Восприятие презентация: «Восприятие 1. Понятие о восприятии Восприятие и ощущение 2. Свойства восприятия 3. Индивидуальные различия в восприятии 4. Виды восприятия 5. Исследование.». Скачать бесплатно и без регистрации.
ПРЕЗЕНТАЦИЯ НА ТЕМУ Восприятие пространства времени и движения
ПРЕЗЕНТАЦИЯ НА ТЕМУ: Восприятие пространства, времени и движения Выполнила: Алина Гулина
ПОНЯТИЕ Восприятие – высший психический процесс целостного отражения объектов или предметов при их контакте с органами чувств.
Свойства восприятия q Целостность q Структурность q Предметность q Осмысленность q Избирательность q Константность q иллюзии q близость (близко расположенные элементы распознаются вместе) q сходство (одинаковые элементы, входящие в одну структуру, воспринимаются вместе) q направление (элементы, образующие непрерывное плавное направление, распознаются вместе) q принцип заполнения пробелов и др.
Виды восприятия 1) По модальности Виды: Особенности речи визуалы cмотреть видеть наблюдать ясный Чёткий перспектива с моей точки зрения на мой взгляд нарисую образ Особенности Широкие жесты жестикуляции аудиалы кинестетики слушать рассказывать говорить прозвучала отголосок чувствовать ощущать схватывать придерживаться мнения Ритмичные движения тела Руки прижаты к телу
Виды восприятия 2) По видам материи Восприятия времени (отражение длительности и скорости событий) Типы восприятия времени: • биологические часы • психологические часы 2 типа личности: • брадихронический (ускоряет время) • тахихронический (замедляет время) Эмоциональное состояние искажает восприятие времени
Виды восприятия Движения (отражение перемещения объекта в пространстве, т.
е. его направленности и скорости). 2 способа: • фиксация взгляда на движущемся объекте • фиксация взгляда на неподвижном объекте
Виды восприятия Пространства (Восприятие пространства — способность человека воспринимать пространственные характеристики окружающего мира: величину и форму предметов, а также их взаимное расположение). Восприятие формы, величины, удалённости, направления. Наиболее информативный признак – контур.
Спасибо за внимание!
Презентация на тему «Восприятие и представление информации»
На этом уроке мы попробуем понять феномен: ощущение человеком вкусов и запахов во сне.
Иногда во сне мы чувствуем запах или вкус предмета, который нам снится.
Я думаю, что мозг берет за основу воспоминания вкусов и запахов. То есть в реальной жизни, мы это уже чувствовали.
Каждый человек по мере взросления отмечает в своём сознании определённые этапы, места проживания и людей, уникальными ароматами.
Во время сна, увидев знакомые образы, человек может вновь ощутить данный аромат. Думаю, многим знакомы фразы: «так пахло моё детство», «аромат города в котором я жил»…
Все эти ароматы, укреплённые образами в нашем мозгу, всплывают в наших сновидениях, даже если поблизости нет ничего похожего из того, что должно источать этот аромат.
Таким образом, получается, что наш организм, используя память и нажитый опыт, знания, которые хранятся в глубинах нашего сознания, сами воспроизводят все эти запахи и вкусы.
Ученые американского университета брауна в ходе своего эксперимента доказали, что во время сна люди не чувствуют запахи.
Даже очень сильный запах не способен разбудить спящего человека в отличии от звука.
Человек не просыпается от сильных резких запахов, даже таких как продукты горения. Такой вывод был сделан в результате обработки данных исследования.
В эксперименте принимали участие шесть добровольцев возрастом чуть старше двадцати лет.
Две ночи их обоняние испытывали на восприятие запахов в разные фазы сна: во время начальной фазы, в фазе умеренно глубокого сна, и в фазе быстрого движения глазного яблока. В результате едкий запах разбудил только в начальной фазе сна.
Рекомендации по подготовке презентацийДля проведения успешной презентации, способной завоевать внимание слушателей и произвести на них должное впечатление, необходимо в полной мере владеть темой презентации, обладать грамотной речью, а также уделить время оформлению презентации. Рекомендации к оформлению презентаций рассмотрены здесь. В оформлении презентаций выделяют два аспекта: оформление слайдов и представление информации на них. Оформление слайдовСтиль:
Фон:
Использование цвета:
Таблицы и графики:
Графика:
Анимационные эффекты, флеш:
Представление информацииСодержание информации:
Расположение информации на странице:
Шрифты:
Способы выделения информации: Следует использовать
Объем информации:
Еще до начала презентации стоит побеспокоиться о том, чтобы со всех мест в зале было хорошо видно все визуальное поле и где лучше вам находиться во время выступления, чтобы не закрывать его собой. Во время презентации не становитесь в луч проектора, так как буквы и картинки, проецируемые на лицо и фигуру выступающего, могут сделать его смешным. Для показа файл презентации необходимо сохранить в формате «Демонстрация PowerPоint» (Файл — Сохранить как — Тип файла — Демонстрация PowerPоint). В этом случае презентация автоматически открывается в режиме полноэкранного показа (slideshow) и слушатели избавлены как от вида рабочего окна программы PowerPoint, так и от потерь времени в начале показа презентации. Презентация – это в первую очередь общение с аудиторией. Поэтому не читайте то, что написано на слайдах, а описывайте, дополняйте, рассказывайте. При подготовке материала использована информация из источников: |
Лучшие цвета для деловых презентаций: синий, зеленый, бежевый. Белый – для подложки, черный, красный – для шрифта.
Для надежности желательно, чтобы ваши доклады были записаны на двух стандартных носителях информации (дискета, CD/R, Flash-drive).В 19FortyFive рассказали о неожиданном решении разработчиков российского БЛА «Охотник»
Американский военный журнал 19FortyFive опубликовал материал, посвященный российскому ударному беспилотнику «Охотник». В своем тексте обозреватели показали своим читателями кадры передачи «Военная приемка» телеканала «Звезда»
БЛА создается российской фирмой «Сухой» на базе разработок для истребителя-невидимки пятого поколения Су-57, – обратили внимание в издании.
В журнале пришли к выводу, что разработчики «Охотника» не будут размещать форсажную камеру на БЛА. Это необычное для американских военных решение связано с попыткой увеличить скорость и маневренность беспилотника.
Разработчики нового ударного российского БЛА сделали основную ставку на его незаметность, а также на «стелс»-технологии. Аппарат разработан так, чтобы быть максимально незаметным.
В США напомнили, что впервые о С-70 узнали в 2019 году. Военная презентация поменяла восприятие американцев на различные функции БЛА.
Наиболее заметным отличием от ранее представленных версий является замена открытой задней выхлопной трубы на закрытую, — приводит слова аналитиков 19FortyFive «ПолитРоссия».
В военном журнале признались, что совершенно неясно, на что способен российский С-70, и это вызвало недоумение американцев. В РФ отмечали, что БЛА подготовлен для ведения совместных действий с другими российскими истребителями.
Филипп Богданов
Как повлиять на восприятие аудитории в презентациях
Понимание того, как повлиять на восприятие аудитории в презентациях, начинается с понимания непреходящей силы презентаций.
Подумайте на минуту о последней презентации, которую вы посетили.
Что из этого запомнилось?
Каково ваше восприятие ведущего?
Сила и скорость восприятия
Если вы похожи на большинство людей, вы лучше запоминаете восприятие, чем содержание.
Для этого есть масса причин.
Одна из главных причин заключается в том, что мы быстро формируем восприятие, а затем проводим большую часть остального времени, оправдывая его.
Сокращение пределов внимания
В мире сокращения объема внимания большинство людей формируют восприятие других быстрее, чем когда-либо.
Это делает более важным, чем когда-либо, иметь очень четкое представление о восприятии, которое вы хотите, чтобы аудитория имела, задолго до того, как вы когда-либо начнете презентацию.
Восприятие и влияние
Чтобы понять это, нужно понять, как быстро мы формируем восприятие и что влияет на это восприятие.
В этом видео мы сделаем так, чтобы люди смотрели. К тому времени, когда вы закончите это видео, у вас будет гораздо более четкое представление о том, как сформировать целевое восприятие, насколько прочным должно быть это восприятие, чтобы оказывать максимальное влияние на вашу аудиторию.
youtube.com/embed/JnyevuUZGY4″ frameborder=»0″ allowfullscreen=»allowfullscreen»/>
Это сообщение в блоге было переиздано с любезного разрешения Джерри Сандаски — см. Исходное сообщение.
Опубликовано: 20 октября 2017 г.
Узнать больше о —Гостевые блоги
Диссоциация между зрительным восприятием аллоцентрического расстояния и зрительно направленным ходьбой на его протяженности
В двух экспериментах ходьба без зрения к ранее наблюдаемым целям сравнивалась с визуальным восприятием аллоцентрического расстояния.Экспериментальные данные показали, что физически равные расстояния в сагиттальной плоскости на земле воспринимались заниженными по сравнению с расстояниями во фронтопараллельной плоскости даже в условиях полной реплики.
