Главная » Просмотр файлов » Диссертация

Диссертация (1147492), страница 13

Файл №1147492 Диссертация (Закономерности перестройки крупномасштабной нейронной сети головного мозга человека при распознавании лиц в условиях неопределенности) 13 страницаДиссертация (1147492) страница 132019-06-29СтудИзба
Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 13)

Чем сильнее выражен признак, тем более определенным посодержанию является стимул, и тем легче испытуемому опознать его. И, наоборот, чемслабее (неопределеннее) выражен признак, тем вероятность правильного распознанияобъектов уменьшается, достигая порога случайного гадания в условиях предъявленияобъектов с минимальной выраженностью признака (нейтральное прямо смотрящее лицо).Психофизические кривые распознавания поворота головы и эмоции оптоклоновстатистически значимо отличаются друг от друга. Для того, чтобы показать отличиямежду средними значениями в отдельных градациях выраженности признака в условияхкаждой инструкции, применили парный критерий Стьюдента (paired t-test) для сравнениясредних величин двух связанных выборок (таблица 15).АБ68Помеха-"0"Помеха - "30%"% Правильных ответов (M)% Правильных ответов (m)1009080706050400.11101009080706050400.1Градации выраженности признакаВ10ГПомеха - "70%"Помеха- "50%"100% Правильных ответов (М)100% Правильных ответов (М)1Градации выраженнсоти признака9080706050400.11Градации выраженности признака109080706050400.1110Градации выраженности признакаРисунок 30 - Зависимость правильных ответов от градации выраженности признака в различных условиях предъявления стимулов: А– в условиях отсутствия аддитивной некореллированной помехи, Б – в условиях помехи амплитудой 30% от средней яркостиизображения, В – 50%, Г – 70% с указанием ошибки среднего значения (SE)69Таблица 15 – Парный критерий Стьюдента (paired t-test) для сравнения среднихвеличин связанных пар выборокГрадации выраженности признака00,10,512345710Помеха- 0%ЭР_ПЛТЭГ-ППЭР -ПП*ЭГ-ПЛ*********************************************Т***ЭР-ЭГПП-ПЛ**ЭР_ПЛПомеха- 30%*** *****ЭГ-ППТ************ЭР -ПП****************************ТЭГ-ПЛЭР-ЭГПП-ПЛПомеха- 50%ЭР_ПЛ**********ЭГ-ППТ************ЭР -ПП*************ЭГ-ПЛ*************ТТ**ЭР-ЭГПП-ПЛ*Помеха- 70%ЭР_ПЛЭГ-ПП********************ЭР -ПП***********ЭГ-ПЛ************ЭР-ЭГПП-ПЛПримечание: * – р<0,05;**- р<0,01, Т – отличия на уровне тенденции: p<0,170Результаты парного сравнения показывают, что распознавание признаков эмоции иповорота (ЭР-ПЛ, ЭГ-ПП, ЭР-ПП, ЭГ-ПЛ) статистически значимо отличаются, начиная с2 градации вне зависимости от типа помехи.

Сравнение признаков только поворота (ПППЛ), в основном, не выявило статистически значимых отличий, за исключением градации5 в условиях помехи амплитудой 0% и градации 10 в условиях помехи амплитудой 0% и50%. Сравнение признаков эмоции показало, что в условиях отсутствия помехи илинебольших его значениях (амплитудой 30%) происходит статистически значимоерасхождение кривых на уровне 4 и 5 градации выраженности признака. С увеличениемпомехи до амплитуды 50% отличия выявлены только на уровне тенденции. На уровнеамплитуды 70% статистически значимые отличия между кривыми отсутствуют.Для оценки динамики каждой кривой сравнили средние значения ответовиспытуемых по десяти градациям выраженности признака.

Применили дисперсионныйанализповторныхизмерений. Выборсделанв пользу дисперсионного, а нерегрессионного анализа, так как первый метод позволяет выявлять любую динамику, втом числе и не линейную. Необходимо отметить, что помимо проверки соблюденияусловий применения парного критерия Стьюдента для проведения дисперсионногоанализа повторных наблюдений было дополнительно проверено соблюдение условиясферичности (частного случая сложной симметрии) (Гржибовский, 2008).Результаты дисперсионного анализа приведены в таблице 16. Применена поправкаГрингауза – Гайссера для коррекции отклонения от сферичности.Таблица 16 – Критерии внутригрупповых эффектовИнтенсивность помехи30%50%поправка Грингауз-ГайссераКатегориястимулов0%ЭР,000**,000**,000**ЭГ,000**,000**,015**ПП,000**,000**,000**,000**ПЛ000**,000**,000**,000**70%,014**Примечание: * – р<0,05;**- р<0,01, Т – отличия на уровне тенденции: p<0,1Результаты показывают высокую степень значимости изменения хода кривой взависимости от градации выраженности признака в каждой инструкции.

