Information

Oberflächenwahrnehmung


Ich suche ein Forschungsstudium:

  1. Wie klein und zusammengedrückt müssen Partikel einer Oberfläche sein, um von Menschen als feste Oberfläche wahrgenommen zu werden? Z.B. Sand fühlt sich noch körnig an. Gibt es Untersuchungen darüber, wie stark es zwischen verschiedenen Körperbereichen variiert?
  2. Dieselbe Frage, aber wo die Schmerzgrenze liegt - das Gehen auf Kies kann schmerzhaft sein, das Gehen auf Sand nicht.

Hinweise auf relevantes Material sind sehr willkommen!


1) Unterscheidung zwischen fest und körnig

Es ist die Verteilung der Berührungsrezeptoren in Ihrer Haut, die die Unterscheidung zwischen festen und körnigen Objekten ermöglicht.

Die Fähigkeit, zwei separate Punkte, die gleichzeitig auf die Haut aufgetragen werden, an einem einzigen Punkt zu erkennen, wird als . bezeichnet Zwei-Punkte-Diskriminierung. Die Zweipunktunterscheidung variiert mit der Position auf der Körperoberfläche. An der Fingerkuppe beträgt sie ca. 2 mm und erhöht sich auf der Rückseite auf über 40 mm. (vcu.edu)

Bildquelle: Annals of Neurology, CC-Lizenz

2) Berührung vs. Schmerz

Der Tastsinn wird durch Berührungsrezeptoren und Schmerz durch Schmerzrezeptoren (Nozizeptoren) ermöglicht. Im Allgemeinen werden Schmerzrezeptoren durch größere . aktiviert Druck als Berührungsrezeptoren. Das Gehen auf Kies (scharfkantige Steine) übt wahrscheinlich eine größere Kraft auf einen bestimmten Bereich Ihrer Haut aus als das Gehen auf abgerundeten Sandstücken, so dass es wahrscheinlicher Schmerzen verursacht.

Mechanorezeptive Nozizeptoren haben eine hohe Aktivierungsschwelle – sie reagieren auf mechanische Stimulation, die so intensiv ist, dass sie das Gewebe schädigen kann. (nobaproject.com)

Mehr Info:

  • Ganzkörperkartierung der räumlichen Sehschärfe für Schmerz und Berührung (Annals of Neurology, 2014)
  • Schmerzempfindlichkeit und taktile räumliche Schärfe sind bei gesunden Musikern wie bei Patienten mit chronischen Schmerzen verändert (Frontiers in Human Science, 2015)

Strukturbiologie der Zelloberflächenrezeptor-Ligand-Wechselwirkungen

Die Spezifität der Ligandenerkennung beruht auf der diversifizierten Architektur der Ektodomänen der Pflanzenrezeptorkinase (RK).

Die Liganden-induzierte Dimerisierung ist ein zentraler Rezeptoraktivierungsmechanismus für RKs.

LRR-RKs und RLPs können als regulatorische Module fungieren, um aktive Signalisierungseinheiten zu definieren.

Cysteinreiche Peptide sind gefaltete Proteine ​​mit neuen Rezeptor-Liganden-Bindungsstrategien.

Strukturbiologische Ansätze sind wichtige Werkzeuge, um neue Einblicke in den Signalmechanismus von RKs zu gewinnen.

Pflanzen haben einzigartige Membranrezeptoren entwickelt, die native und fremde Signale interpretieren, um das Pflanzenleben und die Anpassung zu koordinieren. Diese große Familie von Rezeptorproteinen hat sehr unterschiedliche Ektodomänen entwickelt, die die Fähigkeit erworben haben, Liganden sehr unterschiedlicher chemischer Natur zu erkennen. Ein mechanistisches Verständnis der Funktionsweise dieser Signalsysteme wird dazu beitragen, wichtige zellbiologische Fragen zu verstehen und zu enthüllen. Dieser Aufsatz zielt darauf ab, sich auf die neuesten strukturell charakterisierten Rezeptor-Liganden-Wechselwirkungen und Regulationsmechanismen sowie auf neue Rezeptorfaltungen zu konzentrieren.


Abstrakt

Der Zusammenhang zwischen Objektwahrnehmung und neuronaler Aktivität in visuellen kortikalen Bereichen ist ein Problem von grundlegender Bedeutung in den Neurowissenschaften. Hier zeigen wir, dass elektrische Potenziale von der ventralen temporalen kortikalen Oberfläche beim Menschen ausreichende Informationen für eine spontane und nahezu augenblickliche Identifizierung des Wahrnehmungszustands eines Subjekts enthalten. Elektrokortikographische (ECoG) Arrays wurden auf der subtemporalen kortikalen Oberfläche von sieben Epilepsiepatienten platziert. Graustufenbilder von Gesichtern und Häusern wurden schnell in zufälliger Reihenfolge angezeigt. Wir haben einen Template-Projektionsansatz entwickelt, um den kontinuierlichen ECoG-Datenstrom spontan zu dekodieren und das Auftreten, den Zeitpunkt und die Art des visuellen Reizes vorherzusagen. In diesem Rahmen haben wir die unabhängige und gemeinsame Nutzung von zwei gut untersuchten Merkmalen von Gehirnsignalen, Breitbandänderungen im Frequenzleistungsspektrum des Potenzials und Auslenkungen in der Rohpotenzialspur (ereignisbezogene Potenzial-ERP) bewertet. Unsere Fähigkeit, sowohl den Zeitpunkt des Reizbeginns als auch die Art des Bildes vorherzusagen, war am besten, wenn wir eine Kombination aus Breitbandreaktion und ERP verwendeten, was darauf hindeutet, dass sie verschiedene und sich ergänzende Aspekte des Wahrnehmungszustands des Subjekts erfassen. Insbesondere konnten wir das Timing und die Art von 96 % aller Stimuli vorhersagen, mit weniger als 5 % falsch-positiver Rate und a


Rätselhafte Fragen

Selbst mit unserem ziemlich vollständigen Verständnis der Biologie der Wahrnehmung bleiben einige faszinierende Fragen offen. Diese Fragen lassen sich bisher nicht ausschließlich mit Blick auf die physikalische Beschaffenheit des Körpers eines Organismus beantworten. Eine dieser Fragen hat mit Beständigkeit zu tun. Der Begriff Konstanz bezieht sich auf die Tatsache, dass unsere Wahrnehmung von Objekten trotz realer Veränderungen, die in ihrem Bild auf der Netzhaut des Auges auftreten, dazu neigt, gleich zu bleiben.

Angenommen, Sie gehen eine Straße entlang und sehen sich das höchste Gebäude der Straße an. Wenn Sie sich dem Gebäude nähern, wird sein Bild auf der Netzhaut Ihres Auges immer größer. Bestimmte Proportionen des Gebäudes ändern sich auch. Ihr Gehirn interpretiert diese Veränderungen jedoch nicht als echte Veränderungen im Gebäude selbst. Es wird das Gebäude weiterhin in derselben Größe und Form "sehen", egal wie nah oder wie weit Sie davon entfernt sind.