Несмотря на эту воспринимаемую анизотропию пространства, Лумис и др. (1992 Journal of Experimental Psychology. Human Perception and Performance 18 906-921) обнаружили, что испытуемые могут соответствовать обоим типам расстояний при выполнении задания на слепую ходьбу. В эксперименте 1 настоящего исследования испытуемые должны были воспроизвести величину аллоцентрического расстояния между двумя целями, либо идя к целям, либо идя в направлении, несовместимом с местоположением целей.Последнее условие требовало от субъектов определения точного аллоцентрического расстояния на основе информации, основанной на предполагаемых местоположениях двух целей. Расстояние, пройденное в двух условиях, было почти одинаковым, независимо от того, были ли две цели представлены в глубине (условие представления глубины) или во фронтопараллельной плоскости (условие представления ширины). Результаты задачи согласования восприятия показали, что расстояния по глубине должны быть намного больше, чем расстояния по ширине, чтобы их можно было считать равными по длине (сжатие по глубине).
В эксперименте 2 от испытуемых требовалось воспроизвести величину аллоцентрического расстояния от точки наблюдения, слепо идя в направлении, отличном от цели. Расстояние, пройденное в условиях представления глубины, было короче, чем в состоянии представления ширины. Однако эта анизотропия моторных ответов в основном была вызвана очевидной переоценкой длины, ориентированной по ширине, а не сжатием глубины. Кроме того, пройденные расстояния были намного лучше масштабированы, чем в эксперименте 1.Эти результаты предполагают, что перцепционная и моторная системы имеют общее представление о местоположении целей, тогда как между двумя системами существует диссоциация аллоцентрического расстояния в условиях полной реплики.
Формирование восприятия: маркетинг с помощью презентаций
Маркетинг, по своей сути, — это бизнес восприятия. Небольшие компании иногда упускают из виду эту идею за надвигающейся тенью немедленной рентабельности инвестиций, но правда в том, что каждое взаимодействие, которое кто-то имеет с вашей компанией — ваш продукт, ваш веб-сайт, ваши сотрудники, ваша реклама, ваш бренд — ценно.
Каждое впечатление создает возрастающее доверие, осознание, достоверность и понимание, которые помогают вам оставаться в курсе событий, когда возникает нужная необходимость. Для бизнеса очень важно понимать важность формирования восприятия.
Презентации — прекрасный пример взаимодействия, которое часто недооценивают из-за его способности формировать восприятие. Докладчики просматривают контент и игнорируют другие нюансы опыта, которые могут иметь огромное значение для общего воздействия. Будь то простой коммерческий шаг перед небольшой группой или выступление на отраслевой конференции, каждая презентация — это новый и важный шанс сформировать то, как люди думают и говорят о вашем бизнесе.
В Интернете уже есть бесчисленное количество статей о том, как развиваться и делать хорошую презентацию, но вот 3 совета, как убедиться, что вы используете возможность формировать восприятие потенциальных клиентов и евангелистов:
Держите вещи свежими
Хорошо известно, что более половины любого вида общения можно отнести к другим факторам, а не к словам, которые действительно произносятся или пишутся.
По этой причине, чтобы ваши презентации были как можно более гладкими и четкими, жизненно важно для создания вашего имиджа как надежного лидера мнений и ценного делового партнера или продавца.Достигните этого, сосредоточив внимание на трех ключевых моментах, которые могут быстро вызвать плохое впечатление, если не будут выполнены должным образом:
- Говорите плавно — Заикание и икота в ходе презентации предоставят вашей аудитории больше возможностей отвлечься от вас. Важно говорить уверенно и плавно, чтобы избежать этого и сохранить положительный имидж. Сделайте это, зная свой контент и свои слайды изнутри и снаружи, а также потратив некоторое время на практику, если вам не так комфортно перед аудиторией.
- Сосредоточьтесь вовне — Ваше физическое и умственное внимание должно быть направлено на аудиторию на протяжении как можно большей части презентации. Знание содержимого, как свои пять пальцев, будет иметь большое значение для успешного выполнения этой задачи, но вы можете сделать это еще проще, установив небольшой экран с заметками и видом показанного слайда перед вами, а затем сопротивляясь всем призывает снова посмотреть на экран.
- Элегантный внешний вид — Дизайн имеет значение.У вас может быть лучший контент в мире, но если он плохо отображается на ваших слайдах, к вам не будут относиться так серьезно, как вам хотелось бы. Это не означает, что вам нужна яркая, профессионально разработанная колода слайдов, но это означает, что следует уделять пристальное внимание мелким вещам, таким как выравнивание, макет слайдов и простота, чтобы вы не отвлекались от вашего сообщения с помощью привлекательного недостатки дизайна.
Установление контакта
Заманчиво сосредоточиться на своей компании и продукте во время презентации, потому что, эй, а почему бы и нет? Все здесь смотрят на вас, чтобы услышать, как вы говорите о своих вещах, верно? Отчасти это может быть правдой, но в глубине души каждый действительно хочет слышать о себе.Чем больше вы сможете рассказать об членах аудитории и установить с ними взаимопонимание, тем больше они будут обращать внимание, видеть ценность и сохранять информацию.
Чтобы извлечь из этого выгоду, используйте стратегию «закладки», чтобы вложить контент примерно и между контентом примерно человек. Начните с честного обсуждения потребностей и проблем, с которыми сталкиваются члены аудитории, которую вы пытаетесь охватить. Привлекайте их внимание, затрагивая их болевые точки и показывая им, что вы понимаете.Когда вы знаете, что на них сосредоточены, именно тогда вы можете начать говорить о том, чем вы и ваш бизнес можете помочь. Когда вы закончите основную часть презентации, верните всех обратно и убедитесь, что ваше сообщение прилипнет, вернувшись к аудитории, ее потребностям и следующим шагам, которые они могут предпринять, чтобы работать с вами и решить их.
В предвкушении истории
Любой хороший совет по презентации направит вас на то, чтобы рассказать историю с вашим содержанием. Однако для усиления воздействия убедитесь, что вы рассказываете историю, которую хочет услышать аудитория, а не только историю, которую вы хотите рассказать.
Это означает предвосхищение их мыслей, опасений и вопросов и не только подготовку ответов, но и разработку презентации, которая обращается к каждому из них по мере его возникновения. Каждый обмен
«Эй, а как насчет…»
«Забавно, что ты спрашиваешь! Если мы обратимся к следующему слайду, вы увидите… »
творит чудеса для вашего доверия и авторитета в глазах тех, кто посещает ваше мероприятие.
Чтобы занять место вашей аудитории, особенно для малого и среднего бизнеса, часто нужно сосредоточиться на практичности.Владельцы бизнеса могут быть заинтересованы и воодушевлены разговорами на высоком уровне и стратегической шумихой, но, в конце концов, им нужны конкретные и конкретные действия, чтобы полностью их заинтересовать. Разрабатывая контент для презентации, постоянно спрашивайте себя, что означает каждый пункт для членов вашей аудитории. Как сделать его более детальным? Как это сделать проще? Что именно им нужно делать? Каким будет результат для их бизнеса? Помня о подобных вопросах, вы убедитесь, что рассказываете историю, которая отражает то, что происходит в головах слушателей.
Помните об этих моментах, когда вы разрабатываете и представляете ценный контент, и вы на правильном пути к тому, чтобы получить максимальную отдачу от презентаций как маркетингового инструмента, формирующего восприятие. Есть ли другие способы использования презентаций для формирования восприятия того, как клиенты и потенциальные клиенты видят вас и ваш бизнес? Поделись с нами!
границ | Перцептивное доминирование в кратких представлениях смешанных изображений: человеческое восприятие vs.Глубокие нейронные сети
1. Введение
В наши дни ведущими алгоритмами для многих задач компьютерного зрения, а также для моделирования визуальной системы в частности, являются глубокие нейронные сети (DNN). DNN — это класс алгоритмов компьютерного обучения, которые стали широко использоваться в последние годы (Lecun et al., 2015). Интересно, что некоторые современные DNN демонстрируют удивительную степень обобщения для множества других визуальных задач (Hue et al.
, 2016). DNN, обученные распознаванию образов (Русаковский и др., 2015) оказываются полезными также при решении совершенно разных визуальных задач (Yosinski et al., 2014). Предполагается, что эти универсальные алгоритмы в вычислительном отношении подобны биологическим зрительным системам, даже больше, чем менее биологически правдоподобные симуляции (Kriegeskorte, 2015; Yamins and Dicarlo, 2016).
Более того, представление изображений может быть одинаковым в обученных DNN и в биологических визуальных системах. Недавнее исследование показало, что люди и DNN в значительной степени согласны с относительной сложностью вариаций изображений (Kheradpisheh et al., 2016). Исследователи также обнаружили, что когда одно и то же изображение обрабатывается DNN и людьми или обезьянами, этапы вычисления DNN являются сильными предикторами данных фМРТ, МЭГ и электрофизиологии обезьяны, собранных из областей зрения (Cadieu et al., 2014; Khaligh et al. ., 2014; Yamins et al., 2014; Güçlü, van Gerven, 2015; Cichy et al.
, 2017; Seeliger et al., 2017). Другое исследование показало, что заключительный этап вычисления DNN является даже сильным предиктором воспринимаемой человеком дискриминации формы (Kubilius et al., 2016). Эти исследования также показали, что чем точнее модель DNN, тем сильнее ее предсказательная сила, что побудило исследователей зрения создавать более точные модели, основанные на биологических исследованиях зрения.
