<<
>>

30. Восприятие движения человеком и компьютеро

Люди способны передвигаться множеством различных способов: идти, бежать, прыгать, а кроме того, пританцовывать или, если они не совсем здоровы, ковылять. Лошади демонстрируют несколько различных аллюров: шаг, рысь, галоп и т.

д. В каждом из этих случаев движения конечностей скоординированы определенным особенным образом. Люди не только оказываются способны к самым разнообразным движениям, они еще и развили в себе способность тонко различать многочисленные особенности движения: мы можем, например, уже издалека узнать человека по походке. Особенно наглядное подтверждение этой способности дает эксперимент, проведен- ный в 40-х годах Г. Иоханссоном. Он укрепил на суставах испытуемого маленькие лампочки, а затем снял на пленку различные движения испытуемого в темном помещении. На диапозитивах, сделанных с этой пленки, были видны, естественно, лишь неподвижные светлые точки, глядя на которые никто из участников эксперимента не мог определить их истинного смысла. Однако при демонстрации самого фильма все сразу понимали, что же означают эти движущиеся светящиеся точки: вот кто-то идет, вот бежит, вот поднимает какой-то груз (кое-кто мог даже определить по одному лишь движению точек, насколько этот груз велик). По мнению известного психолога Михаэля Штадлера, таким способом можно узнать по походке даже пол человека, т. е. по движению снятых на пленку светящихся точек понять, мужчина идет или женщина. Каким же образом человеческому мозгу удается не только распознать движение вообще, но и различить столь тонкие его особенности? Возможно ли создать компьютер, который обладал бы такими же способностями?

Попытаемся сначала ответить на первый вопрос. Рассматривая процесс зрительного восприятия, можно представить себе, что каждый участок воспринимаемой картины прежде всего «проверяется» на наличие в нем движущихся элементов. Очень тщательные исследования этого этапа восприятия были проведены Вернером Райхардтом.

Эксперименты он проводил на существах, сильно уступающих человеку в сложности организации — проще говоря, на обычных мухах. Как показывают полученные Райхардтом результаты и их теоретические обоснования, у мух имеются специальные детекторы движения, которые способны определить, насколько быстро и в каком направлении движется воспринимаемый объект. И хотя природа аналогичных детекторов у человека еще не до конца разгадана, мы все же можем предполагать, что наша зрительная система также располагает такого рода способностями.

При восприятии паттернов движения отдельные локальные двигательные впечатления сводятся в единую целостную картину. У ученых пока нет однозначного ответа на вопрос, как это происходит. Тем интереснее становится выяснить, сможет ли наш компьютер распознать и отличить друг от друга различные двигательные процессы. С®

?

? ?

? ?

?

и

Є

И И И ? 'Чи

сдза ¦¦ РИС. 30.1. Стробоскопическая картина движения лампочек

Рис. 30.2. Стробоскопическая картина движения другого типа Как мы вскоре убедимся, синергетический компьютер действительно способен и распознать объект в движении, и отличить друг от друга раз-личные объекты по характерным для каждого из них особенностям одно-типного движения; однако предварительное программирование оказывается весьма и весьма трудоемким, что наталкивает нас на мысль о том, что человеческий мозг, по всей видимости, располагает каким-то более «остроумным» способом решения подобных задач. Окончательной ясности в этом вопросе также нет, и новые идеи только приветствуются.

Остановимся пока что на решении, имеющемся в нашем распоряжении уже сейчас. При этом будем исходить из следующего начального условия: предположим, что люди с закрепленными на их суставах лампочками движутся в одной плоскости, причем линия взгляда наблюдателя перпендикулярна этой плоскости. Как вообще возможно только на основании видимых движений лампочек сделать вывод, что перед нами движущийся человек? Единственное, что нам изначально доподлинно известно — это то, что светящиеся точки, соответствующие суставам одной конечности (например, плечевому и локтевому суставу), должны находиться на неизменном расстоянии друг от друга, ведь длина плеча или предплечья во время движения не может измениться.

Нет ничего сложного в том, чтобы велеть компьюте-

Рис. 30.3. Реконструкция ус лов- Рис. 30.4. Реконструкция условной фи- ной фигуры движущегося чело- гуры движущегося человека по стробо- века по стробоскопической кар- скопической картине на рис. 30.2 тине на рис. 30.1

ру рассортировать все светящиеся точки, исходя из их «принадлежности» к той или иной части тела. При этом, разумеется, предполагается, что Отдельные точки движутся, иначе будет невозможно определить, сохраняют ли они постоянное расстояние между собой во время движения. Компьютеру довольно быстро удается «собрать» из отдельных точек, показанных на рис. 30.1 и 30.2, соответствующую условную фигурку (см. рис. 30.3 и 30.4). Следующим шагом компьютера стало определение углов при каждом суставе; результат можно видеть на рис. 30.5. Во время движения величины некоторых углов, естественно, изменяются (например, углы при коленях, локтях, плечах). Для каждого типа поступательного движения характерна особая корреляция между этими углами: при ходьбе, скажем, мы размахиваем руками в противофазе с движением одноименных ног.

