Диплом, курсовая, контрольная работа
Помощь в написании студенческих работ

Психофизиологические механизмы интеграции признаков в зрительном восприятии

Диссертация: Психофизиологические механизмы интеграции признаков в зрительном восприятии
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Мётодолого-теоретической основой работы являются теория векторного кодирования информации в нервной системе, а также методологический принцип «Человек — Нейрон — Модель» (Соколов, 2003). Методология данного исследования сочетает психофизиологическую = парадигму анализа мозговой активности, основанную на многоканальной регистрации электрических процессов в головном мозге человека, а также… Читать ещё >

Содержание

  • ГЛАВА I. ПСИХОФИЗИОЛОГИЧЕСКИЕ МЕХАНИЗМЫ ИНТЕГРАЦИИ ПРИЗНАКОВ В ЗРИТЕЛЬНОМ ВОСПРИЯТИИ (ЛИТЕРАТУРНЫЙ ОБЗОР),.-.,
    • 1. 1. Исследование процесса интеграции признаков в психологии восприятия. л
  • Т.2. Мозговые механизмы процесса интеграции признаков
  • Т.З. Механизмы интеграции признаков с позиций теории векторного кодирования информации в нервной системе
    • I. 4. Методология измерения различий между стимулами в векторной психофизиологии
  • L5. Формулировка проблемы исследования
  • ГЛАВА II. МЕТОДИКА ИССЛЕДОВАНИЯ.11.-.58í
  • И.1. Эксперимент № 1. Психофизические методы исследования: прямое шкалирование
  • И-2. Эксперимент № 2. Психофизические методы исследования: зрительный поиск.
    • II. 3- Эксперимент № 3. Психофизиологические методы исследования: потенциалы, связанные с событием, при выполнении задачи зрительного поиска.-.л."
  • ГЛАВА III. — РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
    • III. 1. Эксперимент № 1. Механизмы различения трехлинейных фигур
    • 1. Ш2. Эксперимент № 2. Механизмы интеграции признаков ориентации линии и яркости
      • 111. 3. Эксперимент № 3. Психофизиологические корреляты сложности задачи различения в процессе зрительного поиска
  • ГЛАВА IV. ОБСУЖДЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ
    • IV. 1. Обсуждение результатов эксперимента № 1 — механизмы- различения трехлинейных фигур
    • IV. 2. Обсуждение результатов эксперимента № 2 — механизмы различения стимулов различной сложности в задаче зрительного поиска
    • IV. 3. Обсуждение результатов эксперимента № 3 — электрофизиологическое исследование мозговой активности при выполнении задачи зрительного поиска
    • IV. 4- Обобщение полученных результатов и перспективы дальнейших исследований
  • ВЫВОДЫ

Психофизиологические механизмы интеграции признаков в зрительном восприятии (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность работы. Изучение процессов обработки информации в зрительном восприятии является чрезвычайно актуальной и значимой задачей для решения фундаментальных задач психологии и для практики построения систем машинного зрения (Уинстон, 1978). Восприятие отдельных, простых, признаков зрительного стимула изучено, уже. достаточно хорошо, и нейрофизиологическая основа этого процесса в целом, ясна- (Соколов- 2003). Однако интеграция этих отдельных признаков, которая1, необходима для построения, предметных образовостается до конца не изученной (Treisman, 1999). Фундаментальная проблема «связывания» различных мозговых. систем, и в частностипроблема интеграции признаков в зрительном восприятии, является одной из наиболее активнообсуждаемых в современной психофизиологической литературе (Roskies, 1999). На данный, момент не существует общепринятого решения проблемы"связывания", хотя представлен ряд конкурирующих гипотез (Schmidt, 2009). Проблема, интеграции признаков тесно связана с более общей проблемой функциональной организации мозговой деятельности. (Singer, 1999). Такимобразом, выявление механизмов интеграции признаков является актуальнойзадачей для психофизиологии (Соколов, 2010).

В векторной психофизиологии построены-модели восприятияотдельных признаков зрительного. стимула — цвета, светлоты, ориентации линии. (Соколов, 2003). Построение моделей восприятия сложных стимулов, интегрирующих эти и. другие базовые признаки, является важной задачей для развития этой теории (Измайлов, Соколов, Чудина, 2005).. .

Мётодолого-теоретической основой работы являются теория векторного кодирования информации в нервной системе, а также методологический принцип «Человек — Нейрон — Модель» (Соколов, 2003). Методология данного исследования сочетает психофизиологическую = парадигму анализа мозговой активности, основанную на многоканальной регистрации электрических процессов в головном мозге человека, а также психофизическую парадигму анализа субъективных характеристик и объективных показателейпроцессов различения в сенсорной системе.

В соответствии с выбранной методолого-теоретической основой работы в текстеиспользуется ряд специальных терминов. Здесь: и далее под словом «признак"' следует понимать любую характеристику зрительного стимула— различение которой^ производится зрительной системойРазличение отдельных признаков осуществляется нейросетевыми- «модулями» зрительнойсистемы. Такие модули составленыиз одного или нескольких «каналов»: — параллельных путей анализа зрительной информацииО многоканальном модуле различения признака говорят, если в. его. состав входят несколько каналов, имеющих какие-либофункциональныеотличия друг от друга и совместно- 'осуществляющих кодирование признака: ;

В работе также используется такой конструкт теориивекторногокодирования информации в нервной системе, как «сферический закон: нормировки векторов возбуждения». Суть сферического законазаключается в томчто длинавектора возбужденияравно как и вектора связей, для любого нейрона является константой.