Наряду с этим сходством, разрыв между визуальной обработкой DNN и биологической все еще остается значительным. Обозначение различий, таких как устойчивость к манипуляциям (Geirhos et al., 2017), причины ошибок (Nguyen et al., 2015) и т. Д., Имеет большое значение для этой области (Moosavi-Dezfooli et al., 2017). Изучение этих различий путем изучения известных визуальных явлений в DNN позволяет как улучшить существующие модели, так и изучить возможную вычислительную природу зрительной системы (Rajalingham et al., 2018). Информативные явления обычно связаны с каким-то вызовом для зрительной системы — мультистабильностью, иллюзиями, частичными информативными изображениями и т. Д. Примером визуального феномена человека, который был изучен с использованием алгоритмов компьютерного зрения, является существование минимальных распознаваемых конфигураций (MIRCS). для зрительной системы человека (Ullman et al., 2016). Различия в скорости распознавания и поведении между людьми и протестированными DNN проливают свет на возможную природу этого явления. DNN также использовались для объяснения возникновения иллюзий легкости (Corney and Lotto, 2007), которые позволяют сделать общие выводы о вычислительной природе восприятия. Другая иллюзия, возникшая в результате обучения DNN, — это геометрическая иллюзия размера Мюллера-Лайера (Zeman et al., 2013).
Другими перцептивными феноменами, которые можно изучать с помощью DNN, являются явления «визуальной конкуренции», когда потенциально воспринимаются несколько конкурирующих восприятий.Большинство явлений визуальной конкуренции динамичны и связаны с колебаниями восприятия во времени. Их обычно называют «мультистабильным восприятием». Они отличаются от нашей задачи (подробно описанной ниже) и более сложны для моделирования, поскольку основная проблема заключается в описании причин и динамики колебаний. Когда, например, перцепционная группировка не уникальна (как в интерпретации куба Неккера), можно использовать специально разработанную модель DNN для описания вычислений, лежащих в основе изменений восприятия во времени (Kudo et al., 1999). Хорошо изученным явлением динамической визуальной конкуренции является бинокулярное соперничество. Это происходит, когда к двум глазам предъявляются разные монокулярные стимулы. Вместо того, чтобы воспринимать стабильную, единую смесь двух стимулов, человек испытывает изменения в восприятии с течением времени (Blake and Tong, 2008). Нейронный источник этой динамики зрительной конкуренции все еще остается спорным, исследования выявили доказательства как в ранней визуальной обработке, так и на более высоких стадиях вдоль вентрального потока (Logothetis et al., 1996; Логотетис, 1998; Полонский и др., 2000; Блейк и Логотетис, 2002; Тонг и др., 2006; Уилсон, 2003)
Биологическая правдоподобная модель продолжительности перцептивных изменений была предложена в (Laing and Chow, 2002), и исследования показали, что причиной динамического переключения может быть как адаптация, так и шум (Shpiro et al., 2009). Изменения времени, вызванные шумом, были дополнительно смоделированы с использованием моделей аттракторов (Moreno-Bote et al., 2007). Еще одно динамическое мультистабильное явление — это монокулярное соперничество, которое отличается от бинокулярного тем, что теперь одно и то же изображение представляется обоим глазам.На этот раз это наложенное изображение, и четкость изображений, из которых оно создано, поочередно колеблется во времени (O’Shea et al., 2017). Другое исследование показало, что бистабильное восприятие является формой байесовской выборки, а также продемонстрировало, что с помощью нейронной сети можно фиксировать несколько аспектов экспериментальных данных (Moreno-Bote et al., 2011). Сходны ли процессы или вычислительная база при бинокулярном и монокулярном соперничестве и чем они отличаются, все еще изучается до сих пор (O’Shea et al., 2009). В этом исследовании, поскольку наша задача не требовала времени, мы просто заинтересованы в изучении причин перцептивного доминирования, возникающего уже при кратковременном воздействии наложенных изображений.
После этого было показано, что различные параметры изображения влияют на эти конкурирующие представления о мультистабильном явлении. На эти перцепционные изменения влияют движение объектов, контраст, яркость и т. Д. (Logothetis et al., 1996). Эффекты низкого уровня были также показаны при маскировании, когда за целевым изображением следует маска или она смешивается с ней (Alam et al., 2014). Практические модели, предсказывающие возможность обнаружения, были предложены на основе биологической визуальной системы (Bradley et al., 2014) и даже дополнительно настроены на естественные ограничения изображения (Schütt and Wichmann, 2017).
В этом исследовании мы предлагаем другую задачу визуального соревнования, кратко представляя смешанные изображения как людям, так и предварительно обученным DNN распознавания объектов. Подобные смешанные изображения использовались для изучения эффектов манипуляции вниманием в предварительно обученной DNN (Lindsay, 2015; Lindsay and Miller, 2017).Модель была повторно обучена как бинарный классификатор и управлялась на разных уровнях для проверки изменений производительности. Мы создали нединамическое визуальное соревнование, которое позволяет сравнивать с обычными DNN распознавания, не изменяя их архитектуру или их обучение. Смешивая два целевых изображения, мы представили аналогичную задачу как для DNN (обученных на обычных изображениях), так и для людей (кратко представленных смесями). Краткие презентации идеально подходят для исследования ранних стадий конкуренции восприятия (Carter and Cavanagh, 2007) и устраняют влияние времени, которое обычно не сравнимо с большинством DNN.Вдохновленные исследованиями визуальных соревнований, мы создали статическое биологическое соревнование и сравнили биологическую и искусственную зрительную чувствительность (Alam et al., 2014). Наша работа не моделирует динамику бистабильного восприятия, это только окно в перцепционные предпочтения и параметры изображения, предсказывающие зрительную чувствительность, а также эволюцию внутренних предпочтений на всех уровнях DNN.
2. Методы
2.1. Формирование данных
Чтобы вызвать конкуренцию восприятия между двумя разными визуальными стимулами, которая позволит нам протестировать как участников-людей, так и алгоритмы DNN, мы использовали набор данных ImageNet (Russakovsky et al., 2015). Мы выбрали 180 изображений из разных категорий из набора для проверки ImageNet и создали смеси изображений с помощью двух методов морфинга (рис. 1). Для DNN мы сгенерировали все попарные смеси, и люди были протестированы на одном наборе уникальных смесей. В первом методе, названном «50/50», мы усредняли значения RGB всех пикселей в двух изображениях (рис. 1, верхняя строка). Во втором методе, названном «phs / mag», мы преобразовали каждое изображение с помощью Фурье, чтобы получить его значения амплитуды и фазы в частотной области, затем использовали величину одного изображения с фазой из другого изображения и преобразовали обратно с помощью обратное преобразование Фурье, чтобы получить окончательный результат (рисунок 1, нижний ряд).Второй метод морфинга был вдохновлен известным визуальным явлением, согласно которому люди чувствительны к фазе, а не к величине частот в естественных изображениях (Thomson et al., 2000).
Рисунок 1. Два набора данных смешанных изображений были созданы с использованием изображений из проверочного набора ImageNet. (вверху) Пример метода морфинга 50/50 (см. Текст). (Внизу) Пример метода морфинга phs / mag (см. Текст). (посередине) Пример изображений из оригинального набора.
2.2. Классификация выхода DNN
Чтобы решить, какое исходное изображение «выигрывает» в визуальном соревновании или какое изображение «выбрано» сетью для «восприятия», мы использовали два набора смешанных изображений в качестве входных данных для предварительно обученных сверточных нейронных сетей с прямой связью (рисунки 2А, Б) — VGG19 (Крижевский и др., 2012; Симонян, Зиссерман, 2014) и ResNet (He et al., 2016). Мы выбрали VGG19 в качестве репрезентативной сети на основании ее высокой производительности в конкурсе ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC).Мы предпочли VGG19 другим аналогичным сетям из-за его относительно высокой точности при тестировании на нашем наборе данных [Top5 точность: AlexNet-0.77, VGG S-0.83, VGG16-0.90, VGG19-0.92 (Крижевский и др., 2012; Симонян и Зиссерман) , 2014)]. Мы также проверили наши результаты с помощью ResNet (которая достигла даже более высокой точности, чем указанные выше сети в ILSVRC, и точность Top5 0,92 в нашем наборе данных), но здесь мы представляем результаты VGG19, поскольку он более похож по глубине и архитектуре на сети. использованный в предыдущих исследованиях, демонстрирующих сходство с вентральным потоком приматов (Cadieu et al., 2014; Яминь и др., 2014; Кубилюс и др., 2016; Яминь, Дикарло, 2016). Затем мы сравнили выходные векторы вероятности слоя SoftMax, когда на входе было каждое из исходных изображений, а когда на входе было их сочетание. Мы классифицировали выходные векторы смешанных изображений на четыре типа сценариев (рис. 2C): сеть не выбрала ни одного из изображений; он выбрал первое изображение; второе изображение; или оба из них. Мы определили «выбор изображения» на основе верхних категорий N в выходных векторах вероятности: если одна из верхних категорий N смешанного изображения также является одной из верхних категорий N исходного изображения — мы говорят, что сеть предпочла увидеть это исходное изображение.Другими словами, мы ищем верхние категории N смешанного изображения в каждом из двух его исходных изображений, верхние категории N категорий, если они найдены — мы считаем это исходное изображение «выбранным». В этом исследовании мы в основном использовали N = 5, поскольку это ведущая метрика при тестировании классификационных DNN с 1000 категориями из-за использования чрезмерно специфичных категорий в наборе данных. ImageNet — это набор данных с одной меткой, содержащий изображения, которые можно разделить на несколько категорий, и порядок этих категорий неоднозначен.Кроме того, мы также показываем варианты сети для N = 2, что является наименьшим соответствующим N для этой задачи. Мы проверили, что использование другого N в этом диапазоне не изменило предыдущий анализ, поскольку преобладание выбора одного очень похоже для N = 2 и N = 5, и это не меняет выигрышного изображения. внутри каждой пары (красная кривая на рисунке 2D). Мы случайным образом отобрали 90 смешанных изображений и рассчитали вероятность каждого сценария (ни одного, выберите одно изображение, оба).Для каждого N мы усреднили эти вероятности по 100 итерациям. Чтобы учесть стохастическую природу выбора человека (Moreno-Bote et al., 2007, 2011), мы дополнительно рассчитали выбор сети при введении гауссовского шума в последний слой перед SoftMax. Следовательно, выходной слой имеет вид:
P (classi) = exp (xi + noise) ∑iexp (xi + noise), noise = N (0, σ2) (1)Мы снова усреднили по 100 итерациям, изменив стандартное отклонение шума (σ) от 0 до 5. Мы представляем уровень шума, который лучше всего соответствует выбору человека.Мы дополнительно проверили, что использование результатов с введенным шумом не изменило предыдущий анализ, аналогично использованию точности top2, как объяснено выше.