Рис. 30.5, Определение углов при отдельных суставах

Тип движения, таким образом, можно определить через совокупность временных характеристик всех этих углов. Если рассматривать течение времени как непрерывный процесс, то для описания каждого типа движения потребуется бесконечно большой набор данных. Каждому моменту времени мы должны поставить в соответствие определенный угол, а поскольку в рассматриваемом случае нам придется иметь дело с бесконечным количеством моментов времени (поскольку течение времени непрерывно), в итоге мы получим бесконечно большое количество данных (или бит). Очевидно, следует каким-то образом значительно уменьшить объем необходимой для описания движения информации. Такое уменьшение вполне возможно, если применить тот же способ, что мы уже использовали при распознавании смещенных, деформированных и профильтрованных изображений. Представим кривую изменения угла в зависимости от времени в виде суммы отдельных волновых составляющих, т.

е. произведем анализ Фурье. При этом каждая составляющая может быть полностью описана своей амплитудой и фазой. Для воспроизведения характера изменения угла, оказывается достаточно задать амплитуды и фазы лишь нескольких волновых составляющих соответствующего разложения.

Таким образом, нам удается получить необходимый и достаточный способ кодировки двигательного процесса, который мы можем ввести в наш компьютер. Так же, как мы описывали изображение через распределение уровней серого в отдельных его ячейках — пикселях, можно описать и процесс движения, задав совокупность амплитуд и фаз волновых составляющих, взятых нами для данного конкретного случая движения. Далее мы можем сохранить определенные прототипы (ходьба, бег и т. д.) в памяти компьютера и предложить ему для распознавания какой-нибудь предварительно обработанный образ. Пусть это будет, к примеру, мужчина, который хотя и бежит, но делает это иначе, чем этот тип движения описан в запомнен- ных компьютером прототипах. Так мы сможем, с одной стороны, провести категоризацию различных типов движения, а с другой стороны, — аналогично тому, как мы вводили тонкие различия при распознавании компьютером выражений лица различных людей — определить характерные различия, на основании которых компьютер сможет впоследствии различать людей по походке (или, например, отличать прихрамывающего человека от здорового).

До сих пор мы исходили из условия, что человек с лампочками на суставах движется в плоскости, перпендикулярной линии взгляда наблюдателя. С помощью несложных геометрических соотношений можно научить компьютер распознавать движения, совершающиеся в какой-либо другой плоскости и даже в том случае, когда движущийся человек поворачивается. Так как при этом не происходит ничего принципиально нового, мы, пожалуй, ограничимся простой констатацией возможности распознавания компьютером такого движущихся объектов. Как продемонстрировали М. Штадлер и его коллеги (с помощью другой программы), компьютер также оказывается в состоянии отличить по походке мужчину от женщины.

Читатель, конечно же, обратил внимание на то, что применение си- нергетического компьютера требует целого ряда предварительных этапов обработки, которые нужно программировать.

В то же время нам доподлинно известно, что человеческий мозг ни в каких программистах не нуждается и обходится при построении своих нервных связей собственными силами; как же быть с самоорганизацией восприятия паттернов движения? Этот вопрос, насколько нам известно, еще не решен, хотя мы недавно разработали концепцию новой нейронной сети в дополнение к синергетическому компьютеру. Если такой системе демонстрировать все новые и новые типы движения, она обучается самостоятельно осуществлять их предварительную обработку и последующее распознавание. Однако все эти исследования еще слишком далеки от завершения, и окончательные выводы делать пока рано.

В этой и предыдущих главах мы говорили о синергетическом компьютере и результатах его деятельности. Теперь же, для полноты картины, рассмотрим и другую концепцию — нейрокомпьютер.

<< | >>
Источник: Хакен Г., Хакен-Крелль М.. Тайны восприятия. — Москва: Институт компьютерных исследований, 2002, 272 стр.. 2002

Еще по теме 30. Восприятие движения человеком и компьютеро:

  1. Правило № 42 Не опускайте руки!
  2. Информационная метафора
  3. 3.4.2 Уровни восприятия
  4. Часть седьмая и последняя. Правила психологической безопасности или как не попасть на плохой тренинг
  5. Исторические основания психологии
  6. Отделы нервной системы
  7. Глава 1. ЧЕЛОВЕК И ЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНАЯ СРЕДА
  8. Глава 12. Практические приложения когнитивной психологии.
  9. Глава 10. Интербихевиоральная психология: событийное поле...
  10. ФЕНОМЕНОЛОГИЧЕСКАЯ ПСИХОЛОГИЯ В США
  11. Глава 6 Интегрированная социальнаяпсихология
  12. Приложение А
  13. Предметный указатель
  14. 9.2 Методическая система и интенсивные технологии обучения
  15. Оглавление
  16. 30. Восприятие движения человеком и компьютеро
  17. 1.4. Самоопределение и «психологический портрет» человека в общественном сознании
  18. ПРИМЕРНЫЕ КРАТКИЕ ОПИСАНИЯ ПРОФЕССИЙ ДЛЯ ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ПРОСВЕЩЕНИЯ УЧАЩИХСЯ
  19. Глава 17. Психические процессы как структурные элементы управления психической деятельн
  20. МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ ВЕСТИБУЛЯРНОГО АНАЛИЗАТОР