Текстура человека: D1 82 d0 b5 d0 ba d1 81 d1 82 d1 83 d1 80 d1 8b d0 ba d0 be d0 b6 d0 b8 d1 87 d0 b5 d0 bb d0 be d0 b2 d0 b5 d0 ba d0 b0 картинки, стоковые фото D1 82 d0 b5 d0 ba d1 81 d1 82 d1 83 d1 80 d1 8b d0 ba d0 be d0 b6 d0 b8 d1 87 d0 b5 d0 bb d0 be d0 b2 d0 b5 d0 ba d0 b0

Содержание

Текстура в композиции фотографии. Текстура и структура кожи и не только…

Значение текстуры в изображении. Связь текстуры, и структуры. Приемы работы с различными текстурами, правильное освещение для придания текстуре специфических качеств. И вообще зачем нам все это надо…

Что в данной статье мы будем подразумевать под текстурой? В данном случае текстура – это характеристика какой-либо более или менее однородной поверхности, определяемая воспринимаемыми нами особенностями расположения деталей на этой поверхности, их внешним видом. Звучит сложновато… но далее, рассматривая примеры, Вы заметите, что все гораздо проще, чем может показаться из определения.

Рассмотрим, для примера, текстуру кожи человека. Текстура может быть однородной, гладкой – такова, обычно, кожа ребенка или гламурной фотомодели. На подсознательном уровне мы воспринимаем человека с такой кожей, как человека не опасного, здорового.

Фото 1. Мягкий свет. Гладкая, ровная текстура кожи фотомодели.
Фотограф: Карпин Антон.

 При сотрудничестве с Арт-площадкой.  

Рассмотрим теперь кожу морщинистую, текстура ее теперь не может быть названа гладкой или однородной, так как состоит из различимого множества деталей, не всегда одинаковых. Мы видим и поры кожи, и морщины – все они неотъемлемые части рисунка текстуры.

Но если мы видим кожу только с крупными порами, то текстуру ее хоть гладкой и не назвать, в искусстве подобная текстура будет называться «равномерной», или «гомогенной», так как элементы ее образующие – имеют одинаковую форму и ориентацию.

Какое же впечатление будет производить неоднородная текстура кожи на человека – вот что важно при фото/видеосъемке! А впечатление это будет совсем иным, чем от кожи гладкой, младенческой… Здесь мы, судя по всему, сталкиваемся с ассоциативной памятью человека, и наблюдаем следующий эффект: кожа морщинистая может увеличить субъективную оценку возраста человека наблюдаемого нами на изображении, также такая кожа может говорить о слабом здоровье человека, что может вызвать ощущение легкой тревоги.

Также сравним, например, восприятие человеком текстуры жестких волосков хитинового панциря паука, и мягкой шерстки кота. Даже если эти текстуры будут продемонстрированы отдельно от их носителя – фрагментарно – то их восприятие не будет одинаковым. Ассоциация с пауком вызовет в большинстве людей негативные эмоции — страх, отвращение. А нежная шерстка теплокровного животного – может вызвать желание прикоснуться к ней. Поэтому так важно учитывать, например, какова текстура стены, на фоне которой Вы проводите фотосессию для своей фотомодели! Если на стене обои с веселенькими цветочками, то впечатление от фотографии будет совсем иное, чем если текстура стены будет образована «голым» кирпичом, бетоном, или осыпающейся от ветхости штукатуркой.

Связь структуры и текстуры.

Структурой в данном случае будем называть внутреннее устройство какого либо объекта. Например – бревно… его структура – волокна, структурированные особым образом, так что если мы посмотрим на пенек дерева с верху – то увидим текстуру состоящую из сужающихся колец, а если посмотрим на доску – то увидим длинные линии. Как видите – может быть и так, что объект мы видим один – дерево, а текстуры разные.

Также для восприятия текстуры – очень важно сочетание «структура + свет». Именно благодаря этому сочетанию у фотографа есть возможность «смягчить» некоторые неровности кожи у фотомодели.

Структура + свет = текстура. Немного о правильном освещении.

Для того, чтобы текстура была наиболее детализированной, полностью раскрывала особенности структуры, необходимо, чтобы поверхность была освещена под острым углом.

Если же мы хотим наоборот – «сгладить», например, структуру кожи, то лицо фотомодели необходимо освещать «мягким» светом – чтобы свет падал по возможности перпендикулярно, дабы поры кожи и мелкие морщинки не отбрасывали тени, и таким образом были бы не заметны на фотографии. Обычно, в студии для этого используются «софт-боксы» — источники с большой площадью рассеивателя света, на улице – отражатели («лайт-диски») и заполняющая вспышка.

Фото 2. Софтбокс.

Источники освещения с большой площадью рассеивания света к тому же дают довольно мягкие тени (не насыщенные, не слишком черные). Поэтому освещение с их помощью называют «мягким светом».

Источники света малого размера – дают очень «жесткие», насыщенные чернотой тени. Поэтому свет от малых источников света обычно называют «жестким».

Фото 3. Наглядный пример «мягкой» тени, и «жесткой».

Рассмотрим пример из практики.

Если на фотосессии фотомоделью является девушка, то следует использовать мягкий свет (см. фото 1), дабы текстура кожи получилась наиболее мягкой, что в нашем восприятии подчеркивает женственность.

Если же Вы фотографируете мужчину, да еще и в «брутальном» образе – необходимо чтобы источник света был не велик, и чтобы свет попадал на кожу под острым углом, тогда черты лица станут особенно четко очерченными, лицо будет восприниматься на фотографии – как более мужественное (см. фото 4).