Ein weiteres Wahrnehmungspuzzle beinhaltet die Wahrnehmung von Bewegung. Das Geheimnis liegt darin, dass die wahrgenommene Bewegung nicht durch die Bewegung eines Objektbildes über die Netzhaut erklärt werden kann. Wenn dem so wäre, würde eine Bewegung des Betrachters oder sogar eine Augenbewegung zu einer wahrgenommenen Objektbewegung führen. Beim Fahrradfahren würde beispielsweise der Rest der Welt als bewegt wahrgenommen.

Tiefenwahrnehmung. Eines der Rätsel, das Wissenschaftler seit Jahrhunderten interessiert, ist die Tiefenwahrnehmung. Tiefenwahrnehmung bezieht sich auf die Tatsache, dass unsere Augen die Welt dreidimensional sehen, so wie sie tatsächlich angelegt ist. Das Problem besteht darin, dass Bilder, die in das Auge eindringen, auf die Netzhaut, eine im Wesentlichen ebene Oberfläche, am Augenhintergrund treffen. Wie kann ein flaches Bild auf der Netzhaut vom Gehirn als dreidimensionales Bild „gelesen“ werden?

Ein wichtiges Element bei der Lösung dieses Rätsels scheint das binokulare Sehen zu sein. Der Begriff binokulares Sehen bezieht sich auf die Tatsache, dass Menschen und die meisten anderen Organismen visuelle Signale mit zwei Augen wahrnehmen. Die beiden leicht voneinander entfernten Augen erhalten zwei leicht unterschiedliche Bilder der Umgebung. Durch noch nicht vollständig verstandene Methoden ist das Gehirn in der Lage, diese beiden Bilder zu kombinieren, um eine binokulare Version eines Bildes zu erzeugen, eine dreidimensionale Ansicht der Umgebung.


Institut für Psychologie, Harvard University, 33 Kirkland Street, Cambridge, MA 02138

ABSTRACT Binokulare Disparität, die differentielle Winkeltrennung zwischen Paaren von Bildpunkten in den beiden Augen, ist die gut erkannte Grundlage für binokulare Fernwahrnehmung. Ohne die Ungleichheit zu leugnen Rolle bei der Wahrnehmung von Tiefe beschreiben wir zwei Wahrnehmungsphänomene, die darauf hinweisen, dass eine breitere Sicht des binokularen Sehens gerechtfertigt ist. Zunächst zeigen wir, dass Disparität bei zweidimensionalen eine entscheidende Rolle spielen kann Wahrnehmung durch die Bestimmung, ob separate Bildfragmente als Teil einer einzelnen Oberfläche gruppiert oder als Teile von . getrennt werden getrennte Oberflächen. Zweitens zeigen wir, dass stereoskopisches Sehen nicht beschränkt auf die Registrierung und Interpretation der binokularen Disparität aber dass es auf halb verdeckten Punkten beruht, die für ein Auge sichtbar sind und nicht das andere, um das Layout und die Transparenz von Oberflächen zu bestimmen. Weil diese halbsichtbaren Punkte von Neuronen kodiert werden, die das Ursprungs-Eye tragen Informationen, schlagen wir vor, dass die Wahrnehmung dieser Oberflächeneigenschaften hängt von der neuralen Aktivität ab, die im visuellen kortikalen Bereich V1 verfügbar ist.

Das Konzept einer separaten und modularen Kodierung von Low-Level-Bildeigenschaften ist in den letzten 20 und 30 Jahren in Studien des visuellen Kortex entstanden. Neuronen im striatischen und extrastriatischen Kortex reagieren unterschiedlich auf bestimmte Aspekte des visuellen Bildes. Zum Beispiel zeigen rezeptive Feldkartierungsstudien im kortikalen Bereich V1 an, dass Zellen selektiv empfindlich auf Orientierung, Raumfrequenz, Bewegungsrichtung, Farbe und Stimulationsauge reagieren. Die anatomische Funktionsparzellierung in V1 scheint in ihren Projektionen auf höhere extrastriatische kortikale Bereiche beibehalten zu werden. Der kortikale Bereich V2 empfängt Afferenzen von V1 in einer hoch organisierten Weise, so dass seine Unterteilungen Eingaben von unterschiedlichen Zellklassen in kortikalem V1 (1,2) erhalten.

Psychophysische Untersuchungen an menschlichen Beobachtern lieferten parallele Hinweise auf die Existenz solcher Orientierungs- und Ortsfrequenzeinheiten im menschlichen Kortex. Beispielsweise verringert eine längere Exposition gegenüber Reizen mit spezifischer Orientierung und räumlicher Frequenz die Empfindlichkeit gegenüber diesen gleichen Attributen in einer Weise, die mit der Vorstellung von anpassungsfähigen oder ermüdbaren kortikalen Neuronen im menschlichen visuellen System übereinstimmt. Darüber hinaus verringerte die Exposition gegenüber sich bewegenden Reizen die nachfolgende Empfindlichkeit gegenüber sich bewegenden Mustern in die gleiche Richtung (3,4).

Zusammengenommen legen diese Ergebnisse nahe, dass es sowohl bei Menschen als auch bei Affen spezifische Sätze von Analysatoren oder Kanälen gibt, die jeweils auf bestimmte Aspekte des Bildes abgestimmt sind. Sowohl Physiologen (5) als auch Psychologen (6) haben das frühe Sehen als aus retinotopischen Karten bestehend konzipiert, die das Bild in verschiedene Dimensionen unterteilen.

Eines der wichtigsten Argumente für eine Modularität bzw. Arbeitsteilung bei der frühen Bildverarbeitung ist die binokulare Stereopsis. Die Erfindung des Random-Dot-Stereogramms durch Julesz verstärkte weiter die Vorstellung, dass die Tiefenwahrnehmung ohne vertraute Struktur im monokularen Bild auftreten kann, dass die binokulare Disparität allein ausreicht, um die wahrgenommene Tiefe zu vermitteln. Kurz nach der Erfindung des Random-Dot-Stereogramms hat Barlow et al. (7) berichteten, dass Zellen im striatischen Kortex von Katzen auf Disparität abgestimmt waren. Jede Zelle hat eine spezifische binokulare rezeptive Feldtrennung, die ihr die Fähigkeit verleiht, selektiv auf reale Ziele in bestimmten Entfernungen zu reagieren. Die Existenz dieser Zellen lieferte eine eindrucksvolle und unabhängige Bestätigung dafür, dass die binokulare Disparität allein gefühlte Tiefe vermitteln kann. Unter der Annahme, dass das visuelle System die Konvergenz der Augen mit Genauigkeit und Präzision überwachen könnte, könnten die Eigenschaften disparitätsselektiver Neuronen für die metrische Kodierung der wahrgenommenen Entfernung sorgen.

