ПОНЯТИЕ О ВОСПРИЯТИИ. КЛАССИФИКАЦИЯ ВОСПРИЯТИЯ. ОСНОВНЫЕ СВОЙСТВА ВОСПРИЯТИЯ
Понятие восприятия
Восприятие — целостное отражение предметов, ситуаций и явлений объективного мира, возникающих при непосредственном воздействии физических раздражителей на рецепторные поверхности органов чувств.
В результате восприятия у человека появляется образ восприятия, то есть образ объекта или явления окружающего мира в момент контакта с ним человека.
Способность ощущать дана нам и всем живым существам, обладающим нервной системой, с рождения. Способностью же воспринимать мир в виде образов, наделены только человек и высшие животные, она у них складывается и совершенствуется в жизненном опыте.
Восприятие является очень сложным процессом.
В основе образа восприятия всегда лежат ощущения, однако образ восприятия не является просто суммой ощущений, образ восприятия является целостным и осмысленным.
Так, например, человек слышит шум за окном. В основе образа восприятия будут лежать звуковые ощущения, но человек слышит не просто набор звуков определенной частоты, он может назвать характер шума, исходя из своего личного опыта, что это за шум: шум дождя или шум листвы, шум проехавшей машины или разбитого стекла.
Восприятие (или перцепция) – это совокупность процессов, с помощью которых у человека формируется его собственная модель объективно существующего внешнего мира.
Знание об окружающем предмете человек начинает получать при первом контакте с ним, при этом сначала формируются образы ощущений, а на их базе – образы восприятия.
Ощущение и восприятие – это два звена в целой цепочке познания мира, другими звеньями является память, мышление и т.д. Все эти процессы неразрывно связаны, но каждый имеет свои особенности.
Если результатом возникновения ощущения является некоторое чувство (например, ощущения яркости, громкости, соленого, высоты звука, равновесия и т. п.), то в результате восприятия складывается целый образ предмета или явления.
Например, при восприятии груши человек получает не отдельные изолированные зрительные, вкусовые, обонятельные и другие ощущения, а единый образ груши, с присущими ей формой, цветом, запахом, вкусом и т.д.
Восприятие тесно связано с той деятельностью, которую выполняет человек, поэтому важной составной частью воображения являются двигательные компоненты (ощупывание предметов и движение глаз при восприятии конкретных предметов; пропевание и проговаривание соответствующих звуков при воспроизведении речи и т.д.).
Действия по опознанию предметов или явлений называют перцептивными действиями. Поэтому
Различают четыре уровня перцептивного действия: обнаружение, различение, идентификация и опознание.
Внимание!
Если вам нужна помощь в написании работы, то рекомендуем обратиться к профессионалам. Более 70 000 авторов готовы помочь вам прямо сейчас. Бесплатные корректировки и доработки. Узнайте стоимость своей работы.
Расчет стоимостиГарантииОтзывы
С обнаружения начинается развитие любого сенсорного процесса. Это реакция на стимул. В результате следующей операции – различения – формируется прецептивный образ эталона. Параллельно с формированием перцептивного образа начинается осуществление опознания. Для этого с помощью идентификации происходит сравнение непосредственно воспринимаемого объекта с образом, хранящимся в памяти. Опознание предполагает отнесение объекта к определенному классу объектов, воспринимавшихся ранее.
При восприятии из всего набора свойств, которыми обладает объект, выделяются наиболее существенные и сопоставляются с уже имеющимся прошлым опытом.
Восприятие представляет собой целую систему перцептивных действий, овладение которыми требует специального обучения и развития.
Процесс восприятия объекта состоит из следующих перцептивных действий:
— поиск объекта;
— выделение наиболее характерных признаков объекта;
— опознание объекта, т.е. отнесение его к какому-либо классу (предмет мебели, явление природы и т.д.).