Фото 4. Жесткий свет. Детализированная текстура кожи мужчины.
Saad Akhtar [CC by] 

Шум, зерно в изображении

Если Вы фотографируете с большой выдержкой и при высокой чувствительности матрицы фотоаппарата – то на фотографии может появится «шум» — мельчайшие точки разных цветов. Программное обеспечение цифрового фотоаппарата, правда, пытается найти и удалить эти точки, так как обычно на фотографии они считаются дефектом.

 Фото 5. Текстура «зерно» наложенная на фотографию, делает ее как будто на много старше своего реального возраста…
Сочи,  лето 2010.
Фотоаппарат: Canon 40D.
 Фотограф: Карпин Антон.

Однако, не всегда шум является дефектом. Иногда он может придать Вашей фотографии особое настроение, поэтому в некоторых фотоаппаратах даже предусмотрен режим съемки, при которым на кадр накладывается эффект «зашумленности». Также, с помощью наложения соответствующей текстуры в фоторедакторе (например – в Фотошопе), можно привнести «зерно» и в уже готовые фотографии, также для Фотошопа было выпущено несколько плагинов, которые могут добавить «зерно» к Вашим фотографиям. Так, обычно, фотографиям придается эффект старения или настроения сюрреальности, апокалиптичности (см. фото 5).

© Карпин Антон, копирование запрещено.

Разработка расширений Joomla

модель, текстура, детали / Хабр

Потрясающий 3D-художник

Луана Буэно (Luana Bueno)

подробно рассказала о создании своей низкополигональной фан-версии Элой из Horizon Zero Dawn.


Введение

Меня зовут

Луана

, я художник 3D-персонажей из Сан-Паулу. Я переехала сюда шесть лет назад, потому что выиграла обучение геймдизайну в колледже Anhembi Morumbi.

Впервые я встретилась с 3D в колледже, но в то время я уже занималась концепциями и иллюстрациями в своей группе, тогда у меня не было возможности глубоко изучить эту область.

Когда я впервые увидела разрисованную от руки модель, то поняла, что нашла себе работу, которой хочу заниматься.

Долгое время я работала в рекламе, а по вечерам изучала 3D. После этого я работала какое-то время моделлером для VR-игры RoVr.

Сейчас я занимаюсь фрилансом и работаю над своим портфолио.

Могу с уверенностью сказать, что изучать 3D приятнее, когда у тебя есть компания друзей, которая может помочь и сделать путешествие интереснее. Они как зелья маны, восстанавливающие мою энергию, когда я преодолеваю каждое препятствие.

Продакшен

Я начала проект со сбора множества референсов: самой Элой, актрис или моделей, которые, как я считала, помогут мне набросать отдельные части лица Элой или создать текстуру. Об этом важно было сказать, потому что я вижу, что многие люди начинают проект, не пользуясь референсами. Могу с уверенностью сказать, что если собрать хорошие референсы, то вероятность успеха проекта становится на 50% выше.


Существуют разные программы для упорядочивания референсов. Я пользуюсь Pure Ref.

Вот моя доска референсов. В начале она была более упорядоченной, но в процессе работы над проектом я перемещала изображения.

Я начала с создания заготовки в

ZBrush

. Эта заготовка очень черновая и нужна только как основа для ретопологии в будущем.

Заметьте, что я не вдавалась в подробности, потому что знала, что эти детали будут реализованы в текстуре.

Закончив заготовку, я экспортировала .obj в

Maya

и приступила к ретопологии. На этом этапе важно подобрать референсы для правильной топологии. Топология должна следовать правильной петле полигонов; нужно представлять, что, возможно, персонаж в будущем будет анимироваться.


Готовая топология:


Пропорции

Перед началом проекта я импортировала референс в Photoshop и создала необходимые линейные направляющие, которые должны были помочь мне при моделировании.

Это важный процесс изучения концепта. Я анализирую пропорции и количество надетых на персонажа аксессуаров.

На самом деле все детали отрисовывались на текстуре. Модель — это созданный в Maya простой меш с силуэтом и формой, которая была мне необходима для создания хорошего рисунка текстуры.

Текстурирование

Начинаем с UV: хотя модель является бюстом, я решила разделить её на две UV, одна для лица и одежды, а другая для волос, меха и других частей, требовавших прозрачности. Я сделала такой выбор, потому что мне требовалось высокое разрешение текстуры.

Благодаря друзьям я научилась быть очень придирчивой к тому, как организованы мои UV; они очень требовательны и заставили меня критически относиться к своей работе.

Создание чётких и упорядоченных UV уже стало неотъемлемой частью моего рабочего процесса, к тому же это делается очень просто. От художника требуется только не растягивать текстуру в некоторых областях.


Перейдём к текстурам. В рисуемых от руки текстурах мне нравится то, что в них важно не техническое понимание, а наблюдательность и упорство. Мы должны работать со множеством инструментов, но когда дело доходит до текстуры, остаёмся только я и полностью серая модель, ожидающая, когда в неё вдохнут жизнь.

Целью этого проекта с самого начала было усовершенствование моего навыка рисования текстур от руки. Я не запекала никаких карт, которые могли бы помочь мне в рисовании.

Я начала с нанесения на всю модель базовых цветов, а затем улучшала её часть за частью. Первой частью, на которую я обратила внимание, стало лицо.