Die Bedeutung dieser wichtigen Erkenntnisse über die binokulare Disparität ist so groß, dass sie im Verständnis der Tiefenwahrnehmung einen besonderen Status erlangt hat und andere bekannte Hinweise wie lineare Perspektive, Interposition, T-Kreuzungen usw. überschattet. Übersehen werden auch andere Funktionen für die Tiefe Codierung, die nicht offensichtlich mit der wahrgenommenen Tiefe als solche zu tun hat.

In diesem Beitrag betonen wir zwei unterschätzte Aspekte der stereoskopischen Tiefenwahrnehmung. Erstens schlagen wir vor, dass es nicht nur bei der Wahrnehmung von Tiefe eine entscheidende Rolle spielen kann, sondern auch bei der Bereitstellung der erforderlichen Wahrnehmungsorganisation für die einfache Identifizierung zweidimensionaler (2D) Formen. Zweitens schlagen wir ein erweitertes Konzept des binokularen Sehens vor, das über das der binokularen Disparität hinausgeht, und argumentieren für eine Rolle halbsichtbarer Punkte, die in gewöhnlichen Szenen allgegenwärtig sind. Wir berichten, dass solche halbsichtbaren Punkte von entscheidender Bedeutung sein können, um die Wahrnehmung von Transparenz zu vermitteln.

Rolle der Stereopsis in der 2D-Vision

Betrachten Sie die Wahrnehmung und Identifizierung von Buchstaben. Buchstaben sind 2D-Formen, und man könnte vernünftigerweise annehmen, dass die Codierung der dritten Dimension irrelevant wäre. Für die Codierung der dritten Dimension könnte Stereopsie erforderlich sein, aber warum sollte es notwendig sein, 2D-Formen zu codieren?

Wir argumentieren, dass wir uns das 2D-Sehen nicht ohne seine Beziehung zum dreidimensionalen Sehen sinnvoll vorstellen können. Am offensichtlichsten ist die Abbildung des 2D-Bildes auf die Netzhaut, wenn wir solche Oberflächen aus verschiedenen Blickwinkeln und Winkeln betrachten. Bilder selbst der einfachsten 2D-Formen werden verkürzt und verzerrt. Zweitens, und das hier behandelte Thema, ist das Problem der Okklusion. Da wir eine Welt bewohnen, die aus undurchsichtigen Objekten in unterschiedlichen Abständen besteht, sind 2D-Oberflächen der Welt oft nur teilweise sichtbar. Alle visuellen Systeme mussten sich dieser grundlegenden Tatsache der Okklusion stellen, auch beim 2D-Sehen.

Betrachten Sie für den Fall des menschlichen Sehens die Aufgabe, ein einfaches 2D-Formular anzuzeigen, sagen Sie den Buchstaben &ldquoC&rdquo, wenn es allein ist (Abb. 1 ein) und von einem Rechteck verdeckt (Abb. 1 B). Betrachten wir die buchstäblich sichtbaren Begrenzungskonturen entsprechend den Buchstaben in Abb. 1 C, es ist offensichtlich, dass es nicht mehr die Form eines C hat.

Die Veröffentlichungskosten dieses Artikels wurden teilweise durch die Zahlung der Seitengebühr bestritten. Dieser Artikel muss daher hiermit gekennzeichnet werden &ldquoWerbung&rdquo gemäß 18 U.S.C. §1734 nur, um diese Tatsache anzuzeigen.

Abkürzungen: 2D, zweidimensional.

FEIGE. 1. Illustration des verdeckten Buchstabens, (ein) Der Buchstabe C, nicht verdeckt. (B) Derselbe Buchstabe C, verdeckt von einem kleinen Rechteck. (C) Dieselben sichtbaren Buchstabenfragmente wie in B, aber jetzt bleiben die Fragmente getrennt. Anstatt den einzelnen Buchstaben zu sehen, sehen wir zwei kleinere U-förmige Teile, einen umgedreht.

Stattdessen wird es in zwei Teile zerlegt, von denen jedes die Form des Buchstabens U hat, eine mit der rechten Seite nach oben, die andere umgekehrt. Dennoch haben wir kaum Schwierigkeiten, die getrennten Fragmente in Abb. 1 zu erkennen B als Buchstabe C, trotz der Änderung im Bild. Irgendwie hat unser visuelles System die Grenze zwischen dem Buchstaben und dem Rechteck ignoriert und betrachtet das C als Fortsetzung hinter dem Rechteck. Wir sehen es nicht als zwei separate Buchstaben (wie in Abb. 1 C).

Dieses einzelne Beispiel legt nahe, dass eine dreidimensionale Interpretation erforderlich sein kann, noch bevor 2D-Informationen vollständig ausgewertet werden können. Zwei Probleme scheinen am offensichtlichsten. Zunächst ist es notwendig, zwischen den wahren Grenzen von 2D-Oberflächen und den durch Okklusion verursachten willkürlichen oder unechten Grenzen zu unterscheiden. Zweitens benötigt das visuelle System eine Methode, um zu bestimmen, ob einzelne Bildfelder miteinander verbunden werden sollen oder ob sie als Teile unterschiedlicher Oberflächen betrachtet werden sollen.

Betrachten wir zunächst das Störrandproblem in Bezug auf das Beispiel. Wir können intuitiv erkennen, dass vom Standpunkt der Betrachtung der dem Buchstaben C entsprechenden Bildfelder die Grenze zwischen dem C und dem Rechteck willkürlich ist. Es existiert hauptsächlich als Folge der Eigenschaften und Position des okkludierenden Rechtecks. Die Grenze zwischen Rechteck und C gehört nicht zum C, sondern zum Rechteck. Die Feststellung des Grenzbesitzes ist ein notwendiger Zwischenschritt beim Aufbau einer Flächendarstellung. Wie ist das Grenzeigentum zu bestimmen? Wir nehmen an, dass es von dem Oberflächenfleck diktiert wird, der vorne gesehen wird. Dies bedeutet, dass Regionen, die den U-förmigen Fragmenten entsprechen, dort, wo sie auf das Rechteck treffen, keine Grenze haben. In Bezug auf die Darstellung dieser Bildfelder als Oberflächen sind diese Fragmente lokal unbegrenzt.

