдателя постоянна во всех ее точках. Интенсивность сигнала и способность наблюдателя обнаруживать его не изменяются. А вот что действительно изменяется вследствие изменения уровня критерия наблюдателя , так это соотношение попаданий и ложных тревог.

Мы старались привлечь внимание читателя к тому, что точки на кривой рис. 4 соответствуют сигналу постоянной интенсивности. Когда интенсивность сигнала увеличивается, его обнаружение облегчается; более интенсивному сигналу соответствует другая кривая. То же самое может быть сказано и о более слабом сигнале — ему тоже соответствует своя кривая. (Примеры разных РХП представлены на рис. 5.) Следовательно, РХП показывает, как изменение уровня критерия наблюдателя (в данном случае — под влиянием изменения ожидания сигнала) влияет на соотношение попаданий и ложных тревог при постоянной интенсивности сигнала. Каждая РХП иллюстрирует влияние d ' — чувствительности наблюдателя к сигналу постоянной интенсивности — плюс влияние уровня его критерия

Шиффман X . Теория обнаружения сигнала (ТОС)

Рис. 6. Принципиальные особенности РХП Лежащая под углом 45° диагональ искажения ответа соответствует случайному поведению наблюдателя, при котором количество попаданий равно количеству ложных тревог

Чувствительность: величина d ’ На рис. 6 для наглядности представлены основные принципиальные особенности РХП, показывающие, как ее кривизна отражает чувствительность наблюдателя к сигналу и искажение его ответа, или влияние критерия (см. рис. 5). Выше уже отмечалось, что при увеличении интенсивности сигнал становится более распознаваемым и увеличивается наклон кривой влево. Чем слабее сигнал, тем ближе кривая к диагонали, лежащей под углом 45°. (Диагональ соответствует случайному поведению испытуемого, при котором количество попаданий и ложных тревог одинаково.) Иными словами, отклонение РХП влево от диагонали зависит исключительно от интенсивности сигнала и не зависит от искажения ответов испытуемого.

Степень наклона, или кривизна РХП, может быть рассчитана из соотношения попаданий и ложных тревог и является мерой чувствительности наблюдателя к сигналу определенной интенсивности (d '). На практике величину d ' определяют как линейное расстояние данной РХП от диагонали. На рис. 5 приведены РХП для значений d ', изменяющихся от 0 до 3. Чем выше d ' (и чем более изогнута кривая), тем выше количество попаданий и тем меньше количество ложных тревог. Следовательно, чем выше значение d ', тем более чувствителен наблюдатель к действию сигнала данной интенсивности и тем более распознаваем сам сигнал. Если пользоваться графическими терминами, то степень искрив-

Тема 17. Экспериментальные исследования восприятия

Низкий Средний Высокий

Уровень сенсорной активности

Рис. 7. Кривые распределения Ш и СШ для трех РХП, представленных на рис. 6 Значение d' изменяется в зависимости от смещения распределения СШ относительно распределения Ш и равно расстоянию между средними значениями Ш и СШ. Для d’'=0 кривые распределения СШ и Ш полностью совпадают. Следовательно, величина d' характеризует интенсивность сигнала и чувствительность к нему наблюдателя, не зависящую от искажения ответа

ления РХП является мерой чувствительности испытуемого к сигналу, имеющему постоянную интенсивность. Разные значения ( d ' разных людей (при условии, что речь идет о сигнале постоянной интенсивности) отражают их разную чувствительность к данному сигналу.

Описание способа расчета d ' выходит за рамки данной книги. Однако важно понимать, что d ' является мерой чувствительности наблюда-

Шиффман X . Теория обнаружения сигнала (ТОС)