В результате перцептивных действий у человека формируется так называемый перцептивный образ. Этот образ тем сложнее, чем сложнее воспринимаемый объект, при этом перцептивные образы одних и тех же явлений у разных людей могут существенно отличаться. Это зависит как от индивидуальных особенностей людей, их опыта, так и от закономерностей самого процесса восприятия, обстановки, в которой оно происходит.
Виды восприятия
Восприятия, как и ощущения можно классифицировать по самым разным основаниям.
Так, по преобладающей роли той или иной модальности выделяют зрительное, слуховое, осязательное, обонятельное и вкусовое восприятие.
Существует классификация видов восприятия по формам существования материи. Выделяются: восприятие времени, пространства, движения, которые считаются особо сложными формами восприятия.
Классификация основных видов восприятия представлена на рис.1.
Рис.1. Классификация основных видов восприятия
Кроме этого, в зависимости от особенностей объекта восприятия выделяют восприятие предметов, восприятие речи (письменной и устной) или музыки и восприятие человека человеком (этот вид восприятия имеет название «социальная перцепция»).
Поможем написать любую работу на аналогичную тему
Реферат
ПОНЯТИЕ О ВОСПРИЯТИИ. КЛАССИФИКАЦИЯ ВОСПРИЯТИЯ. ОСНОВНЫЕ СВОЙСТВА ВОСПРИЯТИЯ
От 250 руб
Контрольная работа
ПОНЯТИЕ О ВОСПРИЯТИИ. КЛАССИФИКАЦИЯ ВОСПРИЯТИЯ. ОСНОВНЫЕ СВОЙСТВА ВОСПРИЯТИЯ
От 250 руб
Курсовая работа
ПОНЯТИЕ О ВОСПРИЯТИИ. КЛАССИФИКАЦИЯ ВОСПРИЯТИЯ. ОСНОВНЫЕ СВОЙСТВА ВОСПРИЯТИЯ
От 700 руб
Получить выполненную работу или консультацию специалиста по вашему учебному проекту
Узнать стоимость
|
[PDF] Восприятие и классификация комаров на основе зрения с использованием метода опорных векторов
- DOI: 10.3390/APP7010051
- Идентификатор корпуса: 14271348
@article{Fuchida2017VisionBasedPA, title={Восприятие на основе зрения и классификация комаров с использованием машины опорных векторов}, автор={Масатака Фучида и Теджус Патмакумар и Раджеш Элара Мохан и Нин Тан и Акио Накамура}, журнал = {Прикладные науки}, год = {2017}, объем = {7}, страницы={51} }
- Масатака Фучида, Т. Патмакумар, Акио Накамура
- Опубликовано 5 января 2017 г.
- Медицина
- Прикладные науки
Потребность в новом автоматизированном методе восприятия и классификации комаров становится все более актуальной в последние годы, в связи с резким увеличением числа заболеваний, переносимых комарами, и связанных с ними несчастных случаев. Существуют методы дистанционного зондирования и основанные на ГИС методы для картирования потенциальных обитателей комаров и мест, подверженных болезням, переносимым комарами, но эти методы, как правило, не учитывают видовую идентификацию комаров в районах с закрытым периметром. Традиционный…
Система машинного обучения для классификации видов комаров по изображениям со смартфонов
- М. Минакши
- 2018
Информатика
Классификация изображений векторных комаров с использованием новых моделей выбора признаков RIFS и моделей машинного обучения для эпидемиологии заболеваний
- Ф. Рустам, А. Реши, Вайбхав Рупапара
- 2022
Информатика
Саудовский журнал биологических наук
Использование камер смартфонов и методов обработки изображений для классификации видов комаров
901 23 М. Минакши, Пратул Бхарти, S. ChellappanИнформатика
MobiQuitous
Recognition and classification of Aedes aegypti using image processing techniques
- 2018
Medicine, Computer Science
Классификация комаров с помощью инфракрасной спектроскопии и частичного дискриминантного анализа методом наименьших квадратов
- Lamyae Sroute, B. Byrd, S. Huffman
- 2020
Медицина
Прикладная спектроскопия
Автоматизация наблюдения за переносчиками комаров из отловленных образцов с использованием методов компьютерного зрения
- М. Минакши, Пратул Бхарти, Вилли МакКлинтон, Джамшидбек Мирзахалов, Р. Карни, С. Челлаппан и Transfer Learning дали общую точность 80% в классификации комаров при обучении на 25 867 изображениях 250 пойманных образцов комаров-переносчиков, снятых с помощью множества камер смартфонов.