Единственно,кривая ЭГ в условиях помехи амплитудой 70% не показала статистическое изменениесредних значений в исследуемых градациях признака. Таким образом, можно сказать, что71степень неопределенности сигнала по градациям выраженности признака значимо влиялана ответы испытуемых. Чем неопределеннее был сигнал, тем меньше правильных ответовдавали испытуемые. С увеличением интенсивности помехи психофизическая кривая вусловиях ПП и ПЛ сглаживается, становится более пологой.

В условиях помехиамплитудой 70% кривые ЭР и ЭГ практически остаются на одном уровне (дляопределения радости приблизительно на уровне 60%, а для грусти – на уровне случайногоугадывания).Необходимо подчеркнуть, что в ходе кривых наблюдается небольшой скачокпоказателей между градацией 1-2 выраженности признака. Апостериорные сравнения споправкой Бонферрони градации 1-2 в каждой инструкции и типе помехи представлены втаблице 17.Таблица 17 – Апостериорные сравнения с поправкой Bonferroni градаций 1-2выраженности признакаКатегориястимулов0%ЭРИнтенсивность помехи30%50%поправка Бонферрони70%,005**ЭГПППЛ,020*,000**,041*,036*Примечание: * – р<0,05;**- р<0,01Результаты попарного сравнения показали, что в условиях помехи амплитудой 0%статистически значимые отличия между градацией 1 и 2 представлены только винструкции ПЛ. В условиях 30% - при выполнении инструкции ЭР и ПП, а в условиях50% - при ПП и ПЛ.

В условиях 70% значимых отличий не найдено. Единственная кривая,в ходе которой не зафиксирован скачок, ни в одном из типов помех – ЭГ.Проведен сравнительный анализ данных, полученных в психофизической серииисследования, с количеством измененных пикселей изображения. Регрессионный анализпоказал значимый рост кривых в зависимости от градаций выраженности признака(p<0,001).

Апроксимация данных выполнена прямой, квадратичной и кубическойпараболой. Выявлено, что во всех случаях регрессии значимы, что говорит о достоверномросте кривых в зависимости от градаций выраженности признака. По результатам72проведенного анализа можно сказать, что рост одной кривой статистически значимосопровождает рост другой кривой.Проверили гипотезу о пропорциональности изменений пикселей и правильныхответов в зависимости от градаций выраженности признаков. Результат регрессионногоанализа показал, что это утверждение справедливо в отношении поворота (sig=0,968). Дляэмоций получаем значимую регрессию (sig=0,015), а именно, отношение пикселей кответам растет (пиксели растут быстрее ответов). В начале процесса пиксели растутбыстрее, потом кривая выходит на плато, то есть, появляется пропорция (рисунок 31).Подробный анализ приведен в Приложении.АБРисунок 31 – Зависимость изменений пикселей и правильных ответов взависимости от градаций выраженности признаков в задаче распознавания поворота (А) иэмоции (Б)На втором шаге анализа рассматривали общие закономерности распознаванияизображений лиц оптоклонов в различных условиях неопределенности сигнала повремени реакции добровольцев.

Пороги распознавания признаков изображений вусловиях помехи разной интенсивности приведены в таблице 18. Данные приводятся суказанием стандартной ошибки среднего (SE).73Таблица 18 – Пороги распознавания лица в зависимости от помехиКатегориястимуловСредниезначения повсей выборкеИнтенсивность помехи0%30%50%70%M±SEЭР461,743,86479,004,45456,433,29455,953,10455,574,58ЭГ472,162,06493,982,60470,692,46459,691,25464,311,91ПП433,994,96442,527,06427,054,99426,815,42439,562,38ПЛ434,805,15448,238,25427,985,25423,334,38439,682,73Согласно представленным данным средние значения времени реакции в задачеопределения мимики: ЭР (461,743,86) и ЭГ (472,162,06) выше показателей в задачеопределения ориентации: ПП (433,994,96) и ПЛ (434,805,15).Динамика всех кривых показывает снижение средних значений с увеличениеминтенсивности помехи.

При этом, максимальный спад в задаче определения поворота,приходится на шум интенсивностью 50%, а в задачах определения эмоции – на 50-70%.Результаты, отражающие зависимость времени реакции респондентов от градациивыраженности признака (эмоции и поворота), в условиях разных типов помехпредставлены на рисунке 32.74АБПомеха 0%Помеха 30%520Время реакции (М)Время реакции (М)5204704204704203703700.110.110Градации выраженности признакаВ10ГПомеха 50%Помеха 70%Время реакции (М)Время реакции (М)1Градации выраженности признака5204704203705204704203700.11Градации выраженности признака100.1110Градации выраженности признакаРисунок 32 - Зависимость времени реакции от градации выраженности признака: А – в условиях отсутствия помехи, Б – в условияхпомехи амплитудой 30%, В – 50%, Г – 70% с указанием ошибки среднего значения (SE)75Для того, чтобы показать отличия между средними значениями в отдельных градацияхвыраженности признака в условиях каждой инструкции, применили парный критерийСтьюдента (paired t-test) для сравнения средних величин двух связанных выборок (таблица 19).Таблица 19 – Парный критерий Стьюдента (paired t-test) для сравнения средних величинсвязанных пар выборокГрадации выраженности признакаПомеха-00,10,512345710*******************************************0%ЭР_ПЛЭГ-ППЭР -ППЭГ-ПЛЭР-ЭГПП-ПЛ*****ТПомеха- 30%ЭР_ПЛЭГ-ППЭР -ППЭГ-ПЛЭР-ЭГПП-ПЛ***Т*******************Т********************Помеха- 50%ЭР_ПЛЭГ-ППЭР -ППЭГ-ПЛЭР-ЭГПП-ПЛ*********Т****ТТ*******Т*Т***********************Помеха- 70%ЭР_ПЛ**ЭГ-ПП*ЭР -ПП***ЭГ-ПЛЭР-ЭГПП-ПЛПримечание: * – р<0,05;**- р<0,01, Т – отличия на уровне тенденции76Результаты парного сравнения показывают, что распознавание признаков эмоции иповорота (ЭР-ПЛ, ЭГ-ПП, ЭР-ПП, ЭГ-ПЛ) статистически значимо отличаются, начиная с 3градации вне зависимости от типа шума.