В качестве референса я использовала работы художника по имени Pug.

Вот ссылка на блог его школы, на котором есть несколько работ, созданных им и его студентами. Надеюсь, эти модели станут источником вдохновения и для других художников, рисующих от руки.

Примечание: я не знаю китайского, поэтому чтобы понять блог, мне тоже пришлось пользоваться переводчиком. Но оно того стоило!

Что касается головы, то я рисовала каждый волос отдельно. Это похоже на безумную работу, но она стоила усилий — рисуя и перерисовывая многие области, я многому научилась.

Когда работаешь с текстурой, нет никаких секретов или волшебных кистей, с помощью которых можно получить идеальную текстуру. Приходится просто делать и переделывать, пока со временем ты неизбежно достигнешь хорошего результата.

Работа с 3D-Coat

Практически вся Элой была разрисована в

3D-Coat

. Это идеальный инструмент для текстурирования рисуемых вручную моделей. Я использую плоский вид (flat view) (горячая клавиша «2» в 3dCoat), который даёт мне полный контроль над рисунком.

Для создания плетёного украшения на шее я воспользовалась Photoshop. Я пыталась нарисовать его вручную, но мне не удавалось сделать его однородным, поэтому я нашла изображение плетения, похожего на украшение Элой и в Photoshop наложила его непосредственно на UV, а потом использовала его как образец для рисования в 3DCoat.

После отрисовки текстур я задала в Photoshop карту непрозрачности (opacity map) и подправила цвет волос.

Сложности

До этого проекта в моём портфолио не было персонажей-людей, и я понимала, что мне неизбежно придётся изучать анатомию и рисование от руки. Я всё равно вынуждена была бы это сделать, и для этого как раз настало подходящее время.

Я очень хотела сделать бюст женского персонажа с другой причёской и несколькими деталями.

Я начала искать концепты, которые бы могли мне понравиться, но не находила их. Однажды в разговоре мой друг Алекс упомянул игру Horizon и тогда я поняла, что буду моделировать Элой.

Я знала, что начинать с бюста такого сложного персонажа будет непросто, но меня не очень волновала сложность, я просто взялась и сделала.

Больше всего меня беспокоили шейные украшения и волосы. Проблему с украшениями я решила гораздо быстрее, чем могла представить, и сделанный моделью прогресс дал мне больше уверенности, чтобы продолжать работу.

С волосами всё оказалось немного сложнее — когда я начала рисовать текстуру, то увидела, что меш вёл себя не очень хорошо, поэтому вернулась в Maya и переделала заготовку, после чего снова открыла UV-развёртки. И даже после этих изменений пришлось несколько раз перерисовывать волосы, пока не получился приемлемый для моего глаза результат.

Что делает эту модель интересной? Чтобы завершить каждую её часть, мне приходилось преодолевать себя как художника. Я знаю, что это не только моя работа — каждый отзыв, который я получала от друзей, помогал мне завершить Элой и шаг за шагом делать её ещё более настоящей Элой.

Луана Буэно, 3D-художник по персонажам.

Интервью взято Кириллом Токаревым.

Просмотр 3D-моделей — Документация Artec Studio 12

Навигация в 3D

Как только вы закончите сканирование, Artec Studio отобразит результаты в окне 3D вида.

Перемещение, поворот и масштабирование вида

Перспективой в окне 3D вида можно управлять, сдвигая, вращая, приближая и отдаляя точку наблюдения. Используйте мышь для управления следующими эффектами:

Переместить

наведите курсор мыши на окно 3D вида. Удерживайте нажатыми левую (ЛКМ) и правую (ПКМ) клавиши мыши одновременно и двигайте мышью для перемещения модели. Для этой же цели можно использовать среднюю кнопку мыши.

Вращать

наведите курсор мыши на окно 3D вида. Удерживая нажатой ЛКМ, вращайте модель с помощью мыши.

Приблизить и отдалить

удерживайте нажатой ПКМ и двигайте мышью. Движение влево или вверх уменьшает масштаб, вправо или вниз — увеличивает. Для этой же цели можно использовать колесико мыши.

Также для управления 3D-контентом вы можете использовать 3D-мышь (см. 3D-мышь).

Установка центра вращения

Рис. 58 Центр вращения

При вращении сцена всегда поворачивается вокруг определенной точки: центра вращения. В этой точке рисуются три маленькие оси координат (см. Рис. 58). В момент запуска приложения центр вращения совпадает с началом глобальной системы координат. Для того чтобы изменить положение центра вращения, дважды щелкните ЛКМ по выбранной точке на 3D-модели: центр вращения переместится в нее. Установка центра вращения полезна, например, когда вы хотите рассмотреть со всех сторон определенный объект сцены. В этом случае установите центр вращения на объекте и поворачивайте вид при помощи ЛКМ.

Выбор проекции

Рис. 59 Пункты меню Вид

В меню Вид (см. Рис. 59) можно выбрать между перспективной и ортогональной проекциями для отображения модели в окне 3D вида.

Перспективная проекция — это центральная проекция на плоскость прямыми лучами, сходящимися в точке (центре проекции). Она создает визуальный эффект, подобный тому, который дает зрительная система человека.

Ортогональная проекция создается, если центр проекции бесконечно удален от картинной плоскости; проекционные лучи при этом падают перпендикулярно к плоскости наблюдения. Данный вид проекции сохраняет параллельность прямых и более подходит для проведения измерений (более подробно см. в разделе Инструменты измерений).

