Диссертация (1136540), страница 18
Текст из файла (страница 18)
Высокая точность и скоростьрепрезентации множества сохраняется даже в том случае, когда информация окаждом объекте ограничена, что также роднит статистическую репрезентациюс классической феноменологией перцептивной организации.Раздел содержит теоретическое обсуждение возможности рассмотрениясводной статистики ансамблей как фактора перцептивной организации,обоснование использования точности статистического усреднения признаков93какиндикатораустойчивостиперцептивнойгруппировки.Такжемыпроанализировали анализируется роль вариативности и формы распределениязрительных признаков в процессах группировки и сегментации множества врамках модели множественной категоризации, предложенной И.С.
Уточкиным.Данная проблематика, крайне значимая в современных исследованияхстатистической репрезентации множественных объектов, будет подробнорассматриваться нами в рамках эмпирической части диссертационногоисследования.В этой части теоретического обзора также мы также осветили дискуссию омеханизме,лежащемЭкспериментальныевоснованииданные,точногополученныеивбыстрогоэтойусреднения.области,противоречивы: часть исследователей утверждают, чтовесьмаза точностьюусреднения стоит глобальная, параллельная и исчерпывающая обработка всехэлементов ансамбля как "целого" (Дж. Альварес, Д. Ариэли, А.
Трейсман, Д.Уитни); другая группа исследователей придерживается противоположнойточки зрения, описывая усредение, как процесс, основанный на выборочнойфокусировкенанесколькихэлементахмножестваспоследующейаппроксимацией среднего по подвыборке на весь ансамбль (Ю. Аллик, Д.Саймонс, К. Мышек). Данная дискуссия является предпосылкой одной изчастей нашей эмпирической работы, показывающей, что усреднение основаноскорее на исчерпывающей, чем выборочной обработке всех элементовансамбля.Еще одной значимой проблемой является корректного восприятияцелостнойструктуры,базирующейсянадвухсенсорныхизмеренияходновременно.
Проблема корректного связывания множественных признаков вобразах целостных объектов рассматривается нами как потенциальнаясложность на пути перцептивной организации на основе статистики, если этаорганизация требует параллельной работы более чем с двумя распределениями,относящимися к разным сенсорным измерениям.94Глава 2. Эмпирическое исследование перцептивной организациимножественных объектов в зависимости от статистических характеристихраспределения зрительных признаков2.1 Эффективность обнаружения индивидуальных объектов взависимости от относительного положения в статистическомраспределении признаков элементов фонаВ главе 1, рассуждая о проблеме перцептивной организации зрительнойинформации, мы рассмотрели большое количество исследований зрительногопоиска, предполагающих выполнение испытуемыми задачи скоростногообнаружения объекта с заданными или просто уникальными характеристиками(цели) среди множества других объектов (дистракторов).
Действительно,зрительный поиск стал одним из мощнейших инструментов изучения многихаспектов зрительного восприятия и, в особенности, внимания. Некоторыеэффекты, наблюдаемые в зрительном поиске, имеют прямое отношение и кпроблемеперцептивнойорганизации.Можноговоритьотом,чтоэффективность, с которой цель может быть обнаружена среди дистракторов,является одним из возможных проявлений сегрегации фигуры и фона.Скоростные параметры обнаружения могут рассматриваться в качествекосвенных показателей легкости такой сегментации.
В этом случае на одномполюсе окажутся ситуации, когда цель обнаруживается с практическинеизменной скоростью вне зависимости от количества дистракторов (прироствремени поиска на каждый добавочный объект будет составлять 0-4 мс [Wolfe,1998]) – такие ситуации свидетельствуют об очень легком выделении фигуры(«выскакивании»). На другом полюсе окажутся ситуации, когда каждыйдобавочный объект будет приводить к дополнительным затратам временисвыше 25-35 мс [Wolfe, 1998] – такие ситуации указывают на крайне труднуюсегментацию фигуры, когда цель является перцептивно рядоположнойдистракторам, и ее обнаружение требует последовательного перебора каждогоиз элементов.95Так, классическая группировка, основанная на сходстве элементов,является одним из центральных факторов, объясняющих эффективностьобнаружения цели во влиятельной модели Дж.