Основной целью> исследованияявляется изучение: мозговых механизмов интеграции признаков в зрительной системе человека на основе комплексного психофизического и психофизиологического исследования.

Объект исследования — процесс интеграции признаков в зрительном восприятии человека.

Предмет исследования — особенности! мозговой организации процессов интеграции признаков в зрительном восприятии человека.

Задачи исследования: ¦

1. Разработать экспериментальную' процедуру. исследования функционирования зрительной системы в процессе интеграции признаков:

2. Разработать и валидизировать новую методику исследования различения стимулов зрительной системой, основанную на использовании задачи зрительного поиска.

3. Провести психофизическое исследование интеграции однородных признаков (линий) в зрительной системе человека.

4. Провести психофизическое исследование интеграции разнородных признаков (ориентации линии и светлоты) в зрительной системе человека.

5. Провести психофизиологическое исследование зрительной системы в процессе интеграции признаков.

Теоретическая гипотеза исследования: интеграция признаков в зрительном анализаторе осуществляется нейронными сетями, организация которых соответствует принципам теории векторного* кодирования информации в нервной системе.

Частные гипотезы:

1. Интеграция однородных признаков (линий) при различении сложных стимулов (трехлинейных фигур) осуществляется многоканальным механизмом, составленным из модулей, кодирующих различные виды трехлинейных фигур и подчиняющимся сферическому закону нормировки вектора возбуждения.

2. Интеграция разнородных признаков-(ориентации линии и ее яркости) при различении сложных стимулов, обладающих двумя вышеперечисленными признаками, осуществляется многоканальным механизмом, составленным из модулей, кодирующих яркость и ориентацию и подчиняющимся сферическому закону нормировки вектора возбуждения. 1.

3. Процесс интеграции признаков осуществляется с помощью привлечения мозговой системы внимания.

Испытуемые. В соответствии с тремя выдвинутыми частными гипотезами проведены три эксперимента. В первом эксперименте приняли участие 5 испытуемых, во втором эксперименте приняли участие 150' испытуемых, в третьем эксперименте приняли участие 20 испытуемых. Все испытуемые имели нормальное или скорректированное зрение. Таким образомобщее число испытуемых в данном исследовании составило'175 человек (в возрасте 20−25 лет).

Методы исследования:

1. Психофизическое исследование кодирования стимулов различной сложности зрительнойсистемой человека (метод прямого шкалирования [Shepard, 1964; Измайлов, 1980], метод зрительного поиска [AvrahamYeshurun, Lindenbaum, 2008; Едренкин, 2009]).

2. Психофизиологическое (электрофизиологическое)' исследование особенностей мозговых процессов при осуществлении интеграции* признаков в зрительной системе человека^ на основе использования потенциалов, связанных с событиями (Измайлов, Соколов, Коршунова, Чудина, 2004).

Надежность и достоверность" полученных результатов и выводов обеспечиваются применением методов* регистрации и обработки' данных, адекватных предмету и задачам, настоящего исследованияорганизацией экспериментов-в соответствии со стандартами экспериментальной психологии, психофизиологии и психофизикисистемностью исследовательских процедур, использованием при обработке результатов, современных статистических методов, отвечающих специфике эмпирических данных, а также согласованностью полученных результатов^ данными других исследователей.

Научная новизна исследованиязаключается в построении моделей различения для сложных (составных) признаков: Эти модели построены путем применения методов векторной психофизиологии для исследования процессов различения сложной стимуляции, что осуществлено впервые. Также следует отметить применение новой психофизической методики, разработанной в рамках данного исследования и использованной в ряде экспериментов (измерение различий между стимулами на основании показателей эффективности решения задач зрительного поиска). Впервые в рамках психофизиологической теории векторного кодирования информации в нервной системе исследована интеграция однородных признаков (сочетания линий) и разнородных признаков (ориентация и яркость). Данные, полученные с помощью оригинальной методики зрительного поиска, открывают новую информацию, которая указывает на принципиальные асимметрии процессов различения, осуществляющихся в зрительной системе.

Теоретическая значимость исследования заключается в получении новых сведений о психофизиологических механизмах интеграции признаков в зрительной системе человека. На примере признаков пространственной ориентации и яркости рассмотрен важный теоретический вопрос о принципиальной возможности и характере взаимодействия между отдельными признаками. Полученные данные позволяют более детально рассмотреть проблему механизма объединения простых признаков в сложный объект, и это касается как интеграции однородных признаков (сочетания линий, образующих элементы контура предмета), так и разнородных (ориентации линии и ее светлоты).

В настоящей работе проведено экспериментальное изучение восприятия сложных стимулов, на основании чего построены геометрические модели, отвечающие положениям векторной психофизиологии. Разработан психофизический метод измерения различий между стимулами, основанный на показателях эффективности их различения сенсорной системой при выполнении задач зрительного поиска. Показано, каким образом осуществляется интеграция однородных признаков (сочетания линий) и разнородных (ориентации линии и светлота).

Практическая значимость работы заключается в, возможности использования установленных закономерностей в системах машинного зрения для построения программных иаппаратных средств, осуществляющих распознавание изображений.

Положения, выносимые на защиту:

1. Нейронные сети, осуществляющие кодирование сложных признаков, подчиняются сферическому закону, аналогично нейронным сетям, кодирующим простые признаки.