Тип проекции также можно изменить следующими способами:

Направление обзора

Для оперативного переключения направления обзора между предопределенными положениями можно воспользоваться меню Вид или комбинациями клавиш, приведенными в Таблица 4.

Таблица 4 Комбинации клавиш для переключения направлений обзора

Направление обзора

Клавиатура

Цифровой блок

Прямо

Ctrl + Shift + 1 1

Назад

Ctrl + 1 Ctrl + 1

Слева

Ctrl + Shift + 3 3

Слева

Ctrl + 3 Ctrl + 3

Сверху

Ctrl + Shift + 7 7

Снизу

Ctrl + 7 Ctrl + 7

Отображение 3D-моделей

Панель инструментов, расположенная в верхней части окна 3D вида, предлагает ряд возможностей для управления режимами отображения данных. Все команды управления видом и переключение режимов отображения продублированы в меню Вид (см. Пункты меню Вид).

Кнопка Исходная позиция (одноименная опция меню Вид или нажатие клавиши H) восстанавливает исходное направление обзора.

Команда Масштабировать вид (кнопка , аналогичный пункт в меню Вид или нажатие клавиши F) автоматически подгоняет объект под размеры окна 3D вида.

Для включения или отключения отображения осей глобальной системы координат, выберите опцию Показать сетку в меню Вид или нажмите кнопку на панели окна 3D вида. Также можно использовать клавишу G.

Режимы отрисовки и затенения

В меню Вид имеется возможность выбора одного из следующих вариантов отрисовки отсканированных 3D-поверхностей (см. Рис. 60):

Сплошная заливка

наиболее распространенный способ отрисовки со сплошной заливкой граней всех поверхностей выбранным методом затенения

Отрисовывать каркас

отображение ребер полигональных поверхностей без применения заливки граней

Отрисовывать точки

отображение вершин полигональных поверхностей

Каркас поверх сплошной заливки

отрисовка модели со сплошной заливкой граней и отображением ребер другим цветом; может применяться для визуальной оценки качества оптимизации полигональной модели (подробнее см. в Упрощение полигональной структуры).

Точки и сплошная заливка

сканы автоматически отображаются как облако точек, в то время как модели отрисовываются со сплошной заливкой. Данный вариант рендеринга избавляет от необходимости переключения режимов в поисках лучшей отрисовки для каждого типа поверхностей. Режим является стандартным для сканера Artec Spider.

Все режимы отрисовки можно активировать из панели инструментов окна 3D вида. Нажмите кнопку для включения режима сплошной заливки, — для отображения каркасной модели, — для точечной модели, — для отображения сетки поверх заливки и — для сплошной заливки или точечной модели в зависимости от типа выбранных поверхностей.

Рис. 60 Доступные режимы отрисовки

Примеры режимов отрисовки моделей можно найти на Рис. 61.

Рис. 61 Примеры отображения модели с использованием различных режимов отображения

Точечная модель слева и каркасная со сплошной заливкой справа.

Помимо этого вы можете выбрать метод затенения для сплошной заливки поверхности (Рис. 63) в меню Вид или при помощи кнопок панели инструментов окна 3D вида (Рис. 62):

Рис. 62 Доступные режимы затенения

Гладкое затенение ( на панели инструментов)

значение цвета для каждой точки в пределах грани вычисляется интерполяцией цвета в вершинах.

Плоское затенение ( на панели инструментов)

все точки грани отрисовываются одинаковым цветом

Рис. 63 Различие между гладким и плоским затенением (соответственно)

Освещение, цвет и текстура

Параметр Освещение вкл. в меню Вид, кнопка на панели инструментов или клавиша L используются для включения и выключения освещения в окне 3D вида. Данный параметр может быть интересен, когда вам необходимо выключить освещение, чтобы увидеть только силуэт модели или оценить качество текстуры.

Параметр Цвет в меню Вид дает возможность выбора способа назначения цветов отснятым кадрам. В Artec Studio доступны следующие варианты:

  • Текстура — включается отрисовка текстуры для тех поверхностей, где она присутствует; в противном случае, поверхность отрисовывается стандартным цветом скана

  • Цвет скана — отображается стандартный (присвоенный по умолчанию) цвет скана

  • Цвет поверхности — каждый кадр скана отображается разным цветом

  • Макс. ошибка — кадры окрашиваются в зависимости от качества его регистрации; красный цвет сигнализирует об ошибке регистрации

Перечисленные выше варианты назначения цветов могут быть выбраны нажатием соответствующих кнопок на панели инструментов: , , или , соответственно (см. Рис. 64). Примеры, иллюстрирующие различные варианты цветового отображения, приведены на Рис. 65.

Рис. 64 Способы назначения цветов кадрам

Рис. 65 Различные режимы цветового отображения отсканированных кадров

Отдельный цвет для каждой поверхности (режим Цвет поверхности) слева, подсветка ошибок регистрации (режим Макс. ошибка) справа.

Двустороннее отображение

В Artec Studio внутренняя сторона поверхности может быть отображена тремя различными способами:

Показывать

внутренней стороне поверхности назначается такой же цвет, как и модели

Не показывать

внутренняя сторона не отображается

Показывать черным

внутренняя сторона поверхности окрашивается в черный цвет

Вы можете выбрать режим из меню Вид или нажать кнопку , или , соответственно, в окне 3D вида (см. Рис. 66). Показывать черным — стандартный режим.