Рис. 2. (A) Сто восемьдесят исходных изображений и все попарные смеси между ними использовались в качестве входных данных для предварительно обученной сверточной нейронной сети (VGG19). (B) Архитектура сети. (C) Четыре возможных выхода softmax при вставке смешанного изображения в качестве входа (см. Текст). (D) Порог обнаружения для классификации выходных данных. Выбор сети был определен на основе перекрывающихся верхних категорий N исходных изображений и смешанного изображения (см. Текст).
2.3. Человеческий эксперимент
180 изображений были уникально спарены, чтобы избежать повторений, которые могут вызвать искажения памяти. 90 пар были случайным образом разделены на три группы по 30 смесей в каждой, что дало шесть условий (три из «50/50» и три из «phs / mag», github.com / lirongruber / Visual-Competition / tree / master / human% 20experiment / img). Мы использовали Amazon Mechanical Turk для тестирования 600 участников в онлайн-эксперименте, по 100 на каждое условие (возраст участников был 36,6 ± 10,6 лет, 303 из них были мужчинами). Утверждение этических норм было получено IRB (институциональным наблюдательным советом) Института науки Вейцмана. Каждый участник подписал форму информированного согласия перед участием и получил 0,5 доллара США.
Каждое испытание начиналось с фиксации в течение 1 секунды (+ в центре экрана) с последующей краткой презентацией изображения.Мы представили смешанные изображения участникам в течение 100 мс (разные браузеры вызывают дрожание 7,5 ± 0,7 мс), так как эта короткая выдержка позволяет полностью распознавать обычные изображения, в то же время затрудняя распознавание объектов на смешанных изображениях (Sheinberg and Logothetis, 1997; Cadieu et al., 2014). Этот временной интервал обычно используется в аналогичных исследованиях, поскольку он устраняет эффект движений глаз, который позволяет людям изменять выборку изображения и ухудшать сравнение (см. Рис. 2S в Cadieu et al., 2014; Rajalingham et al., 2018).
Каждое испытание заканчивалось бесплатным письменным отчетом, обычно от одного до трех слов. Участникам было предложено сообщить об объекте или объектах, которые они воспринимали, или ввести «none», если объект не был распознан (пустые отчеты не принимались). Несмотря на то, что сети ранжируют 1000 заранее определенных категорий, открытый отчет — лучшее сравнение, чем предоставление людям длинного списка вариантов. Открытый отчет позволяет получить более достоверные ответы на распознавание, не предлагая подсказок, не поощряя догадок и позволяя выбрать вариант «нет».Альтернативное решение, предложенное Kubilius et al. (2016) сокращает список, но по-прежнему имеет указанные выше недостатки закрытого отчета. Каждый письменный отчет был вручную закодирован для одного из четырех типов сценариев (рис. 2C). Решения принимались отдельно двумя независимыми экспертами, и несколько разногласий были исключены (1,1%).
3. Результаты
3.1. Сравнение DNN и выбора людей
Мы рассчитали вероятность того, что люди и DNN воспримут одно изображение, оба или ни одно из них.На рисунке 3A показаны результаты набора данных 50/50, а на рисунке 3B показаны результаты набора данных phs / mag для VGG-19.
Рисунок 3. Гистограммы классификации выборов. (A) DNN’s top5, noise-injected-top5, top2 и вероятность отчетов людей при наблюдении за набором данных 50/50. (B) DNN’s top5, noise-injected-top5, top2 и вероятность отчетов людей при наблюдении за набором данных phs / mag.
В случае 50/50 люди сообщили о распознавании только одного изображения из 70.5 ± 1,6% испытаний. Аналогичным образом DNN выбрал только одно изображение и подавил другое в 76,5 ± 0,5% (ResNet — 74,2 ± 0,4%) для N = 5 и 74,5 ± 0,4% для N = 2. Для N = 5, DNN успешно распознала два изображения в 17,4 ± 0,4% (ResNet — 18,5 ± 0,4%) испытаний и пропустила только 6,0 ± 0,3% (ResNet — 7,1 ± 0,4%). С другой стороны, люди распознали оба изображения только в 6,0 ± 0,6% и сообщили, что ничего не воспринимали в 23,2 ± 1,7% испытаний. При использовании N = 2 DNN успешно распознала два изображения только в 4.1 ± 0,2% и пропущенные 21,4 ± 0,4%. Хотя это, кажется, лучше воспроизводит человеческие результаты, следует иметь в виду проблематичное использование уровня точности top2, как описано в разделе 2. В попытке учесть стохастическую природу человеческого выбора по сравнению с детерминированным одним из В сеть мы вводили гауссов шум перед слоем SoftMax сети (см. раздел 2). Мы представляем результаты DNN с шумом STD = 2.25, которые лучше всего напоминают человеческие результаты: 20,6 ± 0,5% нет, 68.8 ± 0,05% выбирают одно изображение, 10,0 ± 0,3% оба (рис. 3А).
С другой стороны, в смеси phs / mag для N = 5 DNN не распознала ни одного изображения в 59,6 ± 0,4% (ResNet -53,6 ± 0,4%) испытаний, в то время как люди пропустили только 45,0 ± 1,0% испытаний. В признанных испытаниях люди всегда воспринимают фазовое изображение (54,7 ± 1,0% всех испытаний), в то время как DNN менее чувствительна к нему (36,3 ± 0,4% всех испытаний, ResNet — 42,1 ± 0,3%). В то время как люди никогда не могли видеть изображение величины, DNN провела несколько успешных попыток выбора этого или обоих изображений (4.0 ± 0,1% от всех испытаний, уровень вероятности 2,0%, ResNet — 3,5 ± 0,1%). Использование результатов top2 или результатов с введенным шумом только еще больше повредило успешности сети, увеличив количество нераспознанных изображений (рис. 3B).
3.2. Предсказуемость отдельных параметров
Из смесей, которые воспринимались как одно изображение (рис. 3A, средние столбцы), только в 79,0% испытаний DNN и люди выбрали одно и то же изображение (режим людей). Чтобы дополнительно охарактеризовать различия между ними, мы извлекли параметры изображения, которые могут предсказать тенденцию DNN и людей предпочитать определенные изображения другим.На основе исследования зрения, связанного с перцептивным преобладанием (Logothetis, 1998; Blake and Logothetis, 2002; Tong et al., 2006; Blake and Tong, 2008), мы выделили 12 исходных характеристик (средний красный, синий и зеленый компоненты, красочность, яркость, насыщенность, глобальный контраст, локальный контраст, горизонтальный и вертикальный градиент, 2D-градиент, низкие частоты, высокие частоты), а затем выберите наименее коррелированный среди них (Таблица 1). Мы рассчитали вероятность того, что изображение будет выбрано вместо другого изображения, как функцию соотношения между их параметрами.Чтобы количественно оценить предсказуемость каждого параметра, мы подобрали вероятность с помощью модели логистической регрессии (как в уравнении 2 для одного параметра и ), где параметр модели (| β |) представляет степень предсказуемости. Зная значение прогнозного параметра, можно с высокой вероятностью оценить, какое изображение будет выбрано.
Таблица 1. Параметры изображения.
Как видно на рисунке 4, градиент и низкие частоты были хорошими предикторами для обоих людей ‘(β = 1.38 ± 0,06, β = 1,14 ± 0,06, соответственно) и выбор DNN (β = 1,72 ± 0,05, β = 1,11 ± 0,04, соответственно), и немного лучше для DNN при более высоких соотношениях параметров. Яркость не была предсказуемой, опять же, для людей (β = 0,07 ± 0,04) и DNN (β = 0,04 ± 0,03). Были обнаружены различия для глобального контраста, который был лучшим предиктором для людей (особенно при низких и высоких соотношениях, β = 0,73 ± 0,05) по сравнению с DNN (β = 0,34 ± 0,03), а цветность и насыщенность кажутся несущественными для людей (β = 0.13 ± 0,04, β = 0,02 ± 0,04 соответственно), прогнозируя в некоторой степени выбор DNN (β = 0,56 ± 0,03, β = 0,47 ± 0,03, соответственно).
Рисунок 4. Параметры изображения как предикторы для выбора DNN и людей для набора данных 50/50 (красный и синий, соответственно). Вероятность выбора I 1 vs. f (I1) f (I2), где f ( I 1 ) — это значение параметра I 1 . Ось X имеет логарифмический масштаб.Планки погрешностей — это доверительные интервалы (95%) биномиального распределения, рассчитанные с помощью метода Клоппера-Пирсона. Внутренние гистограммы показывают параметры β логистической регрессии (см. Текст) для людей и DNN.
