MHuiG

「看庭前花开花落,望天上云卷云舒」

# 视知觉整合

MHuiG

字数：1.8k 字

时长：5 分钟

为了满足生存和生活的需要，人类需随时对外界环境中的客体信息进行高效地识别并与之产生交互。然而，由于视觉系统的固有组织属性，视觉系统必须提供一个强有力的机制快速地从海量的碎片式信息中准确识别出目标客体，这是视觉系统面临的一大挑战。

视知觉整合（visual perceptual grouping）是指视觉系统将场景中属于同一客体或模式的离散元素组合并与其他客体或模式及背景区分的过程。

视知觉整合通常被认为是低级感觉加工和高级知觉加工（如客体、场景或事件加工等）间的功能桥梁。

## 视知觉整合与知觉组织

当视网膜上的信息经由外侧膝状体首次进入初级视觉皮层时，神经元群组会对落在其感受野内的局部信号进行表征，如客体的轮廓线、纹理，在大多数情况下，同一个客体的不同部分会由具有不同调谐属性的神经元来表征。这是由于初级视觉皮层单个神经元的感受野很小且仅编码特定特征，当客体的大小大于单个神经元的感受野范围时，同一个客体的不同部分会由不同神经元来表征。比如，同一个客体的轮廓线会以线段的方式在具有不同朝向调谐属性的神经元来表征。

理论上这会严重破坏视觉信息的完整性，但事实上人们始终能知觉到排列有序的不同客体和背景信息，而不是一堆没有组织结构的局部信息的集合。

在这个过程中，视觉系统所面临的第一个挑战是，人们如何将属于同一个客体的元素从嘈杂的背景中提取整合并与其他客体及背景信息区分开来，即大脑如何完成知觉整合过程。

知觉整合对客体识别及其与环境交互都很重要。视觉系统的内在结构属性使得外界信息始于碎片式表征，然而我们最终知觉到的是排布有序的外部世界。

研究表明灵长类动物在刺激出现后 150ms 内即可识别出自然场景中的客体，一种观点认为这是因为视觉系统具有一套强有力的机制能高效完成整合。

视觉系统面临的最首要的知觉组织问题是判断视网膜上的哪些色块或者亮度块集合属于同一个或同一群客体。

在视觉系统加工的过程中，视觉系统首先需要将输入的离散信号准确地组织为后续信息加工的整体单元，即知觉组织加工。知觉组织是后续客体识别、注意分配等高级加工的基础。

## 研究历史

1923 年，韦德海默提出了知觉组织和知觉整合问题，试图阐述清楚知觉组织最根本的定律。最具有普世性的核心定律是所谓的极简定律，即大脑具有看见最简单形状的倾向。

20 世纪五六十年代，视觉科学有了革命性的发展，尤其是单细胞电生理记录技术和计算模型的发展。Hubel 和 Wiesel 等人发现初级视皮层的神经元对基本视觉特征（如特定方向的边缘）具有选择性反应。

Campbell 等人使用线性系统方法对视觉加工过程进行建模并取得了很大进展。

当代知觉组织研究还发展出了新的间接测量方法，并从实验心理学中借鉴了标准的测量范式，在测量指标上，借鉴了心理物理学的阈值和无偏差反应指标等。

## 当代视知觉整合研究进展

### 共同区域律

共同区域律是指观察者会倾向于将同一个边界范围内的元素知觉为整体。

具体来说，当离散元素处于同一个连续同质的颜色或纹理空间区域内，或处于同一个边界线内，这些离散元素会基于共同区域进行整合，从而被知觉为整体。

如果两个元素都处于同一个图像区域内，那么同偶然出现在一个空间区域内的元素相比，这两个元素属于同一个客体的概率更高。

### 元素连通律

当两个元素间存在第三个元素将其联通时，观察者会倾向于将这两个元素知觉为整体，即所谓的元素连通律。

### 同步律

亮度或运动方向的共同性会诱发整合。

研究还发现即便元素运动方向不相关，元素间也能根据他们在出现时间上的同步性进行整合。

同步律是新的整合原则，不能被已知的视觉机制所解释，并存在争议。

## 当代知觉整合范式的研究进展

早期知觉整合研究通过简单图片分别研究整合的关键因素，然而日常生活中的视觉场景并不是如此简单。

外部世界的典型视觉场景投影在视网膜形成二维图像，该图像由不同的亮度、颜色、形状、纹理等大量图形元素组成。其中边界线为客体的二维和三维形状提供了至关重要的信息。对于连通的没有受遮挡的客体来说，客体的边缘线在视网膜上投射为简单的闭合曲线，该曲线本身即足以形成完整的二维至三维形状知觉。

然而，视觉场景中经常存在遮挡，或存在客体与背景的亮度或颜色对比度低等情况，导致投射在视网膜上的轮廓线线段就已经变得碎片化了，而且因为视觉系统自身的固有结构属性，这种零碎的信息在大脑中呈碎片化表征。为完成识别，视觉系统需将轮廓线线段进行整合。此外，作为替代方案，区域整合也为也为客体识别提供了重要的线索，即视觉系统将轮廓线内部的刺激信息根据相似性原则进行整合。

不论是轮廓边界线还是区块纹理，信息首先进入初级视觉皮层都是碎片化式的表征，那么视觉系统面临的一个根本的重要任务是如何将这些信息重组成我们所感知到的排列有序的客体知觉。

机器学习机器视觉 机器学习 机器视觉

视知觉

视知觉

发布于：2019年10月1日

更新于：2019年10月1日

视知觉整合的认知和神经机制研究

本文主要探讨知觉整合研究的新视角、轮廓线整合与纹理整合的神经机制以及知觉整合机制待解决的研究问题。 知觉整合研究新视角结构极简取向知觉整合理论研究中最有目共睹的研究成果是格式塔思想，其最核心的...

Django 系列专题

.fa-secondary{opacity:.4} Django Django 开始阅读

留言区

本文目录
<pjax>
</pjax>
<pjax></pjax>
<pjax> Are you Robot?</pjax>