2. Совместное различение трех типов сложных стимулов, составленных из трех отрезков линий — «трехлинейных фигур» — осуществляется трехканальным модулем, на входы которого подается информация из двухканальных модулей, распознающих отдельные типы «трехлинейных фигур».

3. Различение сложных стимулов, сочетающих признак ориентации линии и< признак светлоты, осуществляется четырехканальным модулем, объединяющим трехканальный модуль различения ориентации и одноканальный яркостный модуль, при этом наблюдается взаимодействие между признаками яркости и ориентации.

4. Интеграция признаков осуществляется с вовлечением механизмов ориентировочного рефлекса, обновляющего многомерную нервную модель стимула.

5. Не существует универсального принципа формирования нейронной сети, детектирующей сложный стимул, содержащий несколько простых признаков.

Апробация работы. Результаты работы обсуждались на заседаниях кафедры психофизиологии факультета психологии МГУ имени М. В. Ломоносовапредставлены на XIII, XV, XVI Международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Ломоносов» (Москва, 2006, 2008, 2009) — на Европейском конгрессе по математической психологии.

Ювяскюля, Финляндия, 2010) — на IV Международной конференции по когнитивной науке (Томск, 2010) — на IX Российско-Гермато-Китайском научном семинаре «Когнитивная нейронаука» (Пекин, Китай, 2011).

Используемые методы исследования и результаты диссертационной работы используются на факультете психологии МГУ имени М. В. Ломоносова в материалах курса «Категориальная структура зрительного восприятия» (кафедра психофизиологии).

Публикации. По результатам диссертационного исследования ' опубликовано 9 печатных работ, в том числе 3 публикации в рецензируемых журналах, рекомендованных ВАК при Министерстве образования и науки РФ для публикации основных результатов диссертационных исследований.

Структура и объем диссертации

Работа состоит из введения, четырех глав, выводов, списка литературы и приложений. Основной текст диссертации изложен на 159 страницах и включает в себя 49 рисунков и 2 таблицы.

Список литературы

включает 178 публикаций, из них 150 на английском языке.

ВЫВОДЫ.

Основной вывод. Интеграция признаков в зрительной системе человека осуществляется нейронными сетями, организация которых соответствует принципам-теории векторного кодирования информации в нервной системе, а именно принципу сферичности и принципу векторного кодирования. При этом интеграция признаков осуществляется за счет конвергенции отдельных каналов.

Частные выводы.

1. Различение сложных стимулов, построенных путем сочетания простых однородных стимулов, а именно трехлинейных фигур, для каждого из рассмотренных типов трехлинейных фигур осуществляется двухканальным модулем, подчиняющимся сферическому закону.

2. Интегральная нейронную сеть, осуществляющая различение трехлинейных фигур всех рассмотренных типов, осуществляется таким трехканальным модулем, чтопервые каналы каждого из трех модулей активируют один и тот же канал интегральной сети, а вторые каналы двухканальных модулей активируют еще два канала интегральной сети.

3. Различение простых стимулов, отличающихся по яркости, в задаче зрительного поиска осуществляется за счет двухканального модуля, однако вследствие малой кривизны дуги в субъективном пространстве в малых диапазонах может быть аппроксимировано одноканальным модулем.

4. Различение простых стимулов, отличающихся по пространственной ориентации, в задаче зрительного поиска осуществляется за счет трехканального модуля, подчиняющегося сферическому закону.

5. Различение сложных стимулов, отличающихся по пространственной ориентации и по яркости, в задаче зрительного поиска осуществляется за счет четырехканального модуля, являющегося комбинацией одноканального модуля различения яркости и трехканального модуля различения пространственной ориентации.

6. В полученном четырехмерном пространстве между признаками пространственной ориентации и яркости наблюдается взаимодействие, при этом признак пространственной ориентации доминирует над признаком яркости.

7. Особенности потенциалов, связанных с событиями, возникающих в теменно-затылочных областях мозга, отражают эффективность выполнения задач зрительного поиска, вовлекающих механизмы интеграции признаков.