Рис. 66 Опции двустороннего отображения

Примеры различных режимов двустороннего отображения приведены на Рис. 67.

Рис. 67 Примеры различных методов двустороннего отображения

Режим Показывать слева, Не показывать в середине и Показывать черным справа

Отображение нормалей и границ

Опция Отображать нормали в меню Вид включает или выключает отрисовку нормалей для каждой вершины модели. По умолчанию нормали направлены от поверхности модели в направлении 3D-сканера. Изменить направление нормалей можно командой Инвертировать нормали. Переключаться между режимами отображения нормалей можно с помощью клавиши N при активном окне 3D вида.

При работы с краями модели может оказаться полезной функция Показать границы в меню Вид, включающая и выключающая подсветку ребер модели. Для переключения режимов этой функции нажмите клавишу B при активном окне 3D вида.

Отображение и раскрашивание нетекстурированных полигонов

На текстурированных моделях могут встречаться участки без текстуры (например, см. зеленые участки в середине Рис. 68). Команда Отображать полигоны без текстуры в меню Вид позволяет включать/выключать отображение таких участков.

Рис. 68 Визуализация текстур с опцией Отображать полигоны без текстур и включенным и выключенным Режимом повторения текстуры

Полигоны без текстуры не отображаются (слева), отображаются (справа и в середине) и Режим повторения текстуры Вкл (справа)

Если текстура на импортированной модели меньше размера самой модели, то для заполнения нетекстурированных участков, она может быть «замощена» имеющимися элементами (см. Рис. 68 (справа), указания по импорту моделей в разделе Импорт моделей и сканов). Механизм такого заполнения подобен настилу плитки на полу или повторению рисунка на обоях, т.е. текстура повторяется циклически. Чтобы включить эту опцию, выберите команду Режим повторения текстуры в меню Вид.

Примечание

Необходимо включить опцию Отображать полигоны без текстуры, как сказано выше. В противном случае повторяющиеся текстуры не будут видны (см. Рис. 68 слева).

Отображение границ текстурного атласа

Очевидно, что накладываемые на 3D-модели текстуры двумерные. В ряде случаев вам может понадобиться увидеть границы каждого фрагмента текстуры на реальной 3D-поверхности. Artec Studio может отобразить файл текстурного атласа, подобный тому, что изображен в середине Рис. 123, с подсвеченными границами на 3D-модели (см. Рис. 69). Установив, как проходят границы текстуры по поверхности, можно, например, определить, необходимо ли упрощать модель, чтобы добиться лучшего наложения текстуры.

Для включения опции отображения границ выберите меню Вид, а в нем команду Отображать границы текстуры. Для отключения проделайте те же шаги и убедитесь, что флаг с команды меню снят.

Рис. 69 3D-модель с границами текстурного атласа

Строго говоря, данная команда также работает и для текстур, полученных методом построения развернутой карты треугольников, но в этом случае не дает полезной информации.

Сохранение скриншотов

Поверхности, отображаемые в окне 3D вида могут быть запечатлены и сохранены в графическом файле. В отличие от стандартной функции Print Screen в Windows, данная команда сохраняет только содержимое окна 3D вида (см. Рис. 71) и игнорирует любой фон. При сохранении скриншота вместе с поверхностями сохраняются следующие элементы:

  • Координатные оси

  • Точки, линии и плоскости

  • Аннотации

  • Карты и расстояний и гистограммы (см. Инструменты измерений)

  • Результаты измерений (точки, линии и метки)

Рис. 70 Пример скриншота с сечением

Рис. 71 Пример скриншота с картой расстояний и аннотациями

Рис. 72 Пример скриншота с линейными измерениями

Чтобы снять скриншот, следуйте указаниям ниже:

  1. Выберите в меню Вид команду Сохранить скриншот или нажмите комбинацию клавиш Shift+Ctrl+S.

  2. В открывшемся окно укажите папку назначения и имя файла, затем нажмите кнопку Сохранить. Artec Studio сохранит файл в формате PNG.

Примечание

Если вы сохраняете скриншот, используя уже существующее имя, Artec Studio перезапишет этот файл без предупреждения. Убедитесь, что вы указываете уникальное имя файла, чтобы избежать перезаписи других файлов.

Текстура фасадных материалов и наши инстинкты :: Мнения

Как мы подсознательно отличаем дешевое и убогое от красивого и правильного

Вы знали, что если на вас гавкает дворняга, то нужно опустить руку на землю и сделать вид, что вы что-то поднимаете, чтобы собака вас испугалась и отошла. Это инстинкт, который появился несколько тысяч лет назад. В очень давние времена, чтобы отогнать собаку, люди поднимали камни с земли и бросали в них. Это было так часто, что собаки боятся этого до сих пор на уровне инстинктов.

С людьми тоже самое. Нет, мы не боимся камней, но инстинкты, связанные с эволюцией человека есть. Сейчас мы работаем с одним крупным заводом по производству фасадных материалов, разрабатываем для него авторскую серию каталогов и материалов. И в процессе работы с разными экспертами и фокус группами выяснили одну интересную вещь. Если человеку показать классический материал (к примеру штукатурку) и современный (допустим гладкую фиброцементную панель), то большинство людей при их описании будет использовать слово «экологичный» применительно к классическому. Потом мы поменяли условия, и сравнивали штукатурку с фиброцементной фасадной панелью, но с одинаковой текстурой. И тут уже мнение людей разделилось, почти 30% назвали панель визуально «экологичной».