Wir müssen auch das zweite Problem der Okklusion berücksichtigen. Wie kann das visuelle System feststellen, welche Fragmente Teil derselben Oberfläche sind und welche auf separaten Oberflächen? Sollen die beiden U-förmigen Teile miteinander verbunden werden oder sollten sie als getrennt betrachtet werden? Wir haben an anderer Stelle die Hypothese aufgestellt, dass solche unbeschränkten Regionen, die sich gegenüberstehen, Teil einer einzigen Oberfläche sein können, die hinter einem Okkluder abgeschlossen wird. Dass die stereoskopische Tiefe eine entscheidende Rolle bei der Bestimmung sowohl des Grenzbesitzes als auch der Oberflächenverknüpfung spielt, kann durch Verschmelzen der in Fig. 2 gezeigten stereoskopischen Bilder erkannt werden. [Verschmelzung kann mit oder ohne optische Hilfsmittel erreicht werden. Für Anleitungen siehe Nakayama et al., (8).] Hier sehen wir, dass, wenn das kleine Rechteck von hinten betrachtet wird, die beiden U-förmigen Fragmente als wahrnehmungsmäßig getrennt bleiben. Sie sind nicht zu einer einzigen erweiterten Fläche verbunden. Betrachtet man das Rechteck jedoch als hinten, gibt es einen großen qualitativen Unterschied. Jetzt verbinden sich die beiden Fragmente leicht, sodass wir den Buchstaben C sehen können.

Ähnliches gilt für komplexere Wahrnehmungsaufgaben wie die Gesichtserkennung. Oft wird angenommen, dass im visuellen Gedächtnis eine interne Schablone des Gesichts gespeichert sein muss und diese mit dem Bild des Gesichts verglichen wird. Unsere Sorge um die Okklusion zwingt uns, ein noch elementareres Problem zu betrachten. Welche Teile eines Bildes sollte das visuelle System für den Erkennungsprozess verwenden und welche Teile sollten ignoriert werden? Beachten Sie das in Fig. 3 gezeigte Cartoon-Gesicht, das teilweise sichtbar erscheint, wenn man es durch eine Öffnung sieht. Wenn man nur die äußeren Grenzen des Gesichtsbereichs betrachtet, könnten diese vernünftigerweise der mit x bezeichneten Kontur entsprechen, was auf eine schmale Fläche hinweist. Wir schlagen vor, dass das Erkennungssystem diese Kante ausschließen muss, da sie zum vorderen Okkluder gehört. Bevor eine Erkennung stattfindet, muss daher eine vorherige Unterscheidung zwischen den Kanten, die zu dem gehören, was erkannt werden soll, und allem anderen erfolgen.

Dies wird in dem als 4 dargestellten Stereogramm veranschaulicht, in dem identische Informationen in der rechten und linken Augenansicht dargestellt werden. Der einzige Unterschied besteht in einer winzigen horizontalen Verschiebung der Gesichtsfragmente in jedem monokularen Bild, so dass die Fragmente, wenn sie verschmolzen sind, entweder vor oder hinter den dazwischen liegenden Streifen gesehen werden. Beim Betrachten der beiden möglichen stereoskopischen Displays (Gesicht-in-Vorne vs. Gesicht-in-Rücken) gibt es einen dramatischen Unterschied in der Klarheit des gesamten Gesichts. Wenn die Gesichtsstreifen vorne zu sehen sind, steht jeder Streifen für sich allein und isoliert vom Hintergrund. Die Gesichtsfragmente sind sichtbar, aber sie fügen sich nicht zusammen. Ganz anders ist es, wenn die Gesichtsfragmente zu sehen sind

FEIGE. 2. 2D-Muster des Buchstabens C, verdeckt von einem kleinen Rechteck. Wie in Abb. 1 B, ist der Buchstabe C sichtbar, obwohl er in zwei Teile geteilt ist, die jeweils U-förmig sind. Als Stereogramm betrachtet ist jedoch das Rechteck hinten zu sehen und die beiden U-förmigen Fragmente sind getrennt zu sehen. Sie vervollständigen sich nicht zu einem größeren Buchstaben C. [In diesem und allen folgenden Stereogrammen in dieser Arbeit wird der Leser angewiesen, das linke und das mittlere Bild zu überkreuzen (X) oder das mittlere und das rechte Bild aufzuheben (U). Um die Konfiguration in umgekehrter Weise anzuzeigen, gehen Sie einfach umgekehrt vor.]


Laden Sie diesen Artikel für Ihren persönlichen wissenschaftlichen, Forschungs- und Bildungsgebrauch herunter und drucken Sie ihn aus.

Kaufen Sie eine einzelne Ausgabe von Wissenschaft für nur 15 USD.

Wissenschaft

Band 343, Ausgabe 6174
28. Februar 2014

Artikel Tools

Bitte melden Sie sich an, um eine Benachrichtigung für diesen Artikel hinzuzufügen.

Von Tongda Xu , Ning Dai , Jisheng Chen , Shingo Nagawa , Min Cao , Hongjiang Li , Zimin Zhou , Xu Chen , Riet De Rycke , Hana Rakusová , Wuyi Wang , Alan M. Jones , Jiří Friml , Sara E. Patterson , Anthony B Bleecker , Zhenbiao Yang

Wissenschaft 28. Februar 2014: 1025-1028

Ein alternativer Signalweg für das Pflanzenhormon Auxin geht direkt von der Zelloberfläche nach innen.


Zugriff auf Dokument

  • APA
  • Standard
  • Harvard
  • Vancouver
  • Autor
  • BIBTEX
  • RIS

In: Natur, Bd. 447, Nr. 7141, 10.05.2007, p. 158-159.

Forschungsergebnis : Beitrag für Zeitschrift › Kurzumfrage › Peer-Review

T2 - Ein Glanz auf Oberflächeneigenschaften

N2 - Der Mensch nimmt die Eigenschaften einer Oberfläche wahr, indem er visuelle Eingaben interpretiert. Bei der Schätzung von Glanz und Helligkeit scheint die neuronale Diskriminierung einfacher Bildstatistiken eine große Rolle zu spielen.

AB - Der Mensch nimmt die Eigenschaften einer Oberfläche wahr, indem er visuelle Eingaben interpretiert. Bei der Schätzung von Glanz und Helligkeit scheint die neuronale Diskriminierung einfacher Bildstatistiken eine große Rolle zu spielen.


Die Wirkung der Topographie der Hautoberfläche und der Hautfarbe auf die Wahrnehmung des männlichen Gesichtsalters, der Gesundheit und der Attraktivität

Korrespondenz: Bernhard Fink, Institut für Psychologie, Universität Göttingen, Kellnerweg 6, 37077 Göttingen, Deutschland. Tel.: +49 551 39934 Fax: +49 551 39 9637 E-Mail: [email protected] .Weitere Beiträge dieses Autors suchen

The Procter & Gamble Company, Greater London Innovation Centre, Rusham Park, Whitehall Lane, Egham, KT15 2HT UK

Emmy Noether Research Group, Fakultät für Biologie und Psychologie, Universität Göttingen, Kellnerweg 6, 37077 Göttingen, Deutschland

Emmy Noether Research Group, Fakultät für Biologie und Psychologie, Universität Göttingen, Kellnerweg 6, 37077 Göttingen, Deutschland

Institut für Psychologie, Universität Göttingen, Kellnerweg 6, 37077 Göttingen, Deutschland