Показать весь текст

Список литературы

  1. О.С. Гиппокамп и память. М.: Наука, 1975. 239 с.
  2. H.H. Функциональные состояния: механизмы и диагностика. М.: МГУ, 1995.-287 с.
  3. H.H., Быкова Н. Б., Анисимов Н. В., Пирогов Ю. А., Соколов E.H. Гамма-ритм участвует в сенсорном кодировании // Биомедицинская радиоэлектроника.- № 3, 2002. С. 34−42.
  4. И.В. Использование задачи зрительного поиска для измерения субъективных различий между стимулами // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 14. Психология.- № 3, 2009. С. 66−77.
  5. Зинченко 10. П. Методологические проблемы фундаментальных и прикладных психологических исследований // Национальный психологический журнал.- № 1(5), 2011. С. 42−49.
  6. A.M. Главная загадка природы: как на основе процессов мозга возникают субъективные переживания // Психологический журнал.- Т. 20, № 3, 1999.-С. 93−104.
  7. Ч.А. Многомерное шкалирование ахроматической составляющей цвета. // Нормативные и дескриптивные модели принятия решений: По материалам советско-американского семинара / Ред. Б. Ф. Ломов. М.: Наука, 1981. С. 98—110.
  8. Ч.А., Соколов E.H., Черноризов A.M. Психофизиология цветового зрения. М.: МГУ, 1989. 205 с.
  9. Ч.А. Сферическая модель цветоразличения. М.: МГУ, 1980. -171 с.
  10. Ч.А., Зимачев М. М., Соколов E.H., Черноризов A.M. Двухканальная модель ахроматического зрения лягушки // Сенсорныесистемы, Т. 20, № 1, 2006. С. 1−11.
  11. Ч.А., Исайчев С. А., Шехтер Е. Д. Двухканальная модель различения сигналов в сенсорных системах // Вестник МГУ. Сер. 14. Психология. № 3, 1998. С. 29−40.
  12. Ч.А., Соколов E.H. Метрические характеристики сферической модели цветоразличения // Вестник Московского университета, сер. 14. Психология. 1978. С. 47−61.
  13. Ч.А., Соколов E.H., Едренкин И. В. Интегрирование простых признаков стимула в нейронных сетях зрительной системы // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. № 5−6, 2008. С. 34−45.
  14. Ч.А., Соколов E.H., Коршунова С. Г., Чудина Ю. А. Геометрическая модель различения ориентации линии, основанная на субъективных оценках и зрительных вызванных потенциалах // Журнал ВНД. Т. 54, № 2, 2004. С. 267−279.
  15. Ч.А., Соколов E.H., Чудина Ю. А. Конфигурационные и категориальные характеристики, зрительного восприятия схематических фигур // Вестник РУДН, том 54, вып.2., 2005. С. 44−57.
  16. , Ч.А., Ласточкина М.Н, Полянская Г. Н., Соколов E.H. Различение линий и углов зрительной системой // Вестник МГУ. Сер. 14, Психология. № 1, 1988. С. 41−50.
  17. М.К. К истории становления дифференциальной психофизиологии в психологическом институте // Вопросы психологии. 2004, N2.-С. 81−91.
  18. А.Р. Высшие корковые функции человека и их нарушения при локальных поражениях мозга. 3-е изд. М.: Академический проект, 2000. — 512 с.
  19. Е.Л., Шехтер Е. Д., Едренкин И. В. Семантическое пространство названий эмоций1 при аутизме. // Психология: журнал Высшей школы экономики. 2011. — Т. 8, № 1. — С. 122−138.' 145 •
  20. Е.Н. Восприятие и условный^ рефлекс: новый взгляд. М.: УМЕС «Психология" — МПСИ, 2003. 287 с.
  21. Соколов Е. Н- Очерки по психофизиологии сознания. — М.: МГУ, 2010. — 255 с.
  22. Соколов Е. Н- Теоретическая психофизиология. М.: МГУ, 1986. — 107 с.
  23. Терехина АЛО. Анализ данных методом многомерного шкалирования. М.: Наука, 1985. — 168 с- .
  24. Э. Объекты и их свойства в зрительном восприятии человека // В мире науки. 1987. — № 1. — с. 68−78-
  25. П. (ред.) Психология машинного зрения. М.: Мир, 1978. — 344 с:26: Фомин С. В., Соколов ЕЛ Г., Вайткявйчус Г. Г. Искусственные органычувств. М.: Наука, 1979. 280 с.
  26. И. А. Каменкович В.М. Шараев. Г. А. Относительное значение линий? и углов- геометрических фигур для их опознания человеком // Журнал ВИД: Т. 50, № 3, 2000.: — С. 403−409.
  27. Шелепин, Ю-Е. Ориентационная избирательность и пространственно частотные характеристики рецептивных полей нейронов затылочной -коры кошкиН Нейрофизиология- т. 13-№ 3j 198IV-С. 227−232.
  28. Arend I., Rafal R., Ward R. Temporal feature integration in the right parietal cortex // Neuropsychologia. Vol. 49, № 7, 2011. — pp. 1788−1793.
  29. Arguin M., Cavanagh P., Joanette Y. Visual feature integration with an attention deficit // Brain and’Cognition. Vol: 24- 1,1994- - pp- 44−56:
  30. Ashby E.G., Prinzmetal W., Ivry R., Maddox W.T. A formal theory of feature binding in object perception // Psychological Review. — Vol. 103, № 1, 1996. -pp. 165−192.
  31. Avraham Т., Yeshurun Y., Lindenbaum M. Predicting visual search performance by quantifying stimuli similarities // Journal of Vision, Vol. 8, № 4, 2008. pp. 1−22.
  32. Bartels A., Zeki S. The temporal, order of binding visual attributes // Vision research, Vol. 46, № 14, 2006. pp. 2280−2286.
  33. Basar E. Brain Function and Oscillations // V. II: Integrative Brain Function. Neurophysiology and Cognitive Processes. Springer, 1999. pp. 367−380.
  34. Biederman I. Recognition-by-components: A theory of human image understanding // Psychological Review, Vol. 94, 1987. pp. 115−147.