Причина такого поведения кроется в наших инстинктах. Каменные материалы человечество применяло с давних времен, к примеру первые упоминания о штукатурке датируются порядка 7000 лет до нашей эры. Этот материал сопровождает человечество уже очень давно, на уровне инстинктов человек его воспринимает уже как естественный, а значит «теплый, уютный, естественный». Аналогично и с кирпичом, который ассоциируется с глиной и керамикой. Вы можете заметить, что кирпич имеющий несколько оттенков и не идеально гладкую поверхность воспринимается как более естественный, надежный и интересный. Именно так кирпич выглядел 10 000 лет назад, когда зарождались технологии его изготовления. Для нас это естественный материал, использующийся с древних времен для создания дома или даже храма.

Многие фасадные материалы сопровождают человечество на протяжении почти всей истории. Уже на уровне инстинктов мы понимаем, какие объекты можно воспринимать как дом, безопасное место. Ведь фасадный материал — это первая подсознательная ассоциация, которую наши предки вырабатывали при строительстве своих убежищ, защищающих их от диких зверей или даже войны (форма дома тоже крайне важна, но сейчас не об этом). Это передалось и нам.

Сегодня, какой бы красивый принт на материале не был, он не будет для человека выглядеть естественным. Очень важно сочетание его текстуры и цвета. Именно поэтому, большинство фасадных материалов аля сайдинг так и будут выглядеть и восприниматься как дешевые. Еще яркий пример — стальные панели с принтом дерева выглядят уместно только на высоте выше 2го этажа, где человек не может подойти к ним близко, в интерьере их применять неразумно. По этой причине, я искренне рекомендую в городе использовать как можно меньше гладких фасадных материалов с открытой системой крепления. Не смотря на уверения маркетологов, что это современно и модно, это лишь дешевая имитация, вызывающая внутренний дискомфорт. Но если уж совсем никак, то хотя бы не гладкий и не полированный материал.

Текстура поверхности

Наличие у поверхности текстуры обусловлено в основном следующими двумя обстоятельствами: во»первых, природное вещество редко бывает однородным — как правило, оно представляет собой скопление различных однородных веществ; во-вторых, природное вещество редко бывает аморфным. Чаще всего это — скопление кристаллов, кусков и кусочков одного и того же вещества. Поэтому поверхность натурального вещества никогда не бывает ни однородной, ни аморфной, то есть у нее всегда есть химическая и физическая текстура. Обычно поверхность — это нечто единое, обладающее рельефом. У нее есть то, что я буду называть пигментной текстурой и компоновочной текстурой. Поверхности, как правило, бывают одновременно и пятнистыми, и неровными.[ …]

Для животных и человека цвета поверхностей, понимаемые в смысле приведенного определения, более важны, нежели цвета солнечных закатов, радуги или пламени. Они позволяют определить, созрел плод или нет, или отличить лист от цветка. Различать перья, мех и кожу наряду с текстурой этих поверхностей помогает их цвет. Цвет поверхности неразрывно связан с ее текстурой, так как цвет часто сопутствует текстуре, а цветные объекты часто бывают разноцветными. Цвет вместе с текстурой поверхности позволяет определить состав вещества, выяснить, из чего оно сделано, а это, как отмечалось выше, очень важно.[ …]

Было выделено три класса событий: изменение компоновки поверхностей, изменение цвета или текстуры поверхности и изменение способов существования — поверхности. К первому классу относятся переносы и повороты объема, столкновения, деформации и разрывы. Ко второму — имеющие большое значение изменения поверхностей у растений и животных, которым даже нет названия. К третьему классу относятся такие процессы, как испарение, рассеяние, таяние, растворение и разложение. Большинство таких событий необратимо, хотя есть и исключения.[ …]

Закон гласит, что скалы, глинистый сланец, почва и чернозем наделены различными текстурами и что у глины, грязи, песка, льда и снега текстуры тоже различны. Он гласит, что кора, листья и плоды дерева имеют разную текстуру и что поверхность животных по-разному тексту-рирована мехом, перьями и кожей. Поверхности веществ, из которых первобытный человек изготавливал орудия,— поверхности кремня, глины, дерева, кости и волокна — имели различные текстуры. Различны и текстуры поверхностей в искусственном окружении человека — у фанеры, бумаги, ткани, штукатурки, кирпича. Поверхности, которыми человек покрывает землю,— дороги из бетона, асфальта и других материалов — тоже по-разному текстури-рованы. В каждом случае по текстуре можно определить, из чего сделана поверхность, что из себя представляет вещество, каков его состав. Как отмечалось выше, все это чрезвычайно важные вопросы. Связь между компоновочной, пигментной и теневой текстурами поверхности достаточно сложна; мы рассмотрим ее ниже и еще раз вернемся к ней в 5-й главе.[ …]

В предварительном порядке их можно разбить на три основных вида: изменение компоновки поверхностей, изменение цвета и текстуры поверхностей и изменения, связанные с самим существованием поверхностей. Причиной изменения компоновки являются силы; изменение цвета и текстуры поверхности вызывается изменением состава вещества; изменение, затрагивающее существование поверхности, вызывается изменением состояния вещества. Рассмотрим каждое из этих изменений в отдельности.[ …]