теля к интенсивности сигнала, не зависящей от его критерия или искажения ответа. Для наглядности эта мысль может быть проиллюстрирована графическим изображением сенсорных эффектов, на основании которых построены РХП, представленные на рис. 5. Обратите внимание на то, что d' представляет собой линейное расстояние между двумя сенсорными распределениями, о которых шла речь в начале обсуждения ТОС, а именно распределений Ш и СШ (см. рис. 7). По мере увеличения интенсивности сигнала кривая распределения СШ смещается вправо от кривой распределения Ш. Напротив, если интенсивность сигнала мала, кривые распределений Ш и СШ располагаются очень близко друг к другу. Так, если d ' — 1, кривые распределений Ш и СШ сравнительно близко примыкают друг к другу; сигнал относительно слаб, и поэтому его обнаружение затруднено. (Случайно оказалось, что для данных табл. 5, использованных при построении рис. 4, d ' = 1). Напротив, при d '= 3 сигнал сравнительно интенсивен и его влияние на сенсорную систему весьма легко отделить от влияния шума. Следовательно, при увеличении интенсивности сигнала распределение СШ смещается еще дальше от распределения Ш, что приводит к увеличению значения d '. Иными словами, высокая величина ^'свидетельствует о том, что сигнал интенсивен и/ или что наблюдатель чувствителен к данному конкретному сигналу. А это значит, что d ' является мерой чувствительности к сигналу, не зависящей от таких несенсорных факторов, как ожидания наблюдателя и другие подходы к принятию решений. Подводя некоторый итог, можно сказать: d ' отражает возможность обнаружить сигнал данной интенсивности, что определяется исключительно чувствительностью наблюдателя.

Насколько релевантна эта информация? Мы начали с проблемы определения абсолютного порога, но для этого мы познакомились с психофизическим методом, который представляется весьма сложным и громоздким. Относительно обнаружения слабых сигналов в ТОС прежде всего отмечается, что даже простые, вполне заурядные эксперименты, такие как решение вопроса о наличии сигнала, вовсе не так точны, как мы думаем. Более того, ТОС позволяет исследователю делать то, чего не позволяет традиционный подход к порогам: оценивать влияние несенсорных искажающих факторов (критерия ) на принятие решений наблюдателем в ходе эксперимента по обнаружению сигнала. Как мы видели, решение наблюдателя о наличии или отсутствии сигнала зависит от его предыдущего опыта, который он привносит в выполнение задания, а также от его ожиданий, мотивации, внимания и, возможно, от других несенсорных психологических факторов. Может быть, самой сильной стороной ТОС является то, что она позволяет нам отделить сенсорную способность наблюдателя, имеющего дело с пограничным сигналом, от несенсорных искажений его ответа и оценить ее.

Все сказанное выше свидетельствует о том, что не существует одного-единственного, абсолютного стимула с минимальной обнаруживав-

Тема 17. Экспериментальные исследования восприятия

мой — пороговой — величиной. Однако это вовсе не значит, что само понятие порога ощущений должно быть отброшено за ненадобностью. Более правильным будет признание того факта, что общее понятие порога включает в себя и описывает отношение величин, восприятие которых зависит от различных несенсорных внешних факторов и индивидуальных особенностей наблюдателя. На самом деле порог как статистическое среднее — очень полезное понятие, имеющее чрезвычайно широкое применение. Он делает возможным важную аппроксимацию энергетического интервала и пределов сенсорной системы. Мы считаем, что необходим осторожный подход к интерпретации данных, характеризующих порог; они скорее представляют собой статистические приближения, дающие представление о средней величине и/или об интервале значений, нежели точные энергетические величины.

4. Фурье-анализ зрительного восприятия

А . Д . Логвиненко [ ПОНЯТИЕ СЕНСОРНОГО ОПЕРАТОРА ]¹

Психофизическая связь между чувственной тканью образа и проксимальным стимулом составляет предмет нашего исследования. Выбор предмета исследования предопределил как выбор метода исследования, так и сферу приложимости полученных нами результатов.

В дальнейшем ограничимся случаем, когда дистальные стимулы являются двумерными черно-белыми изображениями. Положим для определенности, что эти плоские изображения всегда располагаются во фронтальной плоскости. Будем называть эту плоскость стимульной плоскостью. Глаз человека устроен таким образом, что в плоскости сетчатки формируется новое изображение, которое мы будем называть проксимальным изображением. Проксимальное изображение — это та реальность, с которой имеет дело зрительная система. Хорошо известно, что нервным субстратом высших форм зрительного восприятия являются зрительные отделы (17, 18 и 19 поля по Бродману) коры больших полушарий головного мозга. Известно также, что при передаче нервного возбуждения от сетчатки в зрительные отделы коры соблюдается принцип топической проекции. Это дает основание отнестись к процессу передачи нервного возбуждения в зрительной системе как к процессу передачи изображения.