Emmy Noether Research Group, Fakultät für Biologie und Psychologie, Universität Göttingen, Kellnerweg 6, 37077 Göttingen, Deutschland

Korrespondenz: Bernhard Fink, Institut für Psychologie, Universität Göttingen, Kellnerweg 6, 37077 Göttingen, Deutschland. Tel.: +49 551 39934 Fax: +49 551 39 9637 E-Mail: [email protected] .Weitere Beiträge dieses Autors suchen

The Procter & Gamble Company, Greater London Innovation Centre, Rusham Park, Whitehall Lane, Egham, KT15 2HT UK

Emmy Noether Research Group, Fakultät für Biologie und Psychologie, Universität Göttingen, Kellnerweg 6, 37077 Göttingen, Deutschland

Emmy Noether Research Group, Fakultät für Biologie und Psychologie, Universität Göttingen, Kellnerweg 6, 37077 Göttingen, Deutschland

Abstrakt

Zielsetzung

Frühere Studien, die die Auswirkungen von Hautoberflächentopographie und Farbgebungshinweisen auf die Wahrnehmung weiblicher Gesichter untersuchten, berichteten über eine unterschiedliche Gewichtung für die Wahrnehmung von Hauttopographie und Farbgleichmäßigkeit, wobei die Topographie ein stärkerer visueller Hinweis für die Wahrnehmung des Alters war, während die Hautfarbengleichmäßigkeit ein stärkerer visueller Hinweis auf die Wahrnehmung von Gesundheit. Wir erweitern diese Ergebnisse in einer Studie über die Wirkung von Hautoberflächentopographie und Farbgleichheitshinweisen auf die Wahrnehmung von Gesichtsalter, Gesundheit und Attraktivität bei Männern.

Methoden

Gesichtsbilder von sechs Männern (im Alter von 40 bis 70 Jahren), die für den gemeinsamen Ausdruck von Linien/Falten und Verfärbungen ausgewählt wurden, wurden digital manipuliert, um acht Reize zu erzeugen, nämlich die separate Entfernung dieser beiden Merkmale (a) auf der Stirn, (b ) im periorbitalen Bereich, (c) an den Wangen und (d) im gesamten Gesicht. Omnibus (innerhalb des Gesichts) paarweise Kombinationen, einschließlich des ursprünglichen (unmodifizierten) Gesichts, wurden insgesamt 240 männlichen und weiblichen Richtern präsentiert, die das Gesicht wählten, das sie für jünger, gesünder und attraktiver hielten.

Ergebnisse

Signifikante Effekte wurden bei der Wahl des Gesichtsbildes als Reaktion auf die Manipulation der Hautmerkmale festgestellt. Die kombinierte Entfernung der Topographie der Hautoberfläche führte zu einer jüngeren Alterswahrnehmung im Vergleich zu derjenigen, die bei der Entfernung von Hautverfärbungshinweisen beobachtet wurde, während bei der Gesundheitspräferenz das entgegengesetzte Muster gefunden wurde. Bei der Wahrnehmung der Attraktivität wurde kein Unterschied festgestellt. Diese Wahrnehmungseffekte wurden insbesondere an der Stirn und den Wangen beobachtet. Das Entfernen von Hauttopographie-Hinweisen (aber nicht Verfärbungen) im periorbitalen Bereich führte zu höheren Präferenzen für alle drei Attribute.

Abschluss

Die Topographie der Hautoberfläche und die Farbgebung beeinflussen die Wahrnehmung von Alter, Gesundheit und Attraktivität in männlichen Gesichtern. Die kombinierte Entfernung dieser Merkmale an Stirn, Wangen und im periorbitalen Bereich führt zu den positivsten Bewertungen.

Lebenslauf

Objektiv

Des études précédentes menées sur les effets de la topographie de la oberfläche und de la couleur de la peau en tant qu'indicateurs de la wahrnehmung der gesichter féminins ont révélé un impact different pour ces deux caractéristiques. La topographie était un indicationur visuel plus Important pour la perception de l’âge, tandis que l’uniformité de la couleur de la peau était un Indicatorur visuel plus Important pour la Perception de l’état de santé. Nous avons complété ces Schlussfolgerungen par une étude sur les effets de la topographie de la surface et l'uniformité de la couleur de la peau en tant qu'indicateurs de la wahrnehmung de l'âge, de l'état de santé et de la beauté de Visages Maskulinen.

Methoden

Les images du visage de six hommes (âgés de 40 à 70 ans), sélectionnées pour l'expression simultanée des rides/ridules et de la décoloration, ont été modifiées par ordinateur pour créer huit stimuli, c.-à-d., retrait de ces deux caractéristiques séparément (a) sur le front, (b) sur la région périorbitaire, (c) sur les joues et (d) sur tout le visage. Toutes les Associations par paire possibles (sur le visage), y compris le visage d'origine (non modifié), ont été présentées à un total de 240 juges hommes et femmes, qui ont choisi le visage qu'ils considéraient le plus jeune, en meilleure santé, et le plus beau.

Ergebnisse

Des effets significatifs ont été mis évidence pour le choix de l'image du visage, en réponse à la modification of the caractéristiques de la peau. Le retrait cumulé de la topographie de la surface du visage s'est traduit par une wahrnehmung de l'âge inférieure à celle observée avec le retrait des indicationurs de la coloration du visage, tandis qu'on a remarqué la tendance inverse au niveau de l 'état de santé. Aucune différence n'a été remarquée au niveau la perception de la beauté. Ces effets sur la wahrnehmung ont été particulièrement observés sur le front et les joues. Le retrait des indicurs de la topographie de la peau (mais pas la décoloration) sur la région périorbitaire s'est traduit par des préférences supérieures pour les trois caractéristiques.

Abschluss

Les Indications de la Topographie de la Surface et de la Coloration de la Peau ont un Impact sur la Perception de l’âge, de l’état de santé und de la Beauté des Visages Maskulins. Le retrait cumulé de ces caractéristiques sur le front, les joues et la région périorbitaire s'est traduit par les évaluations les plus positives.


Binokulare visuelle Oberflächenwahrnehmung

Die binokulare Disparität, der unterschiedliche Winkelabstand zwischen Paaren von Bildpunkten in den beiden Augen, ist die anerkannte Grundlage für die binokulare Fernwahrnehmung. Ohne die Rolle der Disparität bei der Wahrnehmung von Tiefe zu leugnen, beschreiben wir zwei Wahrnehmungsphänomene, die darauf hinweisen, dass eine breitere Sicht des binokularen Sehens gerechtfertigt ist. Zunächst zeigen wir, dass Disparität eine kritische Rolle bei der zweidimensionalen Wahrnehmung spielen kann, indem wir bestimmen, ob einzelne Bildfragmente als Teil einer einzelnen Oberfläche gruppiert oder als Teile separater Oberflächen segregiert werden sollen. Zweitens zeigen wir, dass stereoskopisches Sehen nicht auf die Registrierung und Interpretation binokularer Disparitäten beschränkt ist, sondern dass es auf halb verdeckten Punkten beruht, die für ein Auge sichtbar sind und für das andere nicht, um die Anordnung und Transparenz von Oberflächen zu bestimmen. Da diese halbsichtbaren Punkte von Neuronen kodiert werden, die Informationen über das Ursprungs-Eye tragen, schlagen wir vor, dass die Wahrnehmung dieser Oberflächeneigenschaften von der neuralen Aktivität abhängt, die im visuellen Kortikalbereich V1 verfügbar ist.