  35. Biederman I. Visual object recognition // In S.M. Kosslyn, D.N. Osheron (Eds.)^ Visual Cognition, Vol. 2. Cambridge, MA: MIT Press, 1995.
  36. Bouvier S., Treisman A. Visual feature binding requires reentry // Psychological Science. Vol. 21, № 2, 2010: — pp- 200−204-
  37. Butler B.E., Mewhort D.J., Browse R.A. Whemdo letter features* migrate? A. boundary condition for feature-integration theory // Perception Psychophysics. -Vol. 49, № 1, 1991. pp. 91−99.
  38. Carr V.J., Dewis S.A., Lewin T.J. Illusory conjunctions and perceptual grouping in. a visual-search task in- schizophrenia // Psychiatry Research. — Vol- 80, № 1, 1998.-pp: 69−81.
  39. Cohen A, Ivry R. Illusory conjunctions inside and outside the focus of attention // Journal of Experimental’Psychology: Human Perception and Performance. -Vol 15, № 4, 1989.-pp. 650−663.
  40. Cohen A., Rafal R. Attention and feature integration: Illusory conjunctions in a patient with a parietal lobe lesion // Psychological Science, № 2, 1991. pp. 106−110.
  41. De Oliveira S.G., Thiele A., Hoffmann K.P. Synchronization of neuronal-, activity during stimulus expectation-in^direction discrimination task // Jornal of Neuroscience. 17, 1997. pp. 9248−9260.
  42. Desimone R., Duncan J-, Neural» mechanisms of selective, visual attention // Annual Review of Neuroscience. 18, 1995. pp. 193−222.
  43. Deutsch J.A., Deutsch D. Attention: Some theoretical considerations // Psychological Review, 70,. 1963. pp- 80−90.
  44. Distler H.K., Gegenfurtner K.R., vail Veen H.A., HawkenM.J. Velocity constancy in a virtual reality environment // Perception- 29, 2000. pp. 14 231 435.
  45. Dong Y., Mihalas S., Qiu F., von der Heydt R., Niebur E. Synchrony and the binding problem- in- macaque visual cortex // Journal of Vision. Vol. 8, № 7, 2008. pp. 1−16.
  46. Duncan J., Humphreys G. W. Visual search and stimulus similarity // Psychological Review, Vol. 96, 1989. pp. 433−458. .
  47. Dzhalarov E.N., Colonius H. Dissimilarity cumulation theory and subjective metrics // Journal of Mathematical Psychology, Vol: 51, 2007. pp. 290−304.
  48. Dzhafarov E.N., Colonius Hi Reconstructing distances among objects from their discriminability // Psychometrika, Vol. 71, 2006. pp. 365 — 386.
  49. Dzhafarov E.N. Dissimilarity Cumulation as a procedure correcting for violations of triangle, inequality^ // Journal of Mathematical Psychology, Vol. 54, 2010.-pp. 284−287.•: 148
  50. Edelman G.M. Neural Darwinism: The Theory of Neuronal Group Selection: New York: Basic Books, 1987. 371 pp.
  51. EnnsJ:T., Rensink R.A. Preattentive recovery of threedimensional. orientation ftom line drawings //PsychologicaUReview^.98, 199k pp. 335−351.
  52. Enns J.T., Rensink R.A. Sensitivity to three-dimensional orientation invisual search-//Psychological Science, ly 1990: -ppi 323−326-
  53. EstermanVerstynen T., RobertsonL.C. Attenuating illusory binding with TMS of. the right parietal cortex// Neuroimage. VoL 35- № 3- 2007. — pp. 1247−1255:. — .
  54. Friedman-Hill S.R., Robertson L.G., Treisman A. Parietal contributions to visual feature binding: Evidence from a patient with bilateral lesions // Science. -Vol. 269. № 5225. 1995. — pp. 853−855.
  55. Ghose G.M., Maunsell J. Specialized representations in visual cortex: a role for binding? //Neuron 24, 1999. pp. 79−85
  56. Gray C.M., The temporal correlation hypothesis of visual feature integration: still alive and well// Neuron 24, 1999. pp. 31−47.
  57. Guzman A. Decomposition of a visual- scene into three-dimensional bodies // Automatic interpretation- and classification of images 7 Ed: A. Grasselli". New York: Academic Press, 1969. pp. 291−304.
  58. Heggelund P: A bidimensional theory of achromatic color vision II Vision Research.32, 1992.-pp: 2107−2119-
  59. Hubel D., Wiesel T. Receptive fields and functional architecture in- two nonstriate visual^^ areas (T8-and4l9)^ of^the cat// Journal
  60. Hubel D., Wiesel T. Receptive- fields, binocular interaction- and functional. architecture in the cat’s visual cortex // Journal of Physiology, 160, 1962. pp. 106−154.
  61. Ivry R.B., Prinzmetal W. Effect of feature similarity on illusory conjunctions // Perception Psychophysics. Vol. 49, № 2, 1991. — pp. 105−116.
  62. Izmailov Ch.A. Uniform Color Space and Multidimensional scaling (MDS) // In: Psychophysical Judgement and the Process of Perception. H.G.Geissler and Petsold (eds). Berlin, VEB'Deutcher Verlag der Wissenschaften-. 1982. pp. 5262. ' ¦ «. ¦
  63. Izmailov Ch.A., Sokolov E.N. Multidimensional scaling of lines and angles discrimination. In: Psychophysical Explorations of Mental Structures. // Ed. H. G'Geissler. Toronto-Bern-Stuttgart, I Iogrefe and Huber Publishers, 1990. -pp. 181−189.
  64. Julesz B: A brief outline of the texton theory of human vision // Trends in Neuroscience, 7, 1984. pp: 41−45.
  65. Julesz B. Texton gradients: The texton theory revisited // Biological Cybernetics, 54, 1986. pp. 245−251.
  66. Julesz B., Bergen J.R. Textons, the fundamental elements in preattentive vision and perception of textures II The Bell: System Technical Journal, 62 (6), 1983. -pp. 1619−1645.