Обратимся вновь к рис. 5.7, к фону, который существует отдельно от объекта и находится позади него. Иными словами, уделим теперь больше внимания не феномену объемности, а явлению наложения. Когда точка наблюдения движется, образующая зрительного телесного угла скользит по поверхности. Ведущий край постепенно закрывает текстуру поверхности, тогда как ведомый край постепенно открывает ее. Выражаясь метафорически, можно сказать, что текстура у боковых границ фигуры «стирается» и «проступает» (Gibson, 1966b, с. 199 и далее). Эта терминология навеяна метафорами, которые использовал А. Мишотт при описании экспериментов, посвященных тому, что он называл «тоннель-эффектом» (Michotte, Thines, Crabbe, 1964). Ниже будет дано более четкое описание этих оптических изменений.[ …]

Посадки зеленых насаждений, используемые для связи с окружающим ландшафтом, — одна из эффективных и экономичных мер для уменьшения монотонности вида шумозащитных барьеров. Деревья и кустарники могут объединить все запроектированные элементы в единую систему, учитывающую форму, цвет и текстуру поверхности барьера. Их концентрация в конце барьера может создать естественную переходную зону, устранить монотонность частой сменой размеров, формы и цвета растительности в посадке, сбалансировать пропорции высоких барьеров, обеспечив естественную смену цвета в разное время года, блокировать отражение света от ярких цветных поверхностей.[ …]

Информацию, заключенную в естественном оптическом строе, можно схватить графическими средствами лишь в той мере, в какой этот строй состоит из зрительных телесных углов. Разрывной образующей телесного угла в окружающем мире должен соответствовать перепад, а не плавный переход. Точнее говоря, графически можно задавать следующие инварианты компоновки поверхностей: уступ (ребро вогнутого двугранного угла), выступ (ребро выпуклого двугранного угла), заслоняющий край (острый или сглаженный), нить (волокно), трещину (разрыв поверхности) и линию горизонта, разделяющую небо и землю. Графически нельзя задать следующие инварианты: затенение на искривленной поверхности, отбрасываемую тень, текстуру поверхности, отражательную способность (цвет) поверхности,— хотя резкий перепад теней, текстуры или цвета задать можно. Элементы земной компоновки, которые можно показать с помощью линий, проиллюстрированы на рис. 15.4.[ …]

Данная монография состоит из четырех частей. В первой части описывается окружающий мир с экологической точки зрения. Вторая часть посвящена экологической оптике. Так называет Гибсон дисциплину, в которой свет рассматривается как носитель информации об окружающем мире. Впервые термин «экологическая оптика» появился в его одноименной статье (Gibson, 1961). Центральным понятием экологической оптики является «объемлющий световой строй». Гибсон по своему обыкновению прибегает к новому термину для того, чтобы не употреблять многозначное и расплывчатое слово «структура». Центральный тезис экологической оптики состоит в том, что любой экологической реальности окружающего мира в объемлющем световом строе соответствует какая-то оптическая реальность. Текстуре поверхности окружающего мира соответствует оптическая текстура в световом строе, изменению поверхностной текстуры — возмущение оптической текстуры и т. д. В то же время не всякая физическая реальность находит свое отражение в объемлющем световом строе. Так, например, физическому понятию «пространство» в строе ничего не соответствует. Из этого Гибсон делает вывод, что пространство как таковое не воспринимается и что пространство можно только мыслить.[ …]

Что означает термин «текстура» в вине?

By  Лорен Мауэри (Lauren Mowery)

Фото Красохиной С.И.

Мешковина, бархат, шелк. Упоминание об этих тканях вызывает у человека определенную внутреннюю реакцию. Каждый человек свободно может себе представить текстуру — грубый, бархатистый (плюшевый) и скользко-мягкий шелковый текстиль между пальцами. Но что означает текстура в вине?

Когда профессионалы называют вино шелковистым или текстурным, они имеют в виду его вкусовые ощущения.

Текстура вина имеет значение по нескольким причинам.

Для тех, кто оценивает качество или стремится определить идентичность вина при дегустации вслепую, текстура дает ключ к разгадке того, как оно было изготовлено, условий урожая и даже сорт или сорта, из которых вино было сделано. Текстура также придает вину объемность и сложность, поэтому виноделы создают разные ощущения с помощью различных практик.

В течение долгого времени текстура была в основном прерогативой красных вин из-за присутствия в них танинов. Танины получены из полифенолов, выделяемых из кожицы, семян и гребней винограда, а также из дуба, используемого в бочке, в которой выдерживалось вино.

Красные сорта винограда имеют разные уровни и качество танинов, содержание которых зависит от многих факторов: толщина кожицы, условия сбора урожая (дождливый, сухой, жаркий или холодный) и уровня зрелости при сборе. Танины сообщают о терпкости и структуре вина. Примеры — шелковистый Пино нуар, бархатистые Мерло и Каберне Совиньон.

Еще на эту тему : Что означает термин «свежесть» в вине?

Часто в текстуре игнорируется роль кислотности, особенно в белых винах. В официальных программах дегустации, таких как программы Wine&Spirit Education Trust (WSET) или Institute of Masters of Wine, используется модель кислотности в качестве маркера для разных сортов винограда. Кислота Совиньон блан кажется острой и неровной, а кислота Шардоне — округлой.

В настоящее время в винодельческих регионах наблюдаются более высокая температура во время вегетационного периода винограда, что снижает кислотность винограда. Ранний сбор помогает сохранить свежесть, но создание текстуры — еще один важнейший инструмент для настройки характера вина.

