Восприятие как познавательный психический процесс. Классификация видов восприятия. Свойства и виды восприятия
Восприятие – познавательный психический процесс, состоящий в отражении предметов и явлений действительности, в их целостности, единстве их свойств.
Рубинштейн: восприятие есть сумма наших ощущений.
Восприятие возникает при непосредственном взаимодействии субъекта с окружающим миром. Результатом восприятия являются целостные образы, которые у человека отличаются различной степенью структурности, предметности и осмысленности. У человека восприятие может быть произвольным и осознанным.
Функции восприятия:
• Ориентационная – на основе пространственно-временного отражения предметного мира
• Коммуникативная – в процессе общения и отношений человека
• Познавательная
• Регулятивная
• Деятельская – важнейшая функция
Восприятие обеспечивает равновесие индивида с окружающим целостным предметным миром. Обеспечивает адаптацию и компенсацию в случае нарушения равновесия.
Чем совершеннее класс животных, тем большее значение в процессе восприятия имеет центральное звено анализаторов. Это утверждение было экспериментально обосновано в опытах «перевернутый мир» (?).
Свойства восприятия:
1. Объем – свойство, которое определяет возможность человека одновременно воспринимать индивидуально ограниченное количество единиц и объектов восприятия.
2. Целостность – наиболее раннее свойство, которое определяется объективной системной целостностью предмета, и однородностью, т.е. определенной формой.
3. Структурность – определяется 2 операциями: анализом и сравнением. Это свойство формируется у детей в школьном возрасте в связи с развитием познавательной сферы.
4. Предметность – способность пространственного совмещения образа восприятия со своим предметом. Это свойство формируется к 5 месяцам после рождения. На основе взаимодействия кожного, зрительного и других анализаторов. До 4-х месяцев после рождения у ребенка еще нет этого свойства, поэтому он не способен взять пальцами предмет, находящийся перед ним на близком расстоянии.
5. Константность – способность адекватно воспринимать повторно и в измененных условиях один и тот же предмет. В разных положениях пространства, при разном освещении, а может быть и неосвещенный один и тот же предмет человек узнает при повторном восприятии, хотя в механизме каждого нового восприятия есть свои особенности и изменения.
6. Осмысленность – определение не только образов предмета или явления, но и значения, смысла, назначение и других смысловых характеристик воспринимаемых объектов.
7. Опперацепция (?) – основная установка, через которую человек воспринимает и понимает окружающий мир. Установка определяется несколькими факторами:
• Возрастным и личным опытом
• Особенностями познавательной сферы
• Профессиональным опытом
• Мотивационной ценностной направленностью
8. Транспозиция – перенос на разные объекты восприятия общих для них признаков. Это свойство основано на трех операциях: анализ, синтез, обобщение.
9. Целенаправленность – свойство, определяемое степенью развития сознания (?).
Каждое названное свойство взаимодействует с другими свойствами, как при непроизвольном отражении предметного мира, так и при целенаправленном наблюдении.
Классификация видов восприятия:
1. Простые восприятия – результат, которого является формирование одномодальных образов (зрительных, слуховых и т.д.)
2. Сложные – отражение образа одного объекта при взаимодействии различных анализаторов
3.
i-po.ru » Шпаргалки для студента » Шпаргалки по психологии №3
КЛАССИФИКАЦИЯ И ВИДЫ ВОСПРИЯТИЯ
В основу классификации восприятия положены следующие критерии:
- ведущий анализатор в восприятии;
- цель восприятия;
- степень организации;
- степень организации, направленность восприятия;
- форма отражения.
В соответствии с тем, какой анализатор играет в данном восприятии ведущую роль, различают: зрительные, слуховые, осязательные, кинестезические, обонятельные, вкусовые восприятия.
При этом любое восприятие определено деятельностью перцептивной системы, т.е. не одного, а нескольких анализаторов. Значение каждого из них может быть неравнозначно: какой-то из анализаторов является ведущим, другие дополняют восприятие предмета или явления. Так, при слушании лекции ведущим является слуховой анализатор, через который воспринимается основная часть информации, но одновременно студент видит преподавателя, следит за его работой на доске, ведет записи в конспект.
В зависимости от цели восприятия бывают преднамеренные и непреднамеренные.
Преднамеренные восприятия характеризуются тем, что в их основе лежит сознательно поставленная цель. Они связаны с известными волевыми усилиями. Так, преднамеренным восприятием будет слушание доклада, просмотр тематической выставки. Оно может быть включено в трудовую деятельность (например, рассматривание электрической схемы для определения возможной неисправности), а также может выступать как самостоятельная деятельность – наблюдение.
Наблюдение – это произвольное целенаправленное восприятие какого-то объекта, проводимое по определенному плану с последующим анализом и обобщением полученных данных.
Непреднамеренные восприятия – это такие восприятия, при которых предметы окружающей действительности воспринимаются без специально поставленной задачи. Отсутствует в нем и волевая активность, почему оно и называется непроизвольным. Идя, например, по улице, мы слышим шум машин, видим их, воспринимаем окружающих людей и многое другое.
По степени организации восприятия могут быть организованными и неорганизованными.
Организованное восприятие – это организованное, планомерное восприятие предметов или явлений окружающего мира. Организованное восприятие особенно проявляется при наблюдении. Неорганизованное восприятие – это обычное непреднамеренное восприятие окружающей действительности.
По направленности восприятия бывают внешненаправленными и внутренненаправленными.
По форме существования отражаемой в восприятии материи выделяют:
- восприятие пространства, предметов, явлений окружающего мира;
- восприятие человека человеком;
- восприятие времени;
- восприятие движений.
Рассмотрим каждый из этих видов восприятия более подробно, начиная с восприятия пространства.
При восприятии пространства различают восприятие величины, формы, объемности, глубины (или удаленности) предметов, а также линейную и воздушную перспективу.
Поможем написать любую работу на аналогичную тему
Реферат
КЛАССИФИКАЦИЯ И ВИДЫ ВОСПРИЯТИЯ
От 250 рубКонтрольная работа
КЛАССИФИКАЦИЯ И ВИДЫ ВОСПРИЯТИЯ
От 250 руб
Курсовая работа
КЛАССИФИКАЦИЯ И ВИДЫ ВОСПРИЯТИЯ
От 700 руб
Получить выполненную работу или консультацию специалиста по вашему учебному проекту
Узнать стоимость
Эколог УрГУ использует человеческое восприятие для определения мимикрии шмелей
«Куда сегодня пойти пообедать?» «Я не знаю.
Что звучит хорошо?» — Ты выбираешь это время.
В отличие от людей, животные, ищущие пропитание, не могут позволить себе роскошь принимать необдуманные решения или консультироваться с Yelp. Это выбор за доли секунды: «Что удовлетворит мои просроченные потребности в калориях для выживания, а не навредит или убьет меня».
«Заметив шмеля, птица должна быстро решить: съедобен ли он или собирается меня ужалить?», — говорит Джозеф Уилсон, доцент биологии Университета штата Юта в Туэле. «Он не ограничивается подсчетом полос, сравнением цветов или анализом ДНК».
Уилсон с выпускницей УрГУ Сасси Альварес (BS’20, история), в настоящее время аспиранткой Университета Юты; Аарон Пан из Техасского технологического университета и независимый ученый и выпускница УрГУ Оливия Мессингер Каррил (BS’00, MS’06, биология) 20 октября 2022 г. опубликовали выводы о подходе исследователей к обобщению, использующему человеческое восприятие для классификации колец мимикрии среди Североамериканские шмели в журнале открытого доступа Nature’s Scientific Reports .
Мимикрия, форма защиты, при которой одно животное копирует другое животное другого вида по внешнему виду, действиям или звукам, представляет собой эволюционный феномен, обнаруженный учеными в конце 19 века. Среди наиболее распространенных примеров — мимикрия Бейтса, включающая безобидных подражателей ярко окрашенных ядовитых бабочек и лягушек, которые обманом заставляют хищников оставить их в покое. Другим типом является мюллеровская мимикрия, когда несколько вредных видов, включая шмелей, выглядят одинаково, как подобное предупреждение хищникам.