Inhalt

Bestimmte Fischarten verbringen einen erheblichen Teil ihres Lebens in der Nähe der Wasseroberfläche, um sich zu ernähren, meist von Insekten, die an der Wasseroberfläche kämpfen. Arten, die Oberflächenwellen erkennen, verwenden sie normalerweise, um solche Beute zu lokalisieren. Wenn die Jagdhaltung (die eine neutrale Haltung sein kann) eingenommen wird, wird ein bestimmtes mechanosensitives Organ in Kontakt mit der Wasseroberfläche gehalten, damit Mechanorezeptoren Oberflächenwellen empfangen können. Das Tier wartet eine kurze Zeit (typischerweise <1s), bevor es eine Reaktion auf die Beute auslöst, sollten die wahrgenommenen Oberflächenwellen in den bevorzugten Reizbereich fallen. Die Reaktion auf die Beute folgt typischerweise dem Muster der Orientierung auf die Beute, dem Schwimmen auf die Beute und dann dem Beutefang. Diese Fähigkeit wird manchmal als ein Gefühl der „fernen Berührung“ bezeichnet. [1]

Es wurde gezeigt, dass mehrere Arten die Oberflächenwellenerkennung zum Beutefang verwenden. Darunter befinden sich viele Arten von Süßwasserfischen, insbesondere die Gruppen Beilfisch (Gasteropelecidae), Süßwasser-Falterfisch (Pantodontidae), Halbschnäbel (Hemiramphidae) und Killifische (Aplocheilidae) (Liste aus [1] ). Aufgrund seiner durchweg herausragenden Leistung bei dieser Aufgabe ist der Topminnow/Killfish (beide Begriffe werden in der Literatur verwendet) eines der primären Untersuchungsmodelle. Diese Arten leben in der Regel in kleinen Süßwasserkörpern sowie in Bächen und Sümpfen.

Die Wellen, die oberflächenfressende Fische erkennen, sind technisch als Kapillarwellen bekannt. Kapillarwellen werden durch die Bewegung eines Objekts an der Wasseroberfläche oder durch den kurzen Kontakt eines Objekts mit der Oberfläche eines Mediums (Luft oder Wasser) erzeugt. Wellen strahlen in konzentrischen Kreisen von der Quelle nach außen, und die Wellenform jedes Wellenzugs ändert sich in sehr spezifische und vorhersagbare Wellen, je nach Oberflächenspannung und Schwerkraft. [2] Die Wasseroberfläche hat eine dämpfende Wirkung, die ein anormales Ausbreitungsmuster verursacht, bei dem die Amplitude, Geschwindigkeit und Frequenz der Wellen mit der Entfernung von der Quelle abnimmt. [2] [3] Kurzwellige (höherfrequente) Wellen breiten sich schneller aus als längerwellige Wellen, was zu höheren Frequenzen an der Vorderseite des Wellenzuges und zu niedrigeren Frequenzen am Schwanz führt. Ein Fisch erkennt dies als abwärts gerichtete Frequenzmodulation . [2]

Ein großer Teil der Forschung zur Erkennung von Oberflächenwellen wurde an den sich von der Oberfläche ernährenden Topminnow/Killfish durchgeführt Aplocheilus lineatus. Schwartz (1965) zeigte, dass diese Art eine außergewöhnlich gut entwickelte Fähigkeit zur Erkennung von Oberflächenwellen besitzt und leicht in Labors untergebracht und trainiert werden kann. [4] Pantadon bucholzi (ein an der Oberfläche lebender Falterfisch) wird seltener verwendet, obwohl er in seiner Anatomie und seinem Verhalten sehr ähnlich ist. Der Rest dieses Artikels konzentriert sich auf die Forschung mit Ein Lineatus.

Experimentelle Methodik Bearbeiten

(Siehe die Arbeiten von Bleckmann, Schwartz, Müller usw., 1965-heute).

Der Versuchsaufbau zum Testen Ein Lineatus' Fähigkeiten ist sehr standardisiert. Betroffene Fische sind oft geblendet, sodass keine visuellen Hinweise verwendet werden können. Die Reize werden in einem Testbecken auf eine von zwei Methoden an die Wasseroberfläche abgegeben (Experimentierer verwenden oft beides): Zum einen wird ein Lautsprecher zur Wasseroberfläche hin aufgestellt, während eine Kunststoffscheibe die Vorderseite des Lautsprecherkonus abdeckt mit einem kleinen Loch in der Mitte, wodurch Luft durch das Loch gedrückt werden kann, um die Wasseroberfläche in einem von einem Rechteckwellengenerator gesteuerten Muster zu stimulieren. Alternativ wird ein kleiner Stab mit einigen Millimetern Durchmesser kurz einige Zentimeter ins Wasser getaucht. Beide Setups können um den Tank herum bewegt werden, um Reize an verschiedenen Stellen abzugeben. Das Lautsprecher-Setup bietet den Vorteil, dass Reize präzise gesteuert werden können, um natürliche Reize nachzuahmen oder bestimmte Welleneigenschaften zu testen.

Welleneigenschaften werden optisch gemessen. Dies geschieht, indem ein Laser (oft Helium-Neon) auf die Wasseroberfläche gerichtet wird. Reflexionen und Verzerrungen des Laserstrahls werden von einer Photodiode aufgenommen.

Die Bewegungen der Fische werden mit einer Hochgeschwindigkeitskamera über dem Testbecken auf Video aufgezeichnet, damit das genaue Timing und die Art ihrer Reaktionen auf Reize überprüft werden können.