  67. Kahneman D., Treisman A. Changing views of attention and automaticity // Parasuraman R., Davies R. (Eds.). Varieties of attention. New York: Academic Press, 1984. pp. 29−61.
  68. Kahneman D., Treisman A., Gibbs B.J. The reviewing of object files: Object-specific integration of information // Cognitive Psychology Vol. 24. — № 2, 1992.-pp. 175−219.
  69. Kastner S., De Weerd P., Desimone R., Ungerleider L.G. Mechanisms of directed attention in the human extrastriate cortex as revealed by functional MRI // Science 282, 1998. pp. 108−111.r
  70. Kristjansson A., Tse P.U. Curvature discontinuities are cues for rapid shape analysis // Perception & Psychophysics, 63, 2001. pp. 390−403.
  71. Lamme V.A.F., Roelfsema P.R. The distinct modes of vision offered by feedforward and recurrent processing // Trends in Neurosciences 23, 2000. -pp. 571−579.
  72. Levin D.T., Angelone B.L. Visual search for a socially defined feature: What causes the search asymmetry favoring cross-race faces? // Perception & Psychophysics, 63, 2001-. pp. 423−435.
  73. Levin D.T. Classifying faces by race: The structure of face categories // Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, & Cognition, 22, 1996. pp. 1364−1382.
  74. Li Z., Phillips J., Durgin F.H. The underestimation of egocentric distance: evidence from frontal matching tasks // Attention, Perception & Psychophysycs, 2011.
  75. Llinas R. Consciousness and the thalamocortical loop // International Congress Series, Vol. 1250, Cognition and emotion, in the brain. Selected topics’of the International Symposium on Limbic and Association Cortical Systems, 2003. -pp. 409−416.
  76. Llinas R.R., Pare D. Of dreaming and wakefulness // Neuroscience, Volume 44, Issue 3, 1991. pp. 521−535.
  77. Luck S.J., Chelazzi L., Hillyard S.A. and Desimone R. Neural mechanisms of spatial selective attention in areas VI, V2, and V4 of macaque visual cortex // Journal of Neurophysiology. 77, 1997. pp. 24−42.
  78. Malinowski P., Hubner R. The effect of familiarity on visual-search performance: Evidence for learned basic features // Perception and Psychophysics, 63, 2001. pp. 458−463.
  79. Marr D. Vision. New York, W. H. Freeman. 1982. 369 pp.
  80. Mikami A., Newsome W.T., Wurtz R.H. Motion selectivity in macaque visual cortex. I. Mechanisms of direction and speed selectivity in extrastriate area MT //Journal of Neurophysiology. 55, 1986. pp. 1308−1327.
  81. Moran J. and Desimone R. Selective attention gates visual processing in the extrastriate cortex // Science 229, 1985. pp. 782−784.
  82. Naatanen R. Attention and brain function. New Jersey: Erlbaum Associates, 1992. 494 pp.
  83. Nothdurft H.C. Faces and facial expression do not pop-out // Perception, 22,1993.-pp. 1287−1298.
  84. Penrose L.S., Penrose R. Impossible Objects: A Special Type of Illusion // British Journal of Psychology, 49, 1958. pp. 31−33.
  85. Perrett D.I., Rolls E.T., Caan W. Visual neurons responsive to faces in the monkey temporal cortex // Experimental Brain Research 47, 1982. pp. 329 342.
  86. Previc F.H., Blume J.L. Visual search asymmetries in three-dimensional space // Vision Research, 33, 1993. pp. 2697−2704.
  87. Previc F.H., Naegele P.D. Target-tilt and vertical-hemifleld-asymmetries in free-scan search for 3-D targets // Perception & Psychophysics, 63, 2001. pp. 445−457.
  88. Previc F.H. Attentional and oculomotor influences on visual field anisotropics in visual"search performance // Visual Cognition, 3, 1996. pp. 277−301.
  89. Prinzmetal W., Henderson D, Ivry R. Loosening-the constraints on illusory conjunctions: assessing the roles of exposure duration and attention // Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance Vol. 21, 1995.-pp. 1362−1375.
  90. Prinzmetal W., Presti D.E., Posner, M.I. Does attention affect visual feature integration? // Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance. Vol 12, № 3, 1986. — pp. 361−369
  91. Pylyshyn Z.W. Visual indexes, preconceptual objects, and situated vision // Cognition. 80, 2001. pp. 127−158.
  92. Qian N., Andersen R.A. Transparent motion perception as detection of unbalanced motion signals. II. Physiology // Journal of Neuroscience. 14, 1994.-pp. 7367−7380.
  93. Quiroga, R.Q., Reddy, L., Kreiman, G., Koch, C., Fried, I. Invariant visual representation by single neurons in the human brain // Nature. — Vol. 435 (7045). 2005. — pp. 1102−1107.
  94. Recanzone G.H., Wurtz R.H., Schwarz U. Responses of MT and MST neurons to one and two moving objects in the receptive field // Journal of Neurophysiology. 78, 1997. pp. 2904−2915.
  95. Revonsuo A., Newman J. Binding and Consciousness // Consciousness and Cognition, 8, 1999. pp. 123−127.
  96. Reynolds J., Chelazzi L., Desimone R., Competitive mechanisms subserve attention in
  97. Reynolds J.H., Desimone R., The role of neural mechanisms of attention in solving the binding problem // Neuron 24, 1999. pp. 19−29.
  98. Riesenhuber M., Poggio T. Are cortical models really bound by the „binding problem“? // Neuron 24, 1999. pp. 87−93.