«Несмотря на широкое признание мимикрии у шмелей, отдельные кольца мимикрии в Северной Америке еще предстоит определить», — говорит Уилсон.
Учёные обычно используют математические модели частотно-зависимого отбора для идентификации колец мимикрии, говорит он, а в последнее время применяют сложные алгоритмы машинного обучения.
«Машинное обучение — мощный аналитический инструмент, но хищнику не обязательно думать как машина, — говорит Уилсон.
Чтобы зафиксировать этот подход «думай, как хищник», эколог-эволюционист нанял группу студентов-первокурсников бакалавриата-биолога с небольшим или отсутствующим опытом идентификации шмелей, чтобы сгруппировать шаблоны видов со стандартизированными иллюстрациями пчел, отображающих разные цвета. , основанный на сходстве цветовых узоров.
«Предварительные знания о видах и их распространении могут омрачить чье-то восприятие визуального сходства», — говорит Уилсон. «Мы хотели, чтобы учащиеся принимали решения, лишь кратко увидев цветовой узор».
В то время как конкретные группы варьировались от студента к студенту, появились общие закономерности.
«Наше исследование предполагает, что североамериканские шмели участвуют в большом комплексе мимикрии с пятью отдельными кольцами мимикрии и одной смешанной группой», — говорит Уилсон.
«Это не точная модель, но она дает нам основу, которой у нас никогда не было раньше, чтобы начать дальнейшее, более подробное исследование».
Шмели с их крупными размерами и пушистым окрасом являются одними из самых известных видов пчел и, как и ряд других видов на земном шаре, находятся в состоянии резкого упадка.
«Узнать больше о мимикрии шмелей — это не просто погоня за знаниями, это важная попытка сохранения», — говорит Уилсон.
[PDF] Обнаружение и классификация молодых деревьев с помощью машинного восприятия для полуавтономной лесозаготовительной машины title={Обнаружение и классификация видов молодых деревьев с использованием машинного восприятия для полуавтономной лесозаготовительной машины}, автор={Микко Вильман и Хейкки Хиити и Йоуко Кальмари и Арто Висала}, journal={Международная конференция IEEE по робототехнике и автоматизации (ICRA) 2015 г.}, год = {2015}, страницы={1543-1548} }
- Mikko Vihlman, H. Hyyti, A. Visala
- Опубликовано 26 мая 2015 г.
- Науки об окружающей среде
- 2015 Международная конференция IEEE по робототехнике и автоматизации (ICRA)
Подход к автоматическому обнаружению и классификации молодняка ели представлены деревья в лесной среде. Этот метод можно использовать в автономных или полуавтономных лесозаготовительных машинах во время операций по уходу. Обнаружение осуществляется путем сегментации изображений лазерного диапазона, сформированных вращающимся лазерным сканером. Классификация выполняется с помощью двухклассового наивного байесовского классификатора на основе особенностей текстуры изображения. Несколько комбинаций из 9Было протестировано 9 функций, и лучший классификатор включал восемь функций из…
Просмотр в IEEE
aaltodoc.aalto.fi:443Картирование и идентификация молодых елей с помощью дронов для полуавтономной уборки
Сопоставление древовидных журналов с использованием сверточных корреляционных сетей
- Дерево
Информатика, наука об окружающей среде
- 2020
Глубокая двухпоточная сверточная нейронная сеть используется для измерения вероятности того, что пара изображений представляет одну и ту же часть журнала и формирует основу для будущего попытки использовать глубокие сети для идентификации бревен в сложных реальных лесных приложениях.
Tree Log Identity Matching using Convolutional Correlation Networks
- Mikko Vihlman, Jakke Kulovesi, A. Visala
Computer Science, Environmental Science
2019 Digital Image Computing: Techniques and Applications (DICTA)
- 2019
Глубокая двухпоточная сверточная нейронная сеть используется для измерения вероятности того, что пара изображений представляет одну и ту же часть бревна, и формирует основу для будущих попыток использовать глубокие сети для идентификации бревна в сложных реальных приложениях лесного хозяйства.