3.3. Предсказуемость нескольких параметров
Затем мы искали комбинации параметров, которые могли бы повысить предсказуемость. Мы оптимизировали регуляризованную обобщенную линейную модель (GLM) для каждого подмножества наших шести параметров и рассчитали среднюю точность прогноза.Параметр регуляризации определялся перекрестной проверкой. Поскольку два класса были сбалансированы [P (выбрать I 1 ) = P (выбрать I 2 )], мы оптимизировали модель без смещения (точка пересечения = 0).
P (выберите I1 | I1, I2) = 11 + exp (∑iβilog (fi (I1) fi (I2))) (2)I 1 , I 2 — изображения, fi (I1) fi (I2) — отношение параметра i между изображениями, а β i — коэффициент параметра и .После обучения модели решение и точность были рассчитаны с использованием:
ymodel = {1, P> 0,50, P <0,5 (3) точность = 1N∑ | ymodel-ynet | (4)y model — выбор модели (1/0 для выбора первого / второго изображения соответственно), y net — выбор DNN, а N — количество изображений в каждом наборе тестов.
На рис. 5A показана средняя точность наилучшего поднабора для одного, двух и шести параметров.Лучшим единственным параметром как для людей, так и для DNN был градиент, который предсказывал выбор DNN и человека в 77,2 и 74,0% случаев соответственно. Лучшая пара параметров была другой: для людей, добавляющих низкие частоты, результат достиг 76,5%, а для DNN добавление красочности достигало 79,4%. Наилучшая точность, достигнутая для DNN, составила 81,0%, а для людей — 78,6%. В обоих случаях использование всех параметров существенно не отличалось от добавления любого третьего параметра.
Рисунок 5. Средняя точность предсказания выигрышного изображения с использованием многомерной GLM для DNN (A) и людей (B) . Цифры представляют собой наилучшее подмножество параметров при использовании одного или двух параметров и максимальную точность при использовании всех из них. Использование всех шести параметров дало тот же результат, что и добавление любого третьего в обоих случаях. Планки погрешностей представляют собой стандартные ошибки.
3.4. Активность на всех уровнях DNN
3.4.1. 50/50 смешанных изображений
Поскольку нас также интересует, где разрешается такая конкуренция, мы дополнительно исследовали активность сети на протяжении всего процесса категоризации перед последним уровнем softmax.Мы сравнили активность каждого нейрона в каждом слое сети при «наблюдении» каждого из исходных изображений и их смеси. Мы вычислили корреляции между этими картами активности и усреднили их по слою. Чтобы понять, где произошло «решение» сети, мы вычислили средние корреляции карты активности при усреднении «выигрышных» изображений отдельно от «проигрышных» изображений (рис. 6). Для обоих случаев корреляции в первых слоях были высокими (0,7 / 0,6), уменьшались по мере того, как мы углублялись в сеть, и увеличивались к концу.Если посмотреть на разницу между этими корреляциями (рис. 6В), хотя разница уже существовала в первых слоях, она резко увеличилась в последних трех слоях. Удивительно, но мы не обнаружили никакого эффекта до / после максимального объединения (слои 3, 6, 11, 16, 21). С другой стороны, резкое увеличение происходит в полностью связанных слоях (слои 22, 23, 24).
Рис. 6. (A) Средние корреляции между картами активности блоков смешанного изображения 50/50 и блоков изображения выигрыша / проигрыша (синий / красный). (B) Различия между корреляциями выигрышного и проигрышного изображений [то есть разница между синей и красной кривыми в (A) , соответственно].
3.4.2. phs / mag Смешанные изображения
Хотя в большинстве случаев сеть не распознавала оба изображения, мы стремимся понять, была ли различная реакция на всех слоях, когда она распознала одно из них. Поэтому мы усредняли отдельно смеси, в которых сеть выбирала фазовое изображение, изображение магнитуды или ни то, ни другое.На рис. 7 показаны средние корреляции по слоям с фазовым изображением (рис. 7A), величиной изображения (рис. 7B) и разницей между ними (рис. 7C). Согласно рисунку 7C, существует большая разница в пользу фазового изображения уже в первых слоях, но это не может использоваться в качестве предиктора, как это произошло также для изображений, где изображение величины «выиграло» (красный) или ни одно (желтый) ). В тех случаях, когда «фазовое» изображение «выигрывало», решение принималось только ближе к концу, когда мы наблюдали более высокую разницу между корреляцией с фазовым изображением и корреляцией с амплитудным изображением.
Рис. 7. Средние корреляции между картами активности смесей phs / mag и исходным фазовым изображением (A) или изображением звездной величины (B) . Разница между ними представлена в (C) . Синие кривые представляют изображения, на которых сеть выбрала фазовое изображение в качестве «победителя», красная — когда изображение величины «выиграло», а желтая — в тех случаях, когда ни одно «не выиграло». Планки погрешностей представляют собой стандартные ошибки.
4.Обсуждение
По сей день ключевой проблемой для нейробиологов является описание и понимание природы вычислений в мозге (Marr and Poggio, 1976). Растущий успех искусственных DNN в задачах распознавания объектов поднимает новые вопросы об их сходстве с вычислениями в зрительной системе человека. Не выходит ли сходство между биологической и искусственной системами за рамки высокой точности? Это исследование подтверждает связь между глубокими сетями и механизмом обработки зрительного восприятия человека, добавляя к растущему числу исследований, показывающих, что DNN могут использоваться для моделирования различных явлений зрительной системы (Cadieu et al., 2014; Khaligh et al., 2014; Яминь и др., 2014; Гючлю и ван Гервен, 2015; Кубилюс и др., 2016; Cichy et al., 2017; Силигер и др., 2017). Это также показывает все еще существующие расхождения для улучшения будущей модели. В этом исследовании мы создали нединамическое визуальное соревнование людей. При кратком представлении смеси двух изображений люди склонны воспринимать только одно изображение (70,7%). Примечательно, что при тестировании DNN на одних и тех же миксах только одно изображение попало в топ-5 категорий DNN (VGG19–76.3%, ResNet — 74,2%). Использование пяти основных категорий является ведущей метрикой оценки для сетей с 1000 категориями, особенно при работе с набором данных ImageNet. Категории этого набора данных чрезмерно специфичны, поскольку они содержат типы животных и части объектов (например, зеленая мамба, Passerina cyanea, модем, гвоздь и т. Д.). Некоторые изображения могут также относиться к нескольким категориям (например, человек в лодке на Рисунке 1). Поскольку наша цель состояла в том, чтобы определить, какое из изображений лучше воспринималось или лучше появлялось при краткой экспозиции, мы принимали любой человеческий ответ, относящийся к любой части изображения, а также использовали топ-5 категорий сети.Более того, мы убедились, что оценка восприятия сети путем выбора топ-2 категорий не изменит основную тенденцию к восприятию только одного изображения. Этот результат подразумевает, что «подавление» невоспринимаемого стимула можно объяснить без каких-либо нисходящих процессов, используя только архитектуру с прямой связью. Хотя обращение к выходным данным сети как к восприятию все еще остается спорным, мы ссылаемся здесь на более узкое определение, которое представляет собой категоризацию, связанную с задачами. Наша визуальная задача включает в себя два стимула, конкурирующих за восприятие системы — биологического или искусственного.Это сравнение убедительно, так как один и тот же стимул был предъявлен и людям, и DNN.
Хотя использование только двух основных категорий, казалось, скрывает расхождения в восприятии обоих изображений или ни одного из них, мы считаем, по причинам, перечисленным выше, это худший кандидат для сравнения с людьми. Хотя, используя точность топ-5, приходится учитывать несоответствие в производительности. В текущем наборе данных и с использованием топ-5 категорий сеть распознала оба изображения почти в три раза чаще, чем люди (рис. 3A).Одним из возможных источников этой разницы является детерминированная природа DNN по сравнению со стохастической человеческой. Вдохновленные исследованиями с использованием шума для моделирования стохастичности человека (Daw et al., 2006; Moreno-Bote et al., 2007, 2011), мы изучили влияние шума на процесс принятия решений в сети. Мы показали, что добавление шума перед последним слоем позволяет достичь результатов, близких к человеческим. Другими словами, упомянутые выше различия могут быть результатом отсутствия стохастичности в DNN.Однако важно отметить, что ни использование точности top2, ни добавление шума не изменили выигрышное изображение в каждой паре. Следовательно, он усиливает устойчивость тенденции воспринимать только одно изображение и не может объяснить все следующие сходства и различия, обнаруженные в предыдущем анализе.
Наконец, мы отмечаем, что люди лучше, чем DNN, распознавали изображения в смесях фаза / величина (рис. 3B), и что это преимущество было в основном связано с повышенной чувствительностью к фазе изображения.Ранее было показано, что эта чувствительность отражает естественную изменчивость изображений (Thomson et al., 2000), и наши выводы подразумевают, что используемая нами модель DNN в этом отношении отсутствует.