Характеристики

Список файлов диссертации

Закономерности перестройки крупномасштабной нейронной сети головного мозга человека при распознавании лиц в условиях неопределенности
Свежие статьи
Популярно сейчас
Как Вы думаете, сколько людей до Вас делали точно такое же задание? 99% студентов выполняют точно такие же задания, как и их предшественники год назад. Найдите нужный учебный материал на СтудИзбе!
Ответы на популярные вопросы
Да! Наши авторы собирают и выкладывают те работы, которые сдаются в Вашем учебном заведении ежегодно и уже проверены преподавателями.
Да! У нас любой человек может выложить любую учебную работу и зарабатывать на её продажах! Но каждый учебный материал публикуется только после тщательной проверки администрацией.
Вернём деньги! А если быть более точными, то автору даётся немного времени на исправление, а если не исправит или выйдет время, то вернём деньги в полном объёме!
Да! На равне с готовыми студенческими работами у нас продаются услуги. Цены на услуги видны сразу, то есть Вам нужно только указать параметры и сразу можно оплачивать.
Отзывы студентов
Ставлю 10/10
Все нравится, очень удобный сайт, помогает в учебе. Кроме этого, можно заработать самому, выставляя готовые учебные материалы на продажу здесь. Рейтинги и отзывы на преподавателей очень помогают сориентироваться в начале нового семестра. Спасибо за такую функцию. Ставлю максимальную оценку.
Лучшая платформа для успешной сдачи сессии
Познакомился со СтудИзбой благодаря своему другу, очень нравится интерфейс, количество доступных файлов, цена, в общем, все прекрасно. Даже сам продаю какие-то свои работы.
Студизба ван лав ❤
Очень офигенный сайт для студентов. Много полезных учебных материалов. Пользуюсь студизбой с октября 2021 года. Серьёзных нареканий нет. Хотелось бы, что бы ввели подписочную модель и сделали материалы дешевле 300 рублей в рамках подписки бесплатными.
Отличный сайт
Лично меня всё устраивает - и покупка, и продажа; и цены, и возможность предпросмотра куска файла, и обилие бесплатных файлов (в подборках по авторам, читай, ВУЗам и факультетам). Есть определённые баги, но всё решаемо, да и администраторы реагируют в течение суток.
Маленький отзыв о большом помощнике!
Студизба спасает в те моменты, когда сроки горят, а работ накопилось достаточно. Довольно удобный сайт с простой навигацией и огромным количеством материалов.
Студ. Изба как крупнейший сборник работ для студентов
Тут дофига бывает всего полезного. Печально, что бывают предметы по которым даже одного бесплатного решения нет, но это скорее вопрос к студентам. В остальном всё здорово.
Спасательный островок
Если уже не успеваешь разобраться или застрял на каком-то задание поможет тебе быстро и недорого решить твою проблему.
Всё и так отлично
Всё очень удобно. Особенно круто, что есть система бонусов и можно выводить остатки денег. Очень много качественных бесплатных файлов.
Отзыв о системе "Студизба"
Отличная платформа для распространения работ, востребованных студентами. Хорошо налаженная и качественная работа сайта, огромная база заданий и аудитория.
Отличный помощник
Отличный сайт с кучей полезных файлов, позволяющий найти много методичек / учебников / отзывов о вузах и преподователях.
Отлично помогает студентам в любой момент для решения трудных и незамедлительных задач
Хотелось бы больше конкретной информации о преподавателях. А так в принципе хороший сайт, всегда им пользуюсь и ни разу не было желания прекратить. Хороший сайт для помощи студентам, удобный и приятный интерфейс. Из недостатков можно выделить только отсутствия небольшого количества файлов.
Спасибо за шикарный сайт
Великолепный сайт на котором студент за не большие деньги может найти помощь с дз, проектами курсовыми, лабораторными, а также узнать отзывы на преподавателей и бесплатно скачать пособия.
Популярные преподаватели
Добавляйте материалы
и зарабатывайте!
Продажи идут автоматически
6417
Авторов
на СтудИзбе
307
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее