Изучение вероятных ошибок восприятия дорожных знаков (ДЗ) и

Т.И. КОЛТУНОВА, Д.Г. ШАПОШНИКОВ, А.В. ДЬЯЧЕНКО,
Л.Н. ПОДЛАДЧИКОВА
НИИ нейрокибернетики им. А.Б. Когана Южного федерального университета,
Ростов-на-Дону
[email protected]
ИНДИВИДУАЛЬНЫЕ ОСОБЕННОСТИ ТОПОЛОГИИ
ОСМОТРА ИЗОБРАЖЕНИЙ
Представлены результаты об индивидуальных особенностях топологии
осмотра сложных изображений и параметров глазных движений.
Наиболее выраженные различия обнаружены между испытуемыми с
преобладанием механизмов фокального и пространственного внимания.
Обсуждается использование полученных результатов при разработке
алгоритмов идентификации локальных элементов текущей траектории
осмотра изображений и адекватной функции притяжения взгляда в
модели.
Ключевые слова: фокальное и пространственное зрительное внимание,
центр-масс и площадь области сканирования, траектория осмотра,
длительность фиксаций, амплитуда саккад
1. ВВЕДЕНИЕ
В большинстве работ, посвященных исследованию механизмов
зрительного внимания по параметрам глазных движений, анализируются,
в основном, длительность фиксаций и амплитуда саккад [1-6]. Вместе с
тем, для разрешения противоречий в известных данных [7] и разработки
реалистических моделей осмотра [8-12] необходимы количественные
данные о различных параметрах, в частности, о топологии зоны осмотра
изображений, поскольку общая геометрия траектории осмотра зависит от
данного изображения [13], а ее детали - от мотивации (инструкции)
испытуемого [3]. В ряде работ на качественном уровне отмечаются
индивидуальные различия параметров глазных движений, однако при
представлении результатов данные, полученные на различных
испытуемых, как правило, усредняются [4-6].
Перспективная цель наших исследований - количественная оценка
вклада различных факторов (или «детерминант» [1]) и механизмов в
перевод взгляда в процессе осмотра изображений с помощью подхода,
основанного на тесном взаимодействии психофизического тестирования и
моделирования [8, 9]. В данной работе представлены результаты анализа
индивидуальных особенностей топологии осмотра изображений.
2. ПОДХОД И МЕТОДЫ
В концептуальном плане разрабатываемый подход [9] основан на
теории активного зрительного восприятия (Active Vision [14-16] , идеях
А.Л. Ярбуса [3], “Scanpath Theory” [13], представлениях “What-Where”
[10, 17. 18] и проекте Аутотентичное Моделирование Личности [19].
Для регистрации движений глаз использовалась система iView X HiSpeed 1250. В качестве тестовых использованы 3 картины из [3]: «Не
ждали» И.Е. Репина (Im1, 800х785 пикс.); И.И. Шишкина «В лесу
графини Мордвиновой» (Im2, 800х615 пикс.); И.И. Левитана «Березовая
роща» (Im 3, 900х535 пикс.). В тестах принимали участие студенты и
аспиранты ЮФУ (8девушек и 4 юношей) в возрасте от 20 до 27 лет. На
каждом испытуемом проведено две серии тестов: «свободный осмотр» и
«поиск измененных (размытых) фрагментов». Размер измененных
фрагментов – около 20. Каждый тест заканчивался по решению
испытуемых. При обработке данных порог скорости саккад - 1000/сек.
Для идентификации областей интереса (ОИ) как областей с максимальной
плотностью точек фиксаций использовался метод ближайшего соседа [9].
3. РЕЗУЛЬТАТЫ
3.1. Характеристика
областей осмотра.
индивидуальных
особенностей
топологии
Для получения количественных параметров областей осмотра
изображений
было
проведено
несколько
видов
анализа
экспериментальных данных. В частности, определялась площадь областей
осмотра и расстояние между центрами-масс этих областей и ОИ,
определенных по результатам осмотра каждого из изображений.
Обнаружено, что эти параметры варьировались у разных испытуемых (2%
- 75% от площади изображения; 0.42º - 8.40º, соответственно) и зависели
от типа теста (в среднем, больше в тестах поиска, чем осмотра: 53±2%
против 37±3%; 4.20 ± 0.31º против 2.74± 0.28º). Рис. 1 иллюстрирует
такие различия у двух испытуемых с ярко выраженными особенностями
топологии осмотра. Заметно, что в тесте поиска различия в величине
области сканирования между данными испытуемыми уменьшаются, а
координаты ее центра-масс во всех случаях приближаются к
геометрическому центру изображения.
Рис. 1. Области сканирования (выделены светлыми оконтуренными
фигурами) и их центры-масс (отмечены крестом) при свободном осмотре
изображений и поиске их измененных фрагментов. В каждом случае
представлены результаты для исп. S1 (1) и S2 (2), первичные данные
прорежены по плотности фиксаций в фовеальном поле зрения в
окрестностях каждой фиксации.
Был проведен еще один вид анализа экспериментальных данных для
детализации топологии осмотра. Определялись индивидуальные
траектории трех типов в последовательных периодах каждого теста по 30
фиксаций у каждого испытуемого: группированные (более 2/3 фиксаций
расположены в пределах области фовеального поля зрения, ГТ, в среднем,
11%), сканирующие (более 2/3 не группированных фиксаций, СТ, в
среднем, 53%) и смешанные (в среднем, 36%). Обнаружено, что
количество траекторий того или иного типа существенно варьируется у
разных испытуемыех (от 75% до 16% для СТ; от 33% до 5% для ГТ). В
частности, ГТ преобладали на всех этапах свободного осмотра трех
тестовых изображений у исп. S1., в то время как СТ доминировали у исп.
S2. Соотношение ГТ и СТ у этих испытуемых было: 50% к 18% и 16% к
58%, соответственно.
В качестве пространственно-временной характеристики текущих
элементов траекторий был тестирован следующий параметр. Каждая
точка фиксации описывалась ее длительностью и величиной угла,
образуемого двумя саккадами (предшествующей данной фиксации и
следующей за ней). Формировалось единое описание каждой точки
фиксации траектории:
Xi = fii * 7 +ti
где fii – значение угла траектории в i-й точке (fii∈ 0-6, шаг 30° ), а ti –
время фиксации в i-й точке (ti ∈ 0-6, шаг 200 мс)
На основании полученного описания каждой точки фиксации
формировалось распределение частот
конкретных значений Xi (в
диапазоне от 0 до 48) в каждой траектории. Сравнение таких описаний
экспериментальных траекторий показало возможность количественной
оценки индивидуальных различий между испытуемыми (коэффициент
корреляции варьировал в диапазоне от 0.15 до 0.81). Рис. 2 иллюстрирует
выраженное различие между распределениями этого параметра для
испытуемых S1 и S2 в условиях свободного осмотра (r=0.17) в отличие
от теста поиска (r=0.72).
Рис. 2. Распределение параметра Xi у исп. S1 (
) и S2. (
тесте свободного осмотра (1) и поиска измененных фрагментов (2).
)в
3.2. Индивидуальные особенности параметров глазных движений.
Было проведено сопоставление ряда параметров глазных движений у
испытуемых S1 и S2, проявивших описанные выше выраженные различия
в топологии свободного осмотра тестовых изображений. По ряду
параметров (таких, как средняя амплитуда саккад) различия между этими
испытуемыми незначительны, по другим раличия достоверны (средняя
длительность фиксаций и тестов, частота морганий). Данные по этим
параметрам приведены в Таблице.
Таблица.
Сравнение параметров глазных движений у испытуемых S1 и S2 во время
свободного осмотра изображений Im1, Im2 и Im3.
Испытуемый
Параметры
Средняя, мс
Длительность
фиксаций
Амплитуда
Коэффициент
вариации, %
Средняя, град.
S1
621±20
S2
323±11
97
75
3.42±0.07
3.84±0.10
Коэффициент
вариации, %
Длительность теста, с
461±24
88.13±15
Частота морганий, n/с
0.30
0.05
саккад
70
79
4. Заключение
Проведенное исследование показало наличие существенных
индивидуальных различий в топологии свободного осмотра и параметрах
глазных движений. Наиболее выраженные различия обнаружены между
двумя испытуемыми, с преобладанием, по-видимому, механизмов
фокального (исп. S1) и пространственного внимания (исп. S2).
Предполагается, что детализация тестированных параметров (прежде
всего, площадь областей сканирования и расстояние между координатами
центров-масс таких областей и ОИ даст возможность объективно оценить
вклад механизмов пространственного и фокального зрительного внимания
и получить критерии оценки зрительной задачи, решаемой в текущем
периоде теста.
Полученные количественные данные о динамике топологии, типе
траекторий в текущем периоде теста, величине саккад и длительности
фиксаций, будут использованы для разработки алгоритмов идентификации
локальных элементов текущей траектории осмотра изображений и
адекватной функции притяжения взгляда в модели [9] для имитации
результатов, получаемых в конкретном психофизическом тесте у
конкретного испытуемого.
Предполагается, что комплексное исследование индивидуальнотипологических особенностей зрительного внимания по параметрам
глазных движений позволит преодолеть некоторые ограничения при
обобщении и формализации данных психофизических исследований,
обусловленных
многофакторной
зависимостью
результатов,
их
неполнотой и противоречивостью. Одной из важных задач для проведения
следующих этапов детального психофизического исследования
представляется разработка правил формирования репрезентативной
выборки испытуемых с выраженными индивидуальными различиями
зрительного внимания, основанных на представленных в данной работе
результатах и на количественной оценке когнитивного стиля.
Работа поддержана грантом РГНФ 09-06-95218 а/F.
Литература
1. Барабанщиков В.А. Окуломоторные структуры восприятия. – М:
Издательство “Институт психологии РАН”, 1997. - 384 c.
2. Белопольский В.И., Функциональная структура и динамика взора
человека. Автореф. докт. дисс., М., 2008.
2. Величковский Б.М. Успехи когнитивных наук. // В мире науки.- 2003.
– 12. – 87-93.
3. Ярбус А.Л. Роль движений глаз в процессе зрения. - М.: Наука, 1965. 166с.
4. Irwin DE, Fixation location and fixation duration as indices of cognitive
processing. In Henderson JM and Ferreira F, (Eds) The interface of language,
vision, and action: eye movements and the visual world. New York.
Psychology Press, 2004,105-134.
5. Over E.A.B. et al. Coarse-to-fine eye movement strategy in visual search. //
J. Vis. Res. - 2007. - 47. -2272-2280.
6. Unema PJA et al. Time course of information processing during scene
perception: The relationship between saccade amplitude and fixation duration.
//J Vis Cogn.–2005.–12. - 473-494.
7. Liversedge S.P., Findlay J.M. Saccadic eye movements and cognition.//
Trends in Cogn. Scie. - 2000. – 4. - 1. - 6-14.
8. Podladchikova L.N. et al. Temporal dynamics of fixation duration, saccade
amplitude, and viewing trajectory // J. Int. Neurosci. - 2009. -v.8. - iss.4 - 487501.
9. Podladchikova L.N. et al. Model-based approach to study of mechanisms of
complex image viewing. // Opt. Mem. Neu. Netw. (Inf. Optics). – 2009. - 18.
– 2. 114–121.
10. Rybak I. et al. Attention-guided recognition based on "What"; and
"Where"
representations:
behavioral
model.
//Neurobiol.
Attent.,Elsevier,Academic.2005.663- 670.
11. Walther D.B., Koch C. Attention in Hierarchical Models of Object
Recognition. // Prog. in Brain Res. – Elsevier, 2007. - v.165. – p.57-78.
12. Zelinsky G.J. Specifying the Components of Attention in a Visual Search
Task. // Neurobiology of Attention. – Elsevier, 2005. – p.395-400.
13. Priviterra C.M., Stark L. Scanpath theory, attention and image processing
algorithms for prediction of human eye fixations. //Neurobiol.
Attent.,Elsevier,Academic.2005. 296-299.
14. Калинин К.В, Петрушан М.В, Самарин А.И., Шапошников Д.Г.
Алгоритмы активного рассматривания в системах распознавания лиц для
санкционированного доступа. // Известия ТРТУ. Информационная
безопасность. Изд-во ТРТУ. – 2006. - т.62. – 7. – с.59-64.
15. Aloimonus J., Weiss I., Bandyopadhyay A. Active vision. // Proc. of the
Int. Joint Conf. on Computer Vision, 1987. – p.35-54.
16. Bajcsy R. Active perception. // Proc. of the IEEE, 1988. – V.76. – P.9961005.
17. Величковский Б.М. Когнитивная наука: Основы психологии познания.
2 т. — Т. 1. М.: Смысл: Издательский центр «Академия», 2006. — 448 с.
18. Ungerleider, L.G., and Mishkin, M. (1982) Two cortical visual systems. In:
Ingle D.J., Goodale, M.A., and Mansfield, R. J. W. (Eds). Analysis of visual
behavior (pp. 549-586) Cambridge, MA: MIT Press.
19. Dunin-Barkowski W.L. On Neuroscience-Based Informational
Technologies for Authentic Models of Individual Mind. - Optical Memory and
Neural Networks, 2007, Vol. 16, No. 1, pp. 47-50.