Далее мы попытались преобразовать производительность обеих систем в атрибуты изображения. Наш анализ показал, что частоты, как высокие (зафиксированные градиентом), так и низкие, являются общими предикторами выбора человека и DNN. Влияние градиента изображения на человеческое восприятие ранее было показано в различных парадигмах (Hollins, 1980; Mueller and Blake, 1989), здесь мы показываем, что эта чувствительность существует также для модели DNN.С другой стороны, хотя яркость обычно используется в психофизических исследованиях, она не является хорошим предиктором ни для DNN, ни для людей. Глобальный контраст был хорошим предсказателем только для работы человека, что можно объяснить низким разрешением, вызванным короткой выдержкой, в то время как цветность и насыщенность были предсказуемыми только для выбора DNN. Чувствительность DNN к красочности также наблюдалась с использованием обобщенной линейной модели, которая дополнительно подчеркивает роль градиента как общего и наиболее предсказуемого параметра.
Параметры, которые одинаково предсказывали производительность для обеих систем, теперь могут предложить платформу, на которой могут быть проверены вычислительные объяснения чувствительности человека. Эта зрительная чувствительность спонтанно возникает в результате обучения искусственной системы классификации, предполагая аналогичный механизм в биологических системах. Параметры, которые по-разному предсказывали производительность, указывают на возможное несоответствие между двумя перцептивными реализациями — биологической и искусственной. Эти различия могут помочь исследователям зрения в разработке искусственных сетей, более похожих на людей, например.g., снижение чувствительности сети к цвету за счет дополнения обучающего набора данных с помощью цветовых манипуляций. В качестве альтернативы можно повторно обучить сети, используя смешанные изображения, помеченные выбором человека.
Наконец, мы попытались решить, где в вычислительном процессе разрешилась конкуренция между восприятием. Активность на всех уровнях DNN указывает на то, что предпочтение воспринимаемому изображению существовало уже на ранних уровнях обработки, хотя разница на последних уровнях резко возросла.Это позднее предпочтение в полностью связанных слоях также наблюдалось в конкуренции фаза / величина. Этот результат согласуется с предыдущим исследованием, показывающим, что в нейронных сетях, обученных бинарному выбору, информация, касающаяся обоих вариантов, может отслеживаться на всех уровнях (Balasubramani et al., 2018). Кроме того, это согласуется с основными функциями различных слоев, сверточные слои служат экстракторами признаков, а полносвязные слои отвечают за классификацию (Hertel et al., 2015).
Наши результаты дают двойную выгоду для будущей работы. Во-первых, их можно использовать для повышения достоверности DNN в качестве моделей, а также для повышения их производительности (путем имитации биологического поведения). Во-вторых, тестирование выходных данных DNN с использованием управляемых входных данных предоставляет исследователям зрения новый подход к изучению того, как мозг выбирает, что воспринимать. В заключение, эта работа — еще один шаг к действительной вычислительной модели вентрального потока зрительной системы. Обнаруженные нами различия могут быть использованы для преодоления разрыва между биологическим и искусственным зрительным восприятием.
Заявление о доступности данных
Набор данных, созданный для эксперимента на человеке, и его результаты можно найти на https://github.com/lirongruber/Visual-Competition.
Авторские взносы
LG и AH разработали исследование, провели эксперимент на человеке, проанализировали данные и написали статью. RB и MI контролировали анализ и внесли свой вклад, рецензируя и редактируя рукопись.
Заявление о конфликте интересов
Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.
Благодарности
Мы благодарим Эхуда Ахиссара за полезные комментарии и обзор, Рона Декела за технические советы и поддержку и Гая Нелинджера за содержательные комментарии и редактирование. Работа поддержана Научным институтом Вейцмана.
Список литературы
Баласубрамани П. П., Морено-Боте Р. и Хайден Б. Ю. (2018). Использование простой нейронной сети для определения некоторых принципов распределенного экономического выбора. Фронт. Comput. Neurosci. 12:22.DOI: 10.3389 / fncom.2018.00022
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Кадье, К. Ф., Хонг, Х., Яминь, Д. Л., Пинто, Н., Ардила, Д., Соломон, Э. А. и др. (2014). Глубокие нейронные сети конкурируют с представлением ИТ-коры приматов в распознавании основных визуальных объектов. PLoS Comput. Биол. 10: e1003963. DOI: 10.1371 / journal.pcbi.1003963
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Картер О. и Кавана П.(2007). Начало соперничества: краткое изложение изолирует раннюю независимую фазу конкуренции восприятия. PLoS ONE 2: e343. DOI: 10.1371 / journal.pone.0000343
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Мартин Цичи, Р., Хосла, А., Пантазис, Д., и Олива, А. (2017). Динамика представлений сцен в мозгу человека, выявленная с помощью магнитоэнцефалографии и глубоких нейронных сетей. Нейроизображение 153, 346–358. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2016.03.063
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Доу, Н. Д., Одогерти, Дж. П., Даян, П., Сеймур, Б., и Долан, Р. Дж. (2006). Корковые субстраты для исследовательских решений у людей. Природа 441, 876–879. DOI: 10.1038 / nature04766
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Гейрхос Р., Янссен Д. Х., Шютт Х. Х., Раубер Дж., Бетге М. и Вичманн Ф. А. (2017). Сравнение глубоких нейронных сетей с людьми: распознавание объектов при ослаблении сигнала. arXiv препринт arXiv: 1706.06969 .
Google Scholar
Güçlü, U., и van Gerven, M.A. (2015). Глубокие нейронные сети обнаруживают градиент сложности нейронных представлений в вентральном потоке. J. Neurosci. 35, 10005–10014. DOI: 10.1523 / JNEUROSCI.5023-14.2015
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Хе К., Чжан Х., Рен С. и Сунь Дж. (2016). «Глубокое остаточное обучение для распознавания изображений», в материалах Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (Las Vegas, NV), 770–778.DOI: 10.1109 / CVPR.2016.90
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Хертель, Л., Барт, Э., Кестер, Т., и Мартинец, Т. (2015). «Глубокие сверточные нейронные сети как экстракторы общих признаков», в 2015 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) (Killarney), 1–4.
Google Scholar
Ха, М., Агравал, П., Эфрос, А. А. (2016). Что делает ImageNet подходящим для трансферного обучения ?. arXiv препринт arXiv: 1608.08614 .
Google Scholar
Халиг-Разави, С. М., и Кригескорте, Н. (2014). Модели под глубоким наблюдением, но не без него, могут объяснить корковое представительство ИТ. PLoS Comput. Биол. 10: e1003915. DOI: 10.1371 / journal.pcbi.1003915
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Херадпишех, С. Р., Годрати, М., Ганджтабеш, М., и Маскелье, Т. (2016). Люди и глубокие сети в основном согласны с тем, какие виды вариаций затрудняют распознавание объектов. Фронт. Comput. Neurosci. 10:92. DOI: 10.3389 / fncom.2016.00092
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Кригескорте, Н. (2015). Глубокие нейронные сети: новая структура для моделирования биологического зрения и обработки информации мозга. Annu. Преподобный Vis. Sci. 1, 417–446. DOI: 10.1146 / annurev-vision-082114-035447
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Крижевский А., Суцкевер И., Хинтон Г.Э. (2012). «Классификация Imagenet с глубокими сверточными нейронными сетями», в Advances in Neural Information Processing Systems (Lake Tahoe, NV), 1097–1105.
Google Scholar
Кубилиус, Дж., Браччи, С., и де Бек, Х. П. О. (2016). Глубокие нейронные сети как вычислительная модель чувствительности человека к форме. PLoS Comput. Биол. 12: e1004896. DOI: 10.1371 / journal.pcbi.1004896
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Кудо, Х., Ямамура, Т., Охниши, Н., Кобаяши, С., и Суги, Н. (1999). «Нейросетевая модель динамически изменяющегося восприятия куба Некера, а также точечных паттернов», в AAAI / IAAI (Орландо, Флорида), 194–199.
Google Scholar
Линдси, Дж. У. (2015). Особое внимание в сверточных нейронных сетях. arXiv препринт arXiv: 1511.06408 .
Google Scholar
Линдси, Г. У., и Миллер, К. Д. (2017). Понимание биологического визуального внимания с помощью сверточных нейронных сетей. bioRxiv 233338 . DOI: 10.1101 / 233338
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Марр Д. и Поджио Т. (1976). От понимания вычислений к пониманию нейронной схемы. M.I.T A.I.
Google Scholar
Моосави-Дезфоли, С. М., Фавзи, А., Фавзи, О., и Фроссар, П. (2017). Универсальные состязательные возмущения. arXiv препринт . DOI: 10.1109 / CVPR.2017.17
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Морено-Ботэ, Р., Ринзель, Дж., И Рубин, Н. (2007). Индуцированные шумом изменения в модели аттракторной сети бистабильности восприятия. J. Neurophysiol. 98, 1125–1139. DOI: 10.1152 / jn.00116.2007
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Нгуен А., Йосински Дж. И Клун Дж. (2015). «Глубокие нейронные сети легко обмануть: предсказания с высокой степенью достоверности для нераспознаваемых изображений», в протоколе Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (Boston, MA), 427–436.