Verhalten von A lineatus Bearbeiten

Aplocheilus lineatus nimmt eine Jagdhaltung an der Wasseroberfläche ein, in der es seinen Scheitel innerhalb von 200 µm der Wasseroberfläche hält. [1] Bei Wahrnehmung geeigneter Wellenreize wenden sich Fische zunächst dem Reiz zu. [4] Diese erste Drehung wird innerhalb von 150 ms nach der Ankunft des Wavetrains beim Fisch durchgeführt. [1] Fische schwimmen dann zur Quelle der Welle. Für die Wahrnehmung von Wellenreizen gibt es spezifische Parameter, die die Art der von der Beute erzeugten Wellen widerspiegeln. Fish are least sensitive to low frequencies, with a minimum threshold of 10 Hz and have peak sensitivity at 75–150 Hz the highest frequency they can detect is 250 Hz. [5] These waves have small amplitudes (on a micrometer-scale), and fish can detect waves with minimum peak-to-peak displacement of 1 μm at 10 Hz and 0.0007μm in their most sensitive range of 75–100 Hz. Fish are also sensitive to waves generated within 7–30 cm of the fish's location, though they can occur at any point within that radius. Because the water surface acts as a low pass filter, this radius is different for different wave frequencies: 70 Hz waves with 100μm peak-to-peak distance are subthreshold at 37 cm, and 140 Hz waves are subthreshold at 19 cm. [6] Fish are able to tell apart concurrent waves of different frequencies when the frequencies are different by at least 15%, though at certain frequencies this difference can be as low as 8%. [7]

The wave-detection system of A lineatus and other surface feeding fish is tuned to match the waves that signal prey in their environment. A lineatus feeds on aquatic, semi-aquatic and terrestrial insects, often insects that have just touched the surface of the water or have fallen in and are struggling at the surface. [7] [8] Abiotic sources give off capillary waves of frequency 8–14 Hz, while biotic sources give off much higher frequencies, anywhere from 12–45 Hz and above. [9] This correlates well with A lineatus' peak sensitivity at higher frequencies.

Wave stimuli are classified into two types: the first is click stimuli (short bursts of amplitude less than 100μm which contain many frequencies between 5 Hz and 190 Hz and are of short duration, as when an insect just touches the water rather than moves continuously at the surface). [6] The other is continuous wave stimuli, which will contain many frequencies and in the wild are generated by fallen prey struggling at the water surface. [7]

It has been pointed out that A lineatus and other surface feeding fish are able to locate prey even if the waveform is only in click form (just touching the surface once, as when surfacing for air or when a mosquito larva is hatching), [10] which takes less time to complete than the fish will take to swim over. [2] [10] This indicates that the fish are simply performing a form of sensory taxis, that they are getting all the information they need to locate the prey in the initial stimulus reception and are retaining the location while orienting and swimming. Fish also can begin orienting and swimming after receiving only the first few waves in a wavetrain or click stimulus.

Directional orientation Edit

When stimuli are presented within a detectable range, orientations toward the stimulus by A lineatus are extremely precise: the response is almost perfect with angles up to 150° in either direction from forwards, and precision falls off but not much when waves come from the rear of the fish. [3]

There is some disagreement in the field about how A lineatus determines the direction of a stimulus. A common suggestion is that an animal performs a ray tracing calculation, similar to what human oceanographers use to locate ocean storms without a satellite. [2] Theoretically, an animal could compare the arrival times of a wavetrain at two neuromasts, effectively measuring the curvature of the wavefront (the farther away the fish is from the source, the less arc angle will be measured in the distance between the neuromasts). [2] However, there is no evidence of a neural circuit that performs this calculation, and other researchers suggest that the distance between any pair of surface wave neuromasts is too small (A lineatus's head is only 1 cm wide) for the calculation to be made accurately, and then at distances from the stimulus less than 7 cm. [11] The accuracy predicted by a time-difference mechanism (using triangulation of the wave source based on curvature of wave front) doesn't match actual accuracy. [7] Additionally it has been shown that if all neuromasts are removed except for one, direction detection still occurs to some degree, [12]

An alternative theory is that individual neuromasts have a preferred direction, that is they are most sensitive to waves coming from a particular direction. A comparison of activation levels of different neuromasts is a relatively easy neural calculation to perform.

When neuromasts are removed unilaterally, fish still turn towards the side the stimulus came from though overestimate the angle by an average of 21° towards the side with intact neuromasts. [3] In this situation, fish often make two turns, first towards the side with intact neuromasts and then back towards the other. [3]

Each neuromast has a preferred direction. This was shown in 1970 through ablation of all but one neuromast: fish then usually turned towards one range of directions regardless of where the stimulus came from. [13] The direction sensitivity, as revealed via electrophysiology, shows a cosine function describing receptor firing intensity: accuracy depends on receptor orientation and arrangement and intensity-difference threshold. [7]

In 2011 it was shown that there are certain fleshy ridges around each neuromast that direct water flow. When these ridges were removed, the receptive field for each neuromast was much wider than that with intact ridges this was shown with electrophysiology. [1] The same experiment also showed that adding ridges to neuromasts that did not previously have ridges also altered the receptive fields for those neuromasts. [1] This suggests that local water flow is important in direction detection.

Distance detection Edit

A lineatus and other surface wave detecting fish have a limited range in which they can detect surface waves. The ratio of source distance/swim distance ranges between 0.84 and 1.20, and the means range from 0.98 to 1.07. [7] This translates to an accuracy of 85% or higher when stimuli are 6–19 cm from the fish, decreasing to 76% at 14 cm. [3] As the wave source gets farther from a fish, the fish's ability to accurately determine distance decreases until it can no longer detect the waves. [6]

A lineatus uses the shape of the waveform to determine distance by analyzing how much the waveform has changed since it was generated this amount of change is extremely predictable and regular. The surface waveform has high frequencies near source, and lower frequencies farther away due to the dampening effect of the water surface the amount of decrease diminishes with distance. [11] A lineatus' possible use of the wavefront's curvature can be excluded since fish are still able to judge the distance of a wave's source with only a single functioning neuromast when all others have been ablated. [3] [11] When presented with single-frequency or upward frequency-modulated waves, fish underestimate the distance of the wave source this suggests the normal downward FM of capillary waves, which arises almost immediately in wave dispersion, is necessary for A lineatus to judge distance. [7] This was confirmed in 1982 by presenting fish with waves with an artificially generated waveform so that at 7 cm the wave had the downward FM sweep of a wave 15 cm away, and fish responded to these by swimming 15 cm. [11]

The neuro-anatomical basis for this ability has not yet been identified.

Anatomy Edit

A lineatus and similar surface feeding fish (e.g. Pantadon bucholzi) use a slightly modified lateral line organ called a neuromast to detect surface waves. A lineatus has 18 neuromasts (specialized vibration-sensitive lateral line organs) on the dorsal surface of the head of A lineatus. These are organized into three groups by longitudinal position, and each group is bilaterally symmetric. The groups are, caudal to rostral: nasal/infraorbital (I), supraorbital (II), and supratemporal/post-orbital (III). [4] [7] [8]

Each neuromast is a cluster of hair-cell bundles arranged in a line and numbering in the 10s to 100s. Each bundle of hair cells is covered in a gelatinous capulla which the capillary waves actually make contact with and in doing so cause afferent neurons to fire. [14] Neuromasts are similar in structure to canal organs in the lateral line canal system: they are housed in sacs of connective tissue between the skull and skin, and are connected to the water and water surface via canals and canal pores. [7] Recent work has also revealed small ridges of tissue around each neuromast which direct water flow around it. [1]