  99. Robertson L.C. Binding spatial attention and perceptual awareness // Nature Review Neuroscience. Vol. 4. — № 2, 2003. pp. 93−102.
  100. Robertson L.C., Treisman A.M., Friedman-Hill S.R., Grabowecky M. The interaction of spatial and object pathways: Evidence from Balint’s syndrome // The Journal of Cognitive Neuroscience. Vol. 9., 1997. — pp. 295−317.
  101. Rolls E.T. Neurons in the cortex of the temporal lobe and in the amygdala of the monkey with' responses selective for faces // Human Neurobiology. 3, 1984. pp. 209−22.
  102. Rorden C., Mattingley J.B., Karnath H.-O., Driver J. Visual extinction* and prior entry: Impaired perception of temporal order with intact motion perception after parietal injury // Neuropsychologia. — Vol. 35. № 4, 1997. -pp. 37−52.
  103. Rosenblatt F. Principles of neurodynamics: Perception and the theory of brain ' mechanisms. Washington, D.C.: Spartan Books. — 1962. 622 p.
  104. Rosenholtz R. Search asymmetries?'What-search asymmetries? // Perception & Psychophysics, 63, 2001. pp. 476−489:122: Roskies A.L. The Binding Problem // Neuron: Vol. 24, № 1,1999. — pp. 7−9.
  105. Royden C.S., Wolfe J., Klempen N. Visual search asymmetries in motion and optic flow fields // Perception & Psychophysics, 63, 2001. pp. 436−444.
  106. Rumelhart D.E., McClelland* J.L. (Eds.)» Parallel distributed processing: Explorations in the microstructure of human cognition. — Vol. 1. Foundations. Cambridge, MA: MIT Press. 1986. 263 pp.
  107. Schmidt T. Perception: The Binding Problem and1 the Coherence of Perception // In: W.P. Banks (Ed.), Encyclopedia of Consciousness, Academic Press, Oxford, 2009. pp. 147−158.
  108. Schneider W., Shiffrin R.M. Controlled- and automatic human information processing: 1. Detection, search and attention // Psychological Review. V. 84. No. k 1977. pp. 1−66.
  109. Schubo A., Schroger E., Meinecke C. Texture segmentation- and visual search for pop-out targets: An- ERP study // Brain Research: Cognitive- Brain Research. 2004, 21. pp. 317−334.
  110. Schubo A., Wykowska A., Muller HJ. Detecting pop-out targets in contexts of varying' homogeneity: investigating homogeneity coding with event-related brain potentials (ERPs) // Brain Research, 1138, 2007. pp. 136−147.
  111. Seidemann E., Newsome W.T. Effect of spatial attention on the responses of area MT neurons // Journal of Neurophysiology. 81, 1999. pp. 1783−1794.
  112. Seth A.K., McKinstry J.L., Edelman G.M., Krichmar J.L. Visual binding, reentry, and neuronal synchrony in a physically situated brain-based device // In C.G. Prinze et al. (Eds.), Proc. 3rd Int. Workshop on Epigenetic Robotics, 2003. pp. 177−179.
  113. Shadlen M.N., Movshon J. A. Synchrony unbound: a critical evaluation of the temporal binding hypothesis // Neuron, 24, 1999. pp. 67—77.
  114. Shafritz K.M., Gore J.C., Marois R. The role of the parietal cortex in visual feature binding. Proceedings of the National Academy of Sciences USA. Vol. 99, № 16, 2002.-pp. 10 917−10 922.
  115. Shen J., Reingold E.M. Visual search asymmetry: The influence of stimulus familiarity and low-level features. Perception & Psychophysics, 63, 2001. pp. 464−475.
  116. Shepard R.N. Attention and the metric structure of the stimulus space // J. of Mathematical Psychology, V. 1', 1964. pp. 54−87.
  117. Shepard R.N. Towards a universal law of generalization for psychological space. // Science, V. 237, 1987. pp. 1317−1323:
  118. Shepard R.N., Carroll J.D. Parametric representation of nonlinear data structures // In: Multivariate analysis (Ed. P.R. Krishnaiah). New York: Acad. Press, 1966. pp. 561−592.
  119. Shevelev I.A., Lazareva N.A., Novikova B.V., Tikhomirov A.S., Sharaev G.A. Double orientation tuning in the cat visual cortex units // Neuroscience, 61(4), 1994. pp. 965−973.
  120. I.A., Lazareva N.A., Sharaev G.A. // Interrelation of tuning characteristics to bar, cross and corner in striate neurons // Neuroscience. V. 88, 1999.-pp. 17−25.
  121. Shiffrin M.R., Schneider W. Controlled and automatic human information processing: II. Perceptual learning, automatic attending, and a general theory // Psychological Review, 84, 1977. pp. 127−190.
  122. Sincich L.C., Horton J.C. The circuitiy of VI and V2: Integration of color, form, and motion // Annual Review of Neuroscience. 28, 2005. pp. 303−326.
  123. Singer W., Gray C.M., Visual feature integration and the temporal correlation hypothesis//Annual'Review of Neuroscience. 18, 1995. pp. 555−586.
  124. Singer W., EngeL A.K., Kreiter A.K., Munk M.H.J., Neuenschwander S., Roelfsema P.R. Neuronal assemblies: necessity, signature and detecability // Trends in Cognitive Science. 1, 1997. pp. 252—261.
  125. Singer W. Neuronal synchrony: a versatile code for the definition of relations? //Neuron 24, 1999. pp. 49−65.
  126. Skottun B.C., Bradley A., Sclar G., Ohzawa I., Freeman R.D. The effects of contrast on visual orientation and spatial frequency discrimination: a comparison of single cells and behavior // Journal of Neurophysiology. 57, 1987.-pp. 773−786.