Виноделы для увеличения объема и вкусового ощущения могут использовать дубильные вещества, время мацерации и оставшиеся после измельчения кожицу, гребни и семена винограда. Эти методы отходят от чистых стилей, обеспечиваемых нержавеющей сталью, ферментацией с контролируемой температурой и энергичной фильтрацией.

Вина, контактирующие с кожицей, также называемые orange wine (апельсиновые или оранжевые вина), представляют собой белое вино, произведенное по красной технологии. Это позволяет виноделу играть с текстурой танинов, а также с цветом и ароматом. То же самое можно сказать об использовании глиняных амфор, квеври и дубовых бочек для выдержки вина. Выбор между тонкой очисткой или фильтрацией твердых частиц также может оказать огромное влияние на текстуру красного вина.

Другой пример: решение винодела, следует ли оставлять вино на дрожжах или на осадке во время выдержки, что придает телу и насыщенности. Дрожжи потребляют сахар в винограде для создания спирта, а затем умирают или переходят в спячку после того, как истощаются пищевые ресурсы. Эти остаточные частицы в вине создают кремообразное округлое ощущение во рту.

Еще почитать:
Степень зрелости семян не оказывает большого влияния на созревание танинов
Тепловые волны не влияют на цвет и структуру вина
Что происходит с виноградом в период от начала созревания до сбора урожая?
Красные вина: питание кустов винограда влияет на качество
Созревание ягод винограда зависит не только от САТ

Замена текстуры и перекраска поверхности с AKVIS Decorator

Купить Пробная версия

Хотите быстро получить изображение автомобиля в змеиной коже или статуи в платье из струящегося шелка? AKVIS Decorator позволяет создавать самые разнообразные вещи, от реалистичных до невообразимых!

Программа изменяет поверхность объекта, накладывает новую текстуру, сохраняя объем, рельеф, складки, тени исходного изображения.

Нужно просто выделить часть фотографии: одежду, мебель, лицо или фигуру человека, — выбрать новую текстуру и нажать на кнопку «Пуск». И вот на чаше появился изысканный орнамент, автомобиль словно сложен из кирпичиков, а статуя облечена в красивое платье. Вы можете подшутить над своим другом, «нарисовав» ему прическу из металла, превратить стеклянный сосуд в золотую вазу, натянуть шкуру леопарда на изображение ноутбука и многое другое!

В вашем распоряжении разнообразие вариантов, от природных материалов до причудливых узоров. В программе представлена богатая Библиотека текстур с более 1800 образцами поверхностей, среди которых текстуры дерева, металла, камня, травы, тканей и другие. Можно использовать и свои образцы.

После выбора текстуры можно ее изменить, приспособив к поверхности, указав степень искривления текстуры, определив положение источника света, яркость и объемность изображения, распределение света и тени. Можно сгенерировать текстуру на основе уже готовой: повернуть ее, изменить цвет текстуры, поиграть с масштабом узора.

Даже небольшие изменения могут иметь большое значение. Примените разные текстуры к одному и тому же изображению и посмотрите, как та или иная деталь влияет на общее впечатление.

Сфера применения программы разнообразна. Дизайнеры и декораторы применяют программу для разработки проектов. С помощью программы можно быстро и эффективно подобрать варианты оформления интерьера, за несколько минут подготовить каталог товаров в интернет-магазине. Decorator идеально подходит для создания набора одних и тех же предметов, отличающихся лишь материалом, цветом, наличием узора.

Есть возможность и простого перекрашивания объекта. Выбрав нужный оттенок, можно задать степень влияния яркости и объема исходного изображения на результат.

Как и прочие программы АКВИС, Decorator обладает простым и удобным в использовании интерфейсом, понятным даже новичку в компьютерной графике. Подсказки в нижней части окна помогут освоиться с программой, возможность переключаться одним кликом мыши между оригиналом и результатом — подобрать наилучший вариант.

AKVIS Decorator представлен в виде плагина для графических редакторов (plugin) и в виде отдельной, самостоятельной, программы (standalone), не требующей наличия фоторедакторов.

Плагин совместим с AliveColors, Adobe Photoshop, Corel PaintShop Pro и другими графическими редакторами.

Программа доступна на русском языке.

 

Попробовать бесплатно

 

Попробуйте программу в течение бесплатного ознакомительного периода!

После установки программа будет работать 10 дней без регистрации.
Пробный период поможет вам оценить все возможности программы.

Скачайте программу:

 

 

Купить — AKVIS Decorator 8.1

Facebook

Twitter

Вконтакте

Pinterest

Восприятие текстуры человека

Восприятие текстуры человека
Далее: Анализ текстуры и его Up: Введение Предыдущая: Что такое текстура?

Подразделы


Текстуры — важные визуальные подсказки о свойствах поверхности, живописность. глубина, ориентация поверхности и т. д. Удивительно, но система человеческого зрения эффективно использует информацию при интерпретации сцены и выполняет очень эффективное различение текстур и сегментацию.Исследования показывают, что восприятие текстуры человеческим зрением является одним из первые шаги к определению объектов и пониманию сцена [53,3].

Текстура и ее влияние на зрительное восприятие человека были предмет интереса для сообщества видения, который был широко изучен в нескольких дисциплинах, включая неврологию, психофизика и информатика. В неврологии и психофизика, текстурные исследования сосредоточены на нейронных процессах, участвующих в зрительное восприятие, требующее больших усилий для понимания механизмы обнаружения и разделения текстуры.В компьютере зрение, исследования текстуры сосредоточены на имитации человеческого восприятия текстуры с помощью вычислительных технологий и получения соответствующих