Данкана и Г. Хамфриса[Duncan, Humphreys, 1989], рассмотренной нами в главе 1. Согласно их теориисходства, легкость, с которой наблюдателю удается сегментировать заданныйобъект, в значительной мере зависит от степени сходства целевого признакаобъектов в зрительном поле и сходства дистракторов между собой. Степеньсходства цели и дистракторов определяет количество объектов, котороедолжно быть реально проверено для подтверждения наличия целевогопризнака, а степень сходства дистракторов влияет на то, будут ли дистракторыгруппироваться в более-менее монолитный фон или разбиваться на множествомелких сегментов, конкурирующих за доступ в «бутылочное горлышко»системы кратковременной памяти.
Таким образом, теория сходства определяетэффективность обнаружения объекта как функцию локального сходства (т.е.основаннуюнапопарной«репрезентационном»близостипространствевфизическомобъектов)пространствеконкретныхобъектовисзаданной целью. Ряд других теорий также поддерживают идею о важной ролилокальных сходств между элементами в качестве стимульной («восходящей»)детерминанты сегментации цели [например, Bacon, Egeth, 1991; Knierim, VanEssen, 1992; Nothdurft, 1992; Wolfe, 1998]. Такие теории, тем самым,опираются на классические представления о перцептивной организации вподходе гештальтпсихологии.Теории, основанные на представлениях о статистической репрезентацийансамблей, предлагают иной взгляд на связь сходства цели и фона насегментациюобъектавмножестве.Еслисуммарнаястатистикапорелевантному признаку (например, размер объектов) действительно легкоопределяется при беглом взгляде на все множество [Whiting, Oriet, 2011;Chong, Treisman, 2003a], то не может ли она быть использована дляпоследующего поиска уникальных объектов? Можно предположить, чтоединичный объект, наиболее приближенный или даже равный среднему для96данного ансамбля, найти будет сложно, поскольку он окажется самымтипичным и неприметным, а объект, сильно отличающийся от среднего,напротив, будет найден с легкостью, поскольку для данного ансамбля будетявляться «статистическим выбросом».
В этом смысле можно говорить оглобальном (или статистическом) сходстве фигуры и фона (элементовансамбля) [Haberman, Whitney, 2012; Rosenholtz, 2011a], в противовеслокальному сходству. В отличие от локального сходства, глобальное сходствоне зависит от того, насколько конкретные элементы похожи друг на друга икак похожие и непохожие элементы расположены друг относительно друга впространстве. Напротив, оно зависит от сводной статистики стимула.Р. Розенхольц предлагает количественную модель, основанную на идееглобального сходства, согласно которой степень обнаружимости целевогостимула зависит от степени его статистической удаленности (в единицахстандартного отклонения) от среднего значения целевого признака дляансамбля [Rosenholtz, 1999b]. Эта модель работает для ансамблей, в которыхсходство или различие объектов задается одним признаком, например,цветовым оттенком или пространственной ориентацией [Avraham, Yeshurun,Lindenbaum, 2008].В рамках научной дискуссии о роли глобальных или локальныхрепрезентаций элементов в обеспечении более или менее легкого обнаруженияцели, представляется важным провести исследование, в котором локальные иглобальные характеристики варьировались бы как независимые факторы.
Делов том, что в большинстве предыдущих исследований эти два вида факторовразделяются недостаточно. Целевой признак либо значительно отличается отпризнаков дистракторов в наборе, либо просто занимает крайнее значение нашкале вариаций данного признака во множестве. Таким образом, неясно, какоесходство является решающим для сегментации: локальное – с ближайшимисоседями по шкале, или глобальное – со средним для всех объектов в наборе(они изменяются совместно). В тех же случаях, когда признак целевогообъекта занимает промежуточное положение между значениями признака у97дистракторов,общейвариациипризнаковтакженедостаточнодляобоснованного суждения о локальном или глобальном сходстве.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