  127. Sokolov E.N. Perception and the Conditioned Reflex: vector encoding // International JournaLof Psychophysiology. Vol. 35., 2000. pp. 197−217.
  128. Sokolov E.N., Izmailov Ch.A. The Conceptual Reflex Arc: A Model of Neural Processing as Developed for Color Vision // In: Modern Issues of Perception, H.G.Geissler (ed.), Berlin, VEB Deutscher Verlag der Wissenschaften, 1983, pp. 192−216.
  129. Steinicke F., Brader G., Hinrichs K., Willemsen P. Change Blindness Phenomena for Virtual Reality Display Systems // IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 2011.
  130. Sun J., Perona P. Preattentive perception of elementary three dimensional shapes // Vision Research, 36, 1996. pp. 2515−2529.
  131. Suzuki S., Cavanagh P. Facial organization blocks access to low-level features: An object inferiority effect // Journal of Experimental Psychology: Human Perception & Performance, 21, 1995. pp. 901−913.
  132. Thiele A., Stoner G. Neuronal synchrony does not correlate with motion coherence in cortical area MT // Nature 421 (6921), 2003. pp. 366−370
  133. Titchener E.B. The Quality of Sensation: Vision. // In: A Textbook of Psychology, 1910. pp. 59−92.
  134. Treisman A. The binding problem // Current Opinion in Neurobiology Vol. 6,№ 2, 1996.-pp. 171−178.
  135. Treisman A., Gormican S. Feature analysis in early vision: Evidence from search asymmetries // Psychological Review, 95, 1988. pp. 15−48.
  136. Treisman A., Kanwisher N. Perceiving visually presented objects: recognition, awareness, and modularity // Current Opinion in Neurobiology, 8, 1998. pp. 218−226.
  137. Treisman A., Paterson R. Emergent features, attention and object perception // Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance — Vol. 10, 1984.-pp. 12−21.
  138. Treisman A., Souther J. Search asymmetry: A diagnostic for preattentive processing of separable features // Journal of Experimental Psychology: General, 114, 1985. pp. 285−310.
  139. Treisman A.M., Gelade G. A feature-integration theory of attention // Cognitive Psychology. Vol. 12. — № 1. 1980. — pp. 97−136.
  140. Treisman A.M., Schmidt H. Illusory conjunctions in the perception of objects // Cognitive Psychology. Vol. 14. — № 1. 1982. — pp. 107−141.
  141. Treue S., Maunsell J.H.R. Attentional modulation of visual motion processing in cortical areas MT and MST // Nature 382, 1996. pp. 539−541.
  142. Tsal Y. Do illusory conjunctions support feature integration theory? A critical review of theory and findings // Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance Vol. 15, 1989. — pp. 394−400.
  143. Van Dam W.O., Hommel B. How Object-Specific Are Object Files? Evidence for Integration by Location // Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance. Vol. 36, №<5, 2010. — pp. 1184−1192.
  144. Vinogradova 0: S., Lindsley D.F. Extinction1 of reaction to sensory stimuli in single neurons of visual cortex in unanastethized. rabbits // Federal Proceedings. Vol. 23, 1964. pp. 241−246.
  145. Von der Malsburg-C. The what and why of binding: The modeler’s perspective //Neuron.-Vol. 24. № 1. 1999.-pp. 111−125.
  146. Von der Malsburg, G. The correlation theory of brain function // MPI Biophysical Chemistry, InternalReport. 1981. pp. 81−82.
  147. VomGrunau Mi, Dube S. Visual search asymmetry for viewing direction // Perception'& Psychophysics, 56, 1994: pp. 211−220.
  148. Wallis G., Rolls E. A model of invariant object recognition in the visual system // Progress «^Neurobiology. 51, 1997. pp. 167−194.
  149. Wang Q-, Cavanagh P., Green M! Familiarity and pop-out in visual search // Perception & Psychophysics, 56, 1994. pp. 495−500.
  150. Wojciulik E., Kanwisher N.G. The generality of parietal’involvement in visual attention //Neuron. Vol. 23: — №-4, 1999. — pp. 747−764.
  151. Wolfe J.M. Asymmetries in* visual search: an introduction // Perception and Psychophysics. Vol. 63, № 3, 2001-. pp. 381−389.
  152. Wolfe JiM. What do 1,000−000 trials tell us about visual search? // Psychological Science, 9, 1998. pp. 33−39.
  153. Wolfe J.M., Cave K.R. The psychophysical evidence for a binding problem in human vision // Neuron. Vol. 24, № 1, 1999. — pp. 11−17, 111−125.
  154. Wolfe J.M., Friedman-Hill S.R., Stewart M.I., O’Connell, K.M. The role of categorization in visual search for orientation // Journal of Experimental Psychology: Human Perception & Performance, 18, 1992. pp. 34−49.
  155. Wolfe J.M., Yee A., Friedman-Hill S.R. Curvature is a basic feature for visual search // Perception, 21, 1992. pp. 465−480.
  156. Yamane S., Kaji S., Kawano K. What facial features activate face neurons in the inferotemporal cortex of the monkey? // Experimental Brain Research. 73, 1988.-pp. 209−214.
  157. Yeshurun Y., Carrasco M. Attention improves or impairs visual performance by enhancing spatial resolution // Nature 396, 1998. pp. 72−75.
  158. Yeshurun Y., Carrasco M. Spatial attention improves performance in spatial resolution tasks // Vision Research 39, 1999. pp. 293−306.
Заполнить форму текущей работой

На отлично!