- 2020
- 2020
- 2019
- 2009
- 2012
- 2015
- 1998
- 2006
- 2005
- 2006
- 2000
- 2010
Автоматическая система обнаружения и контроля комаров на основе глубокого обучения для городских мест обитания комаров
- Kyukwang Kim, Jieum Hyun, Hyeongkeun Kim, Hwijoon Lim, H. Myung. используя несколько сетей глубокого обучения и демонстрирует более высокую эффективность, чем охота на взрослых комаров, избегая при этом ущерба другим насекомым.
Оптимизация гиперпараметров сверточной нейронной сети для автоматической классификации взрослых комаров
- Даниэль Мотта, А. А. Сантос, Р. Бадаро
Медицина
PloS one
Классификация и обнаружение насекомых в полевых культурах с использованием современных методов машинного обучения
- Thenmozhi Kasinathan, Dakshayani Singaraju, Srinivasulu Reddy Uyyala
Информатика
Классификация видов комаров на основе зрения: сравнение традиционных методов и методов глубокого обучения
- Ka дзусигэ Окаясу, Кота Ёсида, Масатака Фучида, Акио Накамура
Компьютер Наука, наука об окружающей среде
Прикладные науки
Полубегленные нейронные сети для эффективной классификации гиперспектральных изображений
- F. Ratle, Gustau Camps-Valls, J. Weston
Компьютерная наука
Новая система автоматической идентификации изображений насекомых на уровне заказа
- Jiangning Wang, Congtian Lin, Liqiang Ji, A. Liang
Computer Science
Knowl. На основе сист.
Мониторинг активности и траектории полета колоний комаров для автоматизированного анализа поведения
- Бурхан Хан, Дж. Габурро, Самер Ханун, Дж. Дюшемен, С. Нахаванди, А. Бхатти
Информатика
90 017 ИКОНИПОт прогнозирования мест обитания комаров до сезонов малярии с использованием данных дистанционного зондирования: практика, проблемы и перспективы.
- С. Хэй, Р. Сноу, Д. Роджерс
Науки об окружающей среде, математика
Паразитология сегодня
Картирование местообитаний личинок комаров с использованием дистанционного зондирования и ГИС: последствия развития метана угольных пластов и Запада Вирус Нила
- Li Зоу, С. Миллер, Э. Шмидтманн
Науки об окружающей среде
Журнал медицинской энтомологии
Автоматическая идентификация волны взмахов крыльев комаров (Diptera: Culicidae) с помощью искусственной нейронной сети
- Zhenyu Li, Zuji Zhou, Zuorui Shen, Q. Yao
Биология
AIAI
Лидарное обнаружение подводных объектов с использованием архитектуры на основе нейро-SVM
- В. Митра, Чиа-Джиу Ванг, Сатарупа Банерджи
Науки об окружающей среде, информатика
Транзакции IEEE в нейронных сетях
Уменьшение размерности с использованием генетических алгоритмов
- М. Реймер, У. Панч, Э. Гудман, Л. Кун, Анил К. Джейн
Информатика
IEEE Trans. Эвол. вычисл.
Нейронные сети с полууправлением для эффективной классификации гиперспектральных изображений
- F. Ratle, Gustau Camps-Valls, J. Weston
Информатика, наука об окружающей среде
IEEE Transactions on Geoscience and Remote…