ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
|
Интеллектуальная Система Тематического Исследования НАукометрических данных |
||
Построены и сопоставлены субъективные шкалы упругости при активном ощупывании объектов с вариативной формой, при визуальном восприятии деформации формы в связи с изменением упругости объектов, а также при комбинированном зрительно-тактильном восприятии. Построена также субъективная шкала при пассивном восприятии веса (силы давления на ладонь). Показано, что не только такое субъективно одномерное качество, как упругость, реализуются двухканальным анализатором, причем как в случае тактильного, так и в случае зрительного восприятия, но и субъективное ощущение силы давления на ладонь, что соответствует теории Е.Н.Соколова о кодировании значения параметра номером нейрона-детектора. Во всех этих случаях система оценок величины субъективного различия в упругости пар объектов хорошо описывается двумерной сферической пространственной (евклидовой) моделью. Две евклидовы оси пространства модели описывают соответствующие нейронные каналы, а изменение угла поворота (движение точки по кругу) соответствует изменению воспринимаемого субъективного качества. Результаты проведенных экспериментов с прямой оценкой величины и оценками степени различия пар объектов по исследованным субъективным качествам хорошо согласуются между собой и подтверждают правомерность построенных моделей. В экспериментах по зрительному восприятию человеческих лиц, как примера естественных объектов, вариативность формы которых определяет эмоциональное выражение, показано существование единой системы перцептивных признаков, которая обеспечивает не только эффективное различение разных людей, но и позволяет выделять некоторые личностные качества, а также эмоциональные выражения, характерные для различных ситуаций. Таким образом, проведенное исследование позволяет предложить новый, более эффективный информационный антропоморфный (на основе нейроподобных элементов) кибернетический алгоритм распознавания сложных объектов с вариативной формой, который базируется не на идее перебора и сличения распознаваемого изображения с базой эталонов, а на выделении системы признаков, по которым может изменяться объект данного класса.