Повышение эффективности сепарационных машин, оснащенных плоскими осциллирующими решетами
В статье рассмотрены сепарационные машины, оснащенные плоскими решетами с различными типами отверстий, предназначенными для очистки от примесей и сортировки на фракции по крупности. Отмечается, что основной…
БЕЛАЯ ДОКУМЕНТАЦИЯ: Проблемы безопасности автономных мобильных систем в динамических неструктурированных средах: ситуационная осведомленность, принятие решений, автономная навигация и человеко-машинный интерфейс
- M. Vainio, L. Ruotsalainen, Rathan Alagirisamy
Информатика
- 2020
Vainio, L. Ruotsalainen, Rathan AlagirisamyТекущий широкий спектр высококачественных сенсорных систем, имеющихся в продаже, вместе с проверенными мульти- Алгоритмы слияния датчиков обеспечивают прочную основу для этой задачи.
ПОКАЗАНЫ 1-10 ИЗ 21 ССЫЛОК
СОРТИРОВАТЬ ПОРелевантностьНаиболее влиятельные документыНедавность
Обнаружение молодой ели в режиме реального времени с использованием характеристик цвета и текстуры на автономной лесозаготовительной машине
Разработанная система обнаружения ели используется в составе автономной точечной уборочной машины и представлен интегрированный пользовательский интерфейс, позволяющий оператору управлять, контролировать и обучать систему в режиме онлайн.
Особенности и методы классификации для поиска лиственных деревьев на изображениях
Утверждается, что представление лиственных деревьев и многих других объектов с помощью подробных описаний изображений может значительно помочь в их классификации и что нейронная сеть с обратным распространением дает лучшие результаты классификации, чем другие классификаторы проверено.
Обнаружение визуальных деревьев для автономной навигации в лесной среде
- W. Ali, F. Georgsson, T. Hellstrom
Компьютерная наука, экологическая наука
2008 метод обнаружения деревьев для автономной навигации лесных транспортных средств в лесной среде, а дополнительной задачей является оценка расстояния между лесным транспортным средством и основанием сегментированных деревьев с использованием монокулярного зрения.
Автоматическое обнаружение вырубленных деревьев и определение прироста леса с помощью бортового лазерного сканирования
- Сяовей Ю., Дж. Хюппя, Х. Каартинен, М. Мальтамо
Науки об окружающей среде
- 2004
- A. Persson, J. Holmgren, U. Söderman, H. Olsson
Науки об окружающей среде
- 2004
- Т. Яаскелайнен, Р. Силвеннойнен, Й. Хилтунен, Й. Парккинен
Экология, математика
Прикладная оптика
- 1994
- Ю. К. Чен, М. Никсон, Дэвид В. Томас
Информатика
Распознавание образов.
- 1995
5 ДЕРЕВЬЯ В ШВЕЦИИ ПУТЕМ КОМБИНИРОВАНИЯ ДАННЫХ ЛАЗЕРА ВЫСОКОГО РАЗРЕШЕНИЯ С ЦИФРОВЫМИ ИЗОБРАЖЕНИЯМИ ВЫСОКОГО РАЗРЕШЕНИЯ В БЛИЖНЕМ ИНФРАКРАСНОМ ДИАПАЗОНЕ
Целью данного исследования является повышение эффективности идентификации видов отдельных деревьев за счет объединения лазерных данных высокого разрешения с изображениями ближнего инфракрасного диапазона высокого разрешения.
…Классификация спектров отражения сосна, ель и береза.
Используя большие обучающие наборы, можно разработать классификационные фильтры, способные различать типы деревьев с очень высокой вероятностью, этот подход может предложить опорную систему координат для многоспектрального дистанционного зондирования различных уровней ущерб лесу.
Статистические геометрические признаки для классификации текстур
Текстурные признаки для классификации изображений
Эти результаты показывают, что легко вычисляемые текстурные признаки, основанные на пространственных зависимостях серых тонов, вероятно, имеют общую применимость для широкого спектра приложений классификации изображений.
…