Google Scholar
О’Ши, Р. П., Паркер, А., Ла Рой, Д., и Элайс, Д. (2009). Монокулярное соперничество демонстрирует три отличительных признака бинокулярного соперничества: свидетельство общих процессов. Vis. Res. 49, 671–681. DOI: 10.1016 / j.visres.2009.01.020
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
О’Ши, Р. П., Робер, У., Уэйд, Н. Дж. (2017). Об открытии Монокулярного соперничества Чернингом в 1898 году: перевод и обзор. i-Perception 8: 2041669517743523.DOI: 10.1177 / 2041669517743523
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Полонски А., Блейк Р., Браун Дж. И Хигер Д. Дж. (2000). Активность нейронов в первичной зрительной коре человека коррелирует с восприятием во время бинокулярного соперничества. Nat. Neurosci. 3, 1153–159. DOI: 10.1038 / 80676
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Раджалингем, Р., Исса, Э. Б., Башиван, П., Кар, К., Шмидт, К., и ДиКарло, Дж.J. (2018). Крупномасштабное сравнение с высоким разрешением основного поведения человека, обезьяны при распознавании визуальных объектов и современных глубоких искусственных нейронных сетей. bioRxiv, 240614 . DOI: 10.1101 / 240614
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Русаковский О., Дэн Дж., Су, Х., Краузе Дж., Сатиш С., Ма, С. и др. (2015). Imagenet — крупномасштабная задача визуального распознавания. Внутр. J. Comput. Vis. 115, 211–252. DOI: 10.1007 / s11263-015-0816-y
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Зелигер, К., Fritsche, M., Güçlü, U., Schoenmakers, S., Schoffelen, J.M., Bosch, S.E., et al. (2017). Кодирование и декодирование визуального распознавания объектов в пространстве и времени на основе сверточной нейронной сети. Neuroimage 17, 30586–30584. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2017.07.018
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Шейнберг, Д. Л., и Логотетис, Н. К. (1997). Роль височных областей коры в организации восприятия. Proc. Natl. Акад. Sci. США 94, 3408–3413.DOI: 10.1073 / pnas.94.7.3408
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Шпиро А., Морено-Ботэ Р., Рубин Н. и Ринзель Дж. (2009). Баланс между шумом и адаптацией в моделях конкуренции восприятия бистабильности. J. Comput. Neurosci. 27, 37–54. DOI: 10.1007 / s10827-008-0125-3
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Симонян К., Зиссерман А. (2014). Очень глубокие сверточные сети для распознавания крупномасштабных изображений. arXiv препринт arXiv: 1409.1556 .
Google Scholar
Томсон М. Г., Фостер Д. Х. и Саммерс Р. Дж. (2000). Чувствительность человека к фазовым возмущениям в естественных изображениях: статистическая основа. Восприятие 29, 1057–1069. DOI: 10.1068 / p2867
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Ульман, С., Ассиф, Л., Фетая, Э., и Харари, Д. (2016). Атомы распознавания в человеческом и компьютерном зрении. Proc. Natl.Акад. Sci. США 113, 2744–2749. DOI: 10.1073 / pnas.1513198113
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Яминь, Д. Л., Хонг, Х., Кадье, К. Ф., Соломон, Э. А., Зайберт, Д., и ДиКарло, Дж. Дж. (2014). Иерархические модели, оптимизированные для производительности, предсказывают нейронные реакции в высших зрительных коре головного мозга. Proc. Natl. Акад. Sci. США 111, 8619–8624. DOI: 10.1073 / pnas.1403112111
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Йосинский, Дж., Клун, Дж., Бенжио, Й., и Липсон, Х. (2014). «Насколько переносимы функции в глубоких нейронных сетях?» В Advances in Neural Information Processing Systems (Montreal, QC), 3320–3328.
Google Scholar
Земан А., Обст О., Брукс К. Р., Рич А. Н. (2013). Иллюзия Мюллера-Лайера в вычислительной модели распознавания биологических объектов. PLoS ONE 8: e56126. DOI: 10.1371 / journal.pone.0056126
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
PPT по восприятию — слайды PowerPoint
1
Восприятие Процесс, с помощью которого люди выбирают, систематизируют, интерпретируют, извлекают и реагируют на информацию.Люди обрабатывают вводимые данные в ответ, включающий чувства и действия. Качество или точность восприятия человека имеет большое влияние на реакцию. Восприятие (сознательное и бессознательное) включает поиск, получение и обработку информации в уме в попытке осмыслить мир
2
Food Survey Всемирное исследование было проведено ООН. Единственный вопрос, который задавали: • «Не могли бы вы высказать свое честное мнение о решениях проблемы нехватки продовольствия в остальном мире?» Опрос оказался огромным провалом, потому что 1.2. 3. 4. 5. 6. 7. В Африке не знали, что означает «еда». В Восточной Европе не знали, что значит «честный». В Западной Европе они не знали, что означает «нехватка». В Китае они не знали, что означает «мнение». На Ближнем Востоке они не знали, что означает «решение». В Южной Америке они не знали. что означает «пожалуйста». В США не знали, что означает «остальной мир»
3
Базовые элементы в перцептивных внешних стимулах Перцепционный выбор * Внешние факторы * Внутренние факторы Интерпретация Ошибки восприятия * Атрибуции Процесс Наблюдение * Вкус * Обоняние * Слух * Зрение * Сенсорная организация восприятия * Перцептивная группировка Ответ * Скрытый * Явный
4
Постельные изображения E http: // psycharts.ru / opt_illus.html
5
Посмотрите на таблицу ниже и произнесите ЦВЕТ, а не слово ЖЕЛТЫЙ ОРАНЖЕВЫЙ СИНИЙ ЗЕЛЕНЫЙ КРАСНЫЙ ЖЕЛТЫЙ ФИОЛЕТОВЫЙ КРАСНЫЙ ОРАНЖЕВЫЙ ЗЕЛЕНЫЙ ЖЕЛТЫЙ Конфликт между правым и левым полушариями Правый мозг пытается сказать цвет, но левый мозг настаивает на чтении слова
6
Сравните оттенки красного … Оттенки красного идентичны Разница во внешнем виде связана с влиянием фона.http://psycharts.com/opt_illus.html
8
Мужчина / женщина http://psycharts.com/opt_illus.html
10
LOE PARISITHE Что не так с этим знаком? http://www.keele.ac.uk/depts/aa/widening/uniworld/webclub/rs/optical.htm
11
Движение, которое вы видите, — иллюзия! http://psycharts.com/opt_illus.html
12
Факторы, влияющие на восприятие (внешние факторы) Характеристики объекта Структурная красота Новизна и знакомость Движение и изменение Интенсивность повторения Звуки Размер Контраст и близость фона
13
Факторы, влияющие на восприятие (внутренние факторы) Характеристики воспринимающей личности Психологические потребности или интересы Опыт
14
Перцептивная организация / интерпретация Принципы перцепционной группировки Сходство Близость Замыкание — заполнение недостающих частей Фигура-фон Интерпретация поступающей информации Замыкание 3-14
15
На перцептивную группировку влияют наши более широкие предположения и убеждения, известные как ментальные модели.Ментальные модели — используемые теории, на которые люди полагаются, чтобы управлять своим восприятием и поведением. o Это помогает нам разобраться в окружающей среде, но может лишить нас возможности смотреть на мир по-разному.
16
Ментальные модели в восприятии Широкие мировоззрения или «используемые теории» Помогают нам быстро осмысливать ситуации Заполнять недостающие части Помогать предсказывать события Проблема с ментальными моделями: может блокировать распознавание новых возможностей / перспектив 3-16
17
Распространенные ошибки восприятия Восприятие защиты: склонность людей защищать объекты или ситуации, которые угрожают Стереоголосование: склонность присваивать атрибуты кому-то из категории людей, членом которой является этот человек. Эффект ореола: процесс, посредством которого воспринимающий оценивает исключительно на основе одного атрибута, благоприятного или неблагоприятного. Проекция: склонность людей видеть в других свои собственные черты. пророчество: ожидание определенных событий будет формировать поведение воспринимающего таким образом, что ожидаемое с большей вероятностью произойдет
18
Определение самореализующегося пророчества — Процесс, посредством которого ожидания человека в отношении кого-либо могут привести к тому, что этот кто-то будет вести себя таким образом, чтобы подтвердить ожидания.
19
Как работает самореализующееся пророчество Цель настраивает поведение в соответствии с убеждениями воспринимающего Воспринимающий формирует впечатления Воспринимающий воспринимает цель иначе, чем другие
20
Теория социальной идентичности Эта теория ввела понятие социальной идентичности как способ объяснения межгруппового поведения.Люди поддерживают социальную идентичность, определяя себя в терминах групп, к которым они принадлежат и имеют эмоциональную привязанность.
21
@ Эта теория основана на том, чтобы стать частью разных групп и как членство в этих группах помогает формировать нашу идентичность. @ Они предположили, что у людей есть врожденная склонность разделять себя на одну или несколько ин-групп, выстраивая часть своей идентичности на основе членства в этой группе и устанавливая границы с другими
22
ТРИ ЭЛЕМЕНТА Классификация o Сравнение идентификации
23
КАТЕГОРИЗАЦИЯ Рассматривает способ, которым люди помещают других (и себя) в категории.Мы навешиваем друг на друга ярлыки на основе интересов, этнической принадлежности, пола, рода занятий и других факторов. Например, мы называем кого-то певцом, футболистом, студенткой, девушкой.
24
ИДЕНТИФИКАЦИЯ Как только социальная идентичность будет идентифицирована, люди решат присоединиться к определенным группам. Ваша коллективная идентичность становится вашей внутренней группой. Это может быть ваша семья, группа дружбы или даже ваш класс. Эта близость повышает нашу самооценку и вызывает чувство принадлежности.Группа или человек, представляющий угрозу для вашей внутренней группы, называется чужой. Примерами этого могут быть внешний член семьи, новый член класса, кто-то из другой этнической принадлежности или более близкий к дому, кто-то из другой части социальной сферы!