С другой стороны, чувственную ткань зрительного образа можно также рассматривать как своеобразное изображение. Действительно, если абстрагироваться от предметного содержания образа, то он предстает в виде распределения светлоты в субъективном двумерном пространстве и субъективном времени. В результате мы имеем следующую цепочку: дистальное изображение — проксимальное изображение — чувственная ткань образа (как субъективное изображение). Возникает возможность отнестись к зрению как к последовательности преобразований одного изображения в другое. Привлекательность этого подхода в немалой степени связана с суще-

¹ Фурье-анализ зрительного восприятия / Под ред. А.Д. Логвиненко. М.: Изд-во Моск. ун-та, 1982. С. 6-8.

Тема 17. Экспериментальные исследования восприятия

ствованием мощного аппарата для анализа физических систем, преобразующих изображения. Разумеется, обращение к этому довольно сложному математическому аппарату будет оправданным лишь в том случае, если с его помощью удастся объяснить немного больше, чем мы это умеем делать и без него. <...>

Анализ преобразования изображений невозможен без решения одной проблемы, которая связана со способом представления изображений. Выбор способа представления изображения не является совершенно произвольным и во многом определяется выбором математического аппарата для анализа преобразования изображений. Наиболее употребительный способ представления изображений состоит в описании изображения посредством неотрицательной функции пространственных и временной переменных l ( x ¹ , x ² , t ). Смысл этой функции в том, что она описывает распределение интенсивности в плоскости изображения. Таким образом, в момент t ₀ в точке с координатами (х₀¹, x ₀ ² ) пространственно-временная плотность световой энергии равна 1(х₀¹, х₀², t ₀ ). Точно так же чувственную ткань зрительного образа будем описывать неотрицательной функцией — светлота (субъективная интенсивность или как еще иначе говорят, видимая яркость) в точке с координатами ( x ₀ ¹ , х₀²) в момент времени t_Q .

Возникает вопрос: насколько операционализируемо такое представление чувственной ткани зрительного образа (поскольку в дальнейшем мы будем иметь дело лишь с чувственной тканью зрительного образа, то ради краткости будем говорить просто образ, подразумевая всюду при этом его чувственную ткань). Методы измерения субъективных величин, разработанные в психометрике¹, предоставляют возможность измерять светлоту точечного источника света. Следовательно, мы в принципе можем построить функцию светлоты, так сказать, поточечно, как это делают школьники, строя график функции «по точкам». Разумеется, такая процедура неимоверно трудоемка и насколько нам известно, для реальных двумерных изображений эту процедуру в полном объеме никто не проводил. Впрочем, в этом и нет большой нужды, как это будет ясно из дальнейшего изложения.

Итак, постановка центральной для настоящего изложения проблемы состоит в том, чтобы отыскать такое преобразование, которое дистальное изображение переводит в образ. На математическом языке это означает, что проблема состоит в отыскании оператора, отображающего множество яркостных функций, представляющих дистальное изображение L — {1(х¹, х², t )} в множество функций светлоты, представляющих образ L = { l ( x ¹ , х², t )}. Этот гипотетический оператор мы в дальнейшем будем называть сенсорным оператором :

¹ См.: Guilford J.P. Psychometric Methods. N. Y. : Mc Graw Hill, 1954.

X . Шиффман АНАЛИЗ ПРОСТРАНСТВЕННОЙ ЧАСТОТЫ ¹

Если внимательно осмотреть то, что в данный момент находится у нас перед глазами, не обращая внимания на цвета, то даже поверхностный анализ позволит сказать, что мы видим чередование светлых и темных участков. Любую сложную визуальную картину можно представить в виде мозаики, или матрицы, светлых и темных зон. При составлении таких матриц наиболее релевантными считаются два компонента: число контрастных светлых и темных участков (или их частота) и степень контраста между соседними светлыми и темными участками. Каким бы искусственным и механистическим ни казался этот анализ, указанные компоненты визуального паттерна достаточно информативны и могут охарактеризовать любую сложную картину; они с успехом использовались для описания базовых единиц, используемых зрительной системой для кодирования визуальной информации об окружающем мире. (Однако, как будет показано ниже, психологами найдено и идентифицировано много других компонентов физических раздражителей, которые также используются для этой цели.)

Пространственные частоты

Любой участок поля зрения, образованный контрастными светлыми и темными участками, можно проанализировать и трансформировать в его пространственную частоту — в число вариаций светимости на определенном участке пространства. Для большей наглядности пространственную частоту можно определить как число циклов чередования темных и светлых полос на данном участке поля зрения. Чем больше полос приходится на единицу площади паттерна, тем выше его простран-

¹ Шиффман X . Ощущение и восприятие. СПб.: Питер, 2003. С. 243-253.