The neuroanatomy beyond the receptor level for surface wave-detecting neuromasts has been minimally investigated. In this regard what research has been done shows considerable variation between species in A lineatus, these neuromasts are considered the supraorbital line, and are innervated by ramus opthalmicus superficialis. [15] This tract results in collateral fibers that innervate the rostral boundary of the medial octavolateralis nucleus, the area in all teleosts where lateral line organs innervate. [16] These afferents also go to the valvula cerebelli. [17]

In one of the few electrophysiology studies performed on A lineatus, it was found that of all the primary afferents from neuromasts that they recorded, half phase-locked to wave stimuli. [8] These neurons had weaker ongoing activity than non-phase-locked neurons. With waves of decreasing amplitude, phase-locking also decreased. Phase-locking was best in the 40–70 Hz range or in the 80–100 Hz range. Within a neuromast different afferents phase-locked best to waves of different frequencies and amplitudes, and they found no correlation between a unit's dynamic amplitude range and its ability to phase lock. Analysis of data revealed that wave amplitude of waves was encoded in the degree of phase-locking and in the afferent's firing rate. Since this was the extent of the feature representation found, it was concluded that further analysis of waves must happen at higher levels in the nervous system. [8]

The African clawed frog (Xenopus laevis) responds to surface waves. It is able to locate wave directions at least to within ± 5° [18] and they can localize and distinguish between two different water waves coming simultaneously from two insects in different directions. [19] Xenopus has approximately 200 lateral-line organs located along the sides of its body, and also around its eyes, head and neck. It is claimed these are used to navigate and detect prey either striking the water or struggling [20] but the role of these organs in surface wave detection is not entirely clear Xenopus with all of their lateral line organs destroyed are still able to respond to surface waves in an oriented fashion. Compared to animals with an intact system they respond somewhat less accurately to anterior stimuli and much less accurately to stimuli from behind. [18] Areas of the Xenopus brain responding to surface waves have been identified. [21]

It has been speculated that both Xenopus and the European grassfrog use their seismic sensory capabilities to locate conspecifics in breeding ponds. [22]

Dolomedes spiders hunt by waiting at the edge of a pool or stream. They hold on to the shore with their back legs while the rest of their body lies on the water, with legs stretched out. When they detect the ripples from prey, they run across the surface to subdue it using their foremost legs, which are tipped with small claws like other spiders they then inject venom with their hollow jaws to kill and digest the prey. They mainly eat insects, but some larger species are able to catch small fish. [23] [24]

Females of the water spider Argyroneta aquatica build underwater "diving bell" webs which they fill with air and use for digesting prey, molting, mating and raising offspring. They live almost entirely within the bells, darting out to catch prey animals that touch the bell or the threads that anchor it. [25]


Verweise

Land, E. H. & McCann, J. J. Lightness and retinex theory. J. Opt. Soz. Bin. 61, 1–11 (1971)

Gilchrist, A. et al. An anchoring theory of lightness perception. Psych. Rev. 106, 795–834 (1999)

Brainard, D. H. Color constancy in the nearly natural image. 2. Achromatic loci. J. Opt. Soz. Bin. EIN 15, 307–325 (1998)

Dana, K. J. et al. Reflectance and texture of real-world surfaces. ACM Trans. Graph. 18, 1–34 (1999)

Todd, J. T., Norman, J. F. & Mingolla, E. Lightness constancy in the presence of specular highlights. Psych. Wissenschaft 15, 33–39 (2004)

Pont, S. C. & Koenderink, J. J. Bidirectional texture contrast function. Int. J. Komp. Vis. 62, 17–34 (2005)

Robilotto, R. & Zaidi, Q. Lightness identification of patterned three-dimensional, real objects. J. Vis. 6, 18–36 (2006)

Nishida, S. & Shinya, M. Use of image-based information in judgments of surface-reflectance properties. J. Opt. Soz. Bin. EIN 15, 2951–2965 (1998)

Fleming, R. W., Dror, R. O. & Adelson, E. H. Real-world illumination and the perception of surface reflectance properties. J. Vis. 3, 347–368 (2003)

Dror, R. O., Willsky, A. S. & Adelson, E. H. Statistical characterization of real-world illumination. J. Vis. 4, 821–837 (2004)

Fleming, R. W. & Bülthoff, H. H. Low-level image cues in the perception of translucent materials. ACM Trans. Appl. Wahrnehmen. 2, 346–382 (2005)

Levoy, M. et al. The Digital Michelangelo Project. 〈http://graphics.stanford.edu/projects/mich〉 (2004)

Nicodemus, F. Directional reflectance and emissivity of an opaque surface. Appl. Opt. 4, 767–773 (1965)

MacGillivray, H. L. Skewness and asymmetry: measures and orderings. Ann. Stat. 14, 994–1011 (1986)

Heeger, D. J. Modeling simple-cell direction selectivity with normalized, half-squared, linear operators. J. Neurophysiologie. 70, 1885–1898 (1993)

Schiller, P. H., Finlay, B. L. & Volman, S. F. Quantitative studies of single-cell properties in monkey striate cortex. I. Spatiotemporal organization of receptive fields. J. Neurophysiologie. 39, 1288–1319 (1976)

Baizer, J. S., Robinson, D. L. & Dow, B. M. Visual responses of area 18 neurons in awake, behaving monkey. J. Neurophysiologie. 40, 1024–1037 (1977)

Shipp, S. & Zeki, S. The functional organization of area V2, I: specialization across stripes and layers. Vis. Neurosci. 19, 187–210 (2002)

Kagan, I., Gur, M. & Snodderly, D. M. Spatial organization of receptive fields of V1 neurons of alert monkeys: comparison with responses to gratings. J. Neurophysiologie. 88, 2257–2274 (2002)

Mata, M. L. & Ringach, D. L. Spatial overlap of ON and OFF subregions and its relation to response modulation ratio in macaque primary visual cortex. J. Neurophysiologie. 93, 919–928 (2005)

Malik, J. & Perona, P. Preattentive texture discrimination with early vision mechanisms. J. Opt. Soz. Bin. EIN 5, 923–932 (1990)

Chubb, C., Landy, M. S. & Econopouly, J. A visual mechanism tuned to black. Vision Res. 44, 3223–3232 (2004)

Olshausen, B. A. & Field, D. J. Emergence of Simple-Cell Receptive Field Properties durch Erlernen eines Sparse-Codes für natürliche Bilder. Natur 381, 607–609 (1996)

Simoncelli, E.P. & Olshausen, B.A. Natürliche Bildstatistik und neuronale Darstellung. Annu. Rev. Neurosci. 24, 1193–1216 (2001)

Kingdom, F. A. A., Hayes, A. & Field, D. J. Sensitivity to contrast histogram differences in synthetic wavelet-textures. Vision Res. 41, 585–598 (2001)


Schau das Video: Marcellina van der Grinten IN THE CIRCLE Teaser (Dezember 2021).