25
СРАВНЕНИЕ Люди сравнивают себя и свои группы с другими группами, видя благоприятное предубеждение по отношению к группе, к которой они принадлежат. В настоящее время мы видим, как молодые люди делятся на социальные группы или субкультуры в зависимости от одежды, музыки, которую они слушают, или других интересов..
26
Теория социальной идентичности Тайфеля. предполагает, что люди стремятся улучшить свою самооценку, пытаясь повысить свою самооценку, основанную либо на личной идентичности, либо на различных социальных идентичностях.
27
Теория атрибуции o Она связана с тем, как и почему люди объясняют события так, как они это делают. Пытается объяснить причины чужого поведения. Причина может быть Внутренняя Внешняя
28
Антецеденты процесса атрибуции — факторы, внутренние по отношению к воспринимающему ‘Информация’ Убеждения ‘Мотивация Атрибуты, создаваемые воспринимающим’ Воспринимаемые внешние или внутренние причины поведения Последствия для воспринимающего ‘Поведенческие чувства’ Ожидания
29
Теория атрибуции Внешняя атрибуция (к ситуации человека) Да Последовательность Человек обычно так себя ведет в данной ситуации? Самобытность По-разному ли ведет себя человек в разных ситуациях? Консенсус. Аналогично ли поступают и другие в этой ситуации? es Внутренний номер атрибуции (по характеру человека)
30
Познай себя (окно Джохари) Обратная связь, известная другим Раскрытие информации, неизвестное другим, известное самому себе Открытая зона Скрытая зона, неизвестная самому себе Слепая зона Неизвестная зона 3-30
31
Картирование восприятия Картирование восприятия — это процесс, с помощью которого организации пытаются воспринимать себя с учетом всех аспектов своей культуры, бизнеса и людей.Можно получить реальную информацию об организации, составив карту восприятия ее сотрудников. Это помогает определить области для улучшения и сильные стороны. Этот процесс помогает организации расширить свои знания о культуре организации, уровне удовлетворенности сотрудников и клиентов, причинах увольнения сотрудников и т. Д.
32
Потребность в картировании восприятия. Определите ранние предупреждающие сигналы о проблемах, чтобы их можно было вовремя исправить.Эффективно отслеживайте бизнес. Управляйте и поддерживайте эффективные каналы связи между людьми в организации. Разработайте контрольную систему для организации, чтобы на ее основе можно было управлять будущими усилиями. Отслеживайте и измеряйте успех внедряемых программ. Определите влияние таких программ на эффективность бизнеса.
33
Заявки в организации Оценка эффективности атрибуция систематическая ошибка подтверждающая предвзятость эффекты новизны o управление впечатлениями самореклама в соответствии с нормами лесть
34
Ошибки восприятия Селективное восприятие Эффект ореола Контрастные эффекты Проекция стереотипов
35
Ошибки восприятия Селективное восприятие Люди выборочно интерпретируют то, что они видят, исходя из своих интересов, происхождения, опыта и отношения.Эффект ореола Создание общего впечатления о человеке на основе одной характеристики. Эффекты контраста. На оценку человека влияют сравнения с другими людьми, с которыми недавно столкнулись.
36
Проекция ошибок восприятия Приписывание собственных характеристик другим людям. Стереотипы. Судить кого-то на основе вашего восприятия группы, к которой этот человек принадлежит. Предубеждение O Необоснованная неприязнь к человеку или группе людей, основанная на их принадлежности к определенной стереотипной группе.
Шаблонов PowerPoint для восприятия и тем для слайдов Google, фоны для презентаций
Актуальность Популярный Новейшие Неоткрытый
Paint Шаблоны презентаций PowerPoint
Женский разум Шаблоны презентаций PowerPoint
Стекло наполовину заполнено Шаблоны презентаций PowerPoint
Цветовая модель RGB Шаблоны презентаций PowerPoint
Достижения Шаблон PowerPoint
Детское рисование Шаблоны презентаций PowerPoint
Шаблон Explorer Theme PowerPoint
План обучения с круговой диаграммой Шаблон
Часть головоломки в коробке Шаблоны презентаций PowerPoint
Разработка визуализации данных Шаблон PowerPoint
Выбор пути успеха Шаблоны презентаций PowerPoint
Пронумерованные кубики Шаблон PowerPoint
Победитель Кубок Значок Шаблон PowerPoint
Блестящий фон Шаблон PowerPoint
Блок-схема стратегии и планирования Шаблоны презентаций PowerPoint
Три гитары Шаблоны презентаций PowerPoint
Информационные системы Шаблоны презентаций PowerPoint
Yellow Sparkle Background Шаблоны PowerPoint
Корпоративная презентация Шаблоны презентаций PowerPoint
9 0826 Технология презентации Шаблоны презентаций PowerPointДеньги и инвестиции Шаблоны презентаций PowerPoint
Смеющиеся люди Шаблоны презентаций PowerPoint
Улучшение процесса Шаблоны презентаций PowerPoint
Зеленые круги Тема Шаблон PowerPoint
Математические выражения Шаблоны презентаций PowerPoint
Сложенная бумага Шаблоны презентаций PowerPoint
Плоский дизайн Шестерни Шаблон
Интернет-магазин Презентация Шаблоны презентаций PowerPoint
Устойчивость Шаблоны презентаций PowerPoint
Красочные полосы Шаблоны презентаций PowerPoint
Маркетинг в социальных сетях Шаблоны презентаций PowerPoint
Три варианта Шаблоны презентаций PowerPoint
Хаос на заказ Шаблон PowerPoint
Список дел, которые нужно сделать Шаблон PowerPoint
Навыки Разработка Шаблоны презентаций PowerPoint
Набор Шаблоны презентаций PowerPoint
Blue Wave Background Шаблоны презентаций PowerPoint
Семейный силуэт Шаблоны презентаций PowerPoint
Beautif ul Water Splash Шаблоны презентаций PowerPoint
Профессиональная медицина Шаблоны презентаций PowerPoint
Пушистые кучевые облака Шаблоны презентаций PowerPoint
Словесный план Шаблоны презентаций PowerPoint
Время учиться Шаблоны презентаций PowerPoint
Краудсорсинг Шаблоны презентаций PowerPoint
Word Работа Шаблоны презентаций PowerPoint
Гравитация 9030 Искажение Отдельное мнение Шаблоны презентаций PowerPoint
Blue Tick Шаблоны презентаций PowerPoint
Ожидания от винограда: цена, представление и восприятие вина
Если кто-то заказывает бутылку вина за 500 долларов, они, вероятно, ожидают, что оно будет иметь неплохой вкус.Именно эти ожидания могут повлиять на их мнение о его вкусе — исследователи обнаружили, что люди считают более дорогие вина более приятными.
Зная, что исследования показали, что воспринимаемое качество продукта и его цена могут иметь положительную корреляцию, исследователи из Калифорнийского технологического института и Стэнфорда решили специально изучить этот феномен с вином. Для этого они набрали 20 участников, чтобы продегустировать вина разной цены. Возможно, это было не так весело, как кажется — поскольку они также хотели знать, какие нейронные механизмы задействованы в этом процессе, исследователи сделали функциональную МРТ, пока испытуемые употребляли вино.Это означало, что участники должны были лежать неподвижно на протяжении всего процесса и использовать компьютеризированные насосы для проб вина.
Хотя участникам сказали, что они пробуют пять разных видов Каберне Совиньон, на самом деле они пробовали только три разных вида. Исследователи исследовали образцы, давая испытуемым бутылку вина за 5 долларов и называя им действительную цену, затем давали ее снова, но сказали, что она составляет 45 долларов. Они сделали то же самое с бутылкой вина за 90 долларов, указав ее реальную цену, а затем заявив, что она была из бутылки за 10 долларов.Затем была роздана третья бутылка стоимостью 35 долларов по ее реальной цене.
Эксперимент показал, что цена очень влияла на предпочтения участников, а вина, которые считались более дорогими, воспринимались как более вкусные. Их исследования также показали, что определенная часть мозга участвует в обработке этой информации. Когда цена на вино была повышена, больше крови и кислорода было отправлено в медиальную орбитофронтальную кору, область мозга, связанную с кодированием приятности.
Ожидания по поводу вина выходят за рамки цены; Согласно исследованию, опубликованному в журнале Appetite , рейтинги критиков также могут влиять на восприятие вина людьми. Чтобы выяснить, могут ли отзывы повлиять на мнение о вине, исследователи наняли 136 человек, чтобы они попробовали вино, рассмотренное винным критиком Робертом Паркером. Обонятельные чувства Паркера приветствуются; его нос, как утверждается, застрахован на 1 миллион долларов (или примерно 1/7 от суммы покрытия, которое якобы получает Том Джонс за волосы на груди).Положительный отзыв Паркера может отправить вино с полки магазинов. Он поставил вино, которое попробовали участники (Clos de Los Siete Mendoza 2006 года), очень высокими оценками — 92 из 100 возможных.
Участников случайным образом распределили на пять групп: одной сообщили о положительной оценке Паркера до дегустации, другой сообщили, что она получила средний рейтинг заранее, контрольная группа не получила никакой информации и две группы получили оценки. после дегустации, но до оценки.
Затем участники оценили вино по шкале от 1 до 10, а также указали цену, которую они заплатили бы за бутылку. Исследование показало, что информация о рейтинге вина может влиять на сенсорный опыт людей — когда информация о рейтинге была дана до дегустации, участники, которым сказали, что вино набрало 72 балла, оценили его более негативно, чем те, кому сказали, что оно имеет оценку 92.