Тема 17. Экспериментальные исследования восприятия

Рис. 1, Типы решеток, под каждым из них представлен соответствующий ему профиль светимости:

А — решетка синусоидального типа; Б — синусоидальная решетка с той же частотой, что и А, но менее контрастная; В — решетка квадратурно-волнового типа; Г — синтез квадратурной волны с помощью синтеза Фурье. Сложение компонентов Фурье приводит к аппроксимации квадратурной волны ( f представляет собой частоту исходной синусоиды, соответствующей одному циклу)

Шиффман X . Анализ пространственной частоты

ственная частота. Следовательно, паттерны с высокими пространственными частотами состоят из мелких деталей, паттерны с низкими пространственными частотами — из крупных элементов. На практике пространственной частотой называют число циклов изменения светимости на один градус угла зрения (циклов/градус). Подобное определение связывает единицы измерения пространственной частоты со специфической единицей измерения величины образа на сетчатке — углом зрения <...> и устраняет необходимость специально оговаривать связь между величиной конкретных контрастных участков и расстоянием, с которого они воспринимаются.

Решетчатые паттерны и контраст. Решетчатыми паттернами называются паттерны, состоящие из примыкающих друг к другу светлых и темных полос. Они используются в качестве «строительных блоков» при создании сложных зрительных композиций, и в этом заключается их практическая ценность, Примеры типичных решетчатых узоров представлены на рис. 1, А, Б, В. Под каждым узором приведены соответствующие им распределения интенсивности света, называемые профилями светимости. Обратите внимание на то, что полосы решеток, представленных на рис. 1, А и Б, не имеют четких, хорошо очерченных краев, их заменяет постепенный переход от светлых участков к темным. В соответствии с этим профили светимости этих паттернов представляют собой синусоиды, а подобные решетки называются синусоидальными, или синусоидально-волновыми ( sine - wave ) решетками. Известны также и паттерны, профили светимости которых больше похожи на изломанные прямые, чем на кривые. На рис. 1, В представлен такой паттерн, называемый квадратурно-волновой решеткой. Квадратурно-волновый профиль светимости соответствует серии регулярно повторяющихся темных и светлых полос с четкими краями.

Кривая распределения интенсивности, представленная профилем светимости паттерна решетки (под каждым паттерном приводится его профиль светимости), отражает степень контраста, характерную для всего паттерна. Обратите внимание на то, что все узоры, представленные на рис. 1, имеют одинаковое количество циклов, или одинаковую пространственную частоту, но отличаются друг от друга распределением интенсивности, или контраста. Слово «контраст» в данном контексте употребляется для обозначения разницы в светимости темных и светлых полос. Чем больше разница, тем больше и контраст.

Ряд Фурье. Каким образом сложная зрительная картина связана с паттернами синусоидальных решеток, о которых мы только что рассказали? Прежде всего вспомните, что визуальный образ представляет собой паттерн освещенностей, т.е. он представляет собой сумму ряда простых компонентов. Используя специальный математический прием, называемый анализом Фурье, можно трансформировать сложное пространственное распределение освещенности всей зрительной картины в

98 Тема 17. Экспериментальные исследования восприятия

синусоидальные волны ее простых компонентов, называемые компонентами Фурье, Этот прием основан на теореме Фурье, математическом принципе, сформулированном в начале XIX в, французским физиком и математиком Жаном Батистом Фурье (1768—1830). Коротко ее суть можно сформулировать следующим образом: любой сложный паттерн, состоящий из простых повторяющихся элементов, может быть представлен рядом простых синусоидальных волн. Как сказано выше, ряд Фурье позволяет проанализировать любой паттерн, или зрительный образ, независимо от степени сложности как совокупность синусоидальных волн его/ее компонентов.

Точно так же возможно и обратное действие — суммирование синусоидальных волн компонентов для получения сложного паттерна. Этот рекомбинационный процесс называется синтезом Фурье. Пример синтеза Фурье, представленный на рис. 1, Г, показывает, как следует объединить синусоидальные волны f , 3 f , 5 f и 7 f , чтобы образовался паттерн, распределение интенсивностей, или профиль светимости, которого приближается к квадратурной волне f + 3f + 5f + 7f . Обратите внимание на то, что сходство этого распределения с распределением, представленным на рис. 1, В, возрастает по мере того, как надлежащим образом прибавляются более высокие частоты (например, 9 f , 11 f , 13 f ).

Детекторы пространственной частоты. Предположим, что зрительная система выполняет анализ пространственной частоты сложного объекта. Скорее всего, этот объект, разложенный и проанализированный так, как описано выше, будет содержать участки с высокой и с низкой пространственной частотой и с высокой и низкой контрастностью. Четко просматриваемым, текетурированным участкам зрительного образа будут соответствовать высокие пространственные частоты (с многочисленными изменениями светимости), а участкам, содержащим более грубые, крупные и менее детализированные элементы, — низкие пространственные частоты (с немногочисленными изменениями светимости). Как мы скоро узнаем, есть доказательства существования в зрительной системе детекторов пространственной частоты — специализированных клеток, или каналов, «настроенных» на определенные изменения светимости. Иными словами, в зрительной системе есть некие нейронные единицы, максимально чувствительные к определенным пространственным частотам. Следовательно, исходя из данных об анализе пространственной частоты можно сказать, что наше восприятие любого сложного визуального образа является результатом анализа и синтеза зрительной системой образующих его пространственных частот. А это значит, что мозг реконструирует зрительный образ объекта, интегрируя информацию о разных пространственных частотах, получаемую по разным каналам, стимулируемым его компонентами.

Шиффман X . Анализ пространственной частоты

Функция контрастной чувствительности

Как отмечалось выше, характерными особенностями любого паттерна являются его пространственная частота (т.е. число вариаций интенсивности или светимости) и контраст (различие в интенсивностях между элементами паттерна). Существует определенная связь между пространственной частотой и контрастом: при одном и том же контрасте некоторые пространственные частоты воспринимаются более четко, нежели другие. То, что одни пространственные частоты можно отличить от других при меньшем контрасте, свидетельствует о разной чувствительности визуальной системы к разным пространственным частотам. Это становится очевидным при рассмотрении паттернов пространственной частоты, имеющих разную светимость (рис. 2).

На экране представлен неоднородный паттерн синусоидальных решеток, пространственная частота которых возрастает слева направо, а контраст — сверху вниз. Чтобы различить частоты, расположенные в правой части экрана, нужна большая контрастность, чем для того, чтобы различить частоты в левой части, т.е. порог восприятия этих частот

Рис. 2. Паттерн, содержащий синусоидальные решетки, пространственная частота которых увеличивается слева направо, а контраст — сверху вниз. Большинство людей лучше всего видят пространственные частоты в центре. Из-за недостатков полиграфии этот рисунок, на котором плохо видны или вовсе отсутствуют некоторые детали паттерна, может служить лишь приблизительной иллюстрацией

100

Тема 17. Экспериментальные исследования восприятия

Рис. 3. Функция контрастной чувствительности Кривая отражает связь порога светового контраста и чувствительности зрительной системы к разным воспринимаемым ею пространственным частотам. На левой ординате отложены значения порогов восприятия контраста, соответствующие различению каждой частоты, на правой — значения, обратные световым порогам. Средние пространственные частоты видны при меньшем световом контрасте, чем низкие или высокие. Следовательно, зрительная система обладает наибольшей чувствительностью к средним пространственным частотам, равным примерно 3 цикла/градус (вывод сделан на основании определенного изученного интервала частот)¹

выше, а чувствительность зрительной системы к ним — ниже. Иными словами, чем меньший контраст нужен для того, чтобы пространственные частоты были видимыми, тем выше чувствительность зрительной системы к этим частотам.

Рассмотрим зависимость пороговых уровней контраста и пространственной частоты, характеризующую чувствительность зрительной системы к тому интервалу пространственных частот, для которого определена эта зависимость. Связь между пространственной частотой и пороговыми уровнями контраста называется функцией контрастной чувствительности. Зависимость контрастной чувствительности от пространственной частоты, определенная по данным рис. 2, представлена на рис. 3 в виде функции контрастной чувствительности.

Для паттернов с низкими пространственными частотами (т.е. образованных крупными или лишенными деталей участками) порог контраст-

¹ См.: Howard LP. Human visual orientation. N. Y.: Wiley, 1982.

Шиффман X . Анализ пространственной частоты

101

ной чувствительности высок (левая ордината) и чувствительность относительно низка (правая ордината). Это значит, что для различения паттерна нужен большой контраст. По мере увеличения пространственной частоты (продвижение по экрану рис. 2 слева направо) световой порог, необходимый для различения паттерна, понижается и повышается чувствительность. Однако для паттернов с очень высокими пространственными частотами (они приблизительно представлены в правой части экрана рис. 2) величины световых порогов возрастают и чувствительность понижается.

На рис. 3 представлена зависимость физического контраста, необходимого для различения решетки, от пространственной частоты визуального паттерна (или от изменений его интенсивности). Из этого рисунка следует, что число изменений интенсивности — для превращения паттерна решетки в видимый — должно соответствовать пространственной частоте, и эти изменения проявляются наиболее отчетливо в тех случаях, когда они происходят при средних значениях пространственных частот (максимальное число изменений интенсивности соответствует пространственной частоте, равной 3 цикла/град., что согласуется с данными рис. 2). Когда перемены в интенсивности происходят слишком часто (т.е. когда пространственная частота очень велика) или слишком редко (т.е. когда пространственная частота слишком мала), чувствительность к изменениям понижается. Следовательно, зрительная система менее чувствительна к очень низким и очень высоким пространственным частотам, чем к средним.

Одна из причин повышенного интереса к пространственной частоте связана с тем, что, как уже отмечалось нами, любой визуальный образ может быть представлен сложным набором паттернов, каждый из которых имеет свою собственную пространственную частоту. Неструктурированные участки визуального образа имеют низкую пространственную частоту, а элементы и участки, содержащие мелкие детали, — высокую. Следовательно, можно сказать, что, в известном смысле, на определенном уровне зрительной системы выполняется Фурье-преобразование пространственных частот, содержащихся в визуальном стимуле, т.е. определяются компоненты Фурье его паттерна. Если такой анализ будет выполнен, визуальная система получит информацию об индивидуальных синусоидальных компонентах (о компонентах Фурье) сложного паттерна. Иными словами, в зрительной системе могут быть дискретные, независимые нейроны (или каналы), каждый из которых «настроен» на определенный, но ограниченный интервал пространственных частот, чувствительность к которому у него максимальна. Один из способов доказательства независимости каналов, обрабатывающих информацию о пространственной частоте, включает использование селективной адаптации.

102

Тема 17. Экспериментальные исследования восприятия

Селективная адаптация

Наличие в зрительной системе специализированных каналов, воспринимающих пространственную частоту, может быть доказано методом, основанным на селективной адаптации, понятие о которой было введено <..,> при обсуждении феномена последействий. Метод селективной адаптации основан на том, что наблюдатель сосредоточивает свое внимание на определенных характеристических признаках какого-либо объекта (например, на его цвете, форме или присущей данному объекту специфической пространственной частоте). Считается, что пристальное «всматривание» в подобные признаки «утомляет» нейроны или нейронные структуры, стимулируемые ими. На восприятии это сказывается таким образом, что чувствительность к определенному, пристально рассматриваемому признаку предмета уменьшается. Ниже приводится описание эксперимента, доказывающего факт существования селективной адаптации к пространственной частоте.

Можно предположить, что наблюдаемое явление — следствие влияния селективной адаптации. Предварительная фиксация взгляда на решетках (рис. 4, А) «утомила» каналы, настроенные преимущественно на восприятие низких пространственных частот (верхний паттерн на рис. 4, А). Это повлияло на восприятие средней пространственной частоты верхнего паттерна (рис. 4, В) таким образом, что она стала казаться выше пространственной частоты «адаптационной» решетки на рис. 4, А. Аналогичным образом адаптация, или усталость, каналов, наиболее чувствительных к высоким пространственным частотам (нижний паттерн на рис. 4, А), приводит к тому, что средняя пространственная частота нижней решетки на рис. 4, Б кажется ниже, чем пространственная частота той решетки, которую вы пристально рассматривали, — решетки на рис. 4, А. Следовательно, если каналы зрительной системы адаптируются (и вследствие этого становятся менее чувствительными) к паттерну с определенной пространственной частотой, восприятие решеток с аналогичными пространственными частотами изменяется именно так, как и следовало ожидать на основании допущения о существовании каналов, специализирующихся на восприятии пространственной частоты, а именно в направлении, противоположном пространственной частоте решетки, вызвавшей селективную адаптацию.

Экспериментальное подтверждение

Дата добавления: 2020-01-07; просмотров: 105; Мы поможем в написании вашей работы!

Поделиться с друзьями:

⇐ Предыдущая 1 234 5 6 7 8 9 10 Следующая ⇒

Мы поможем в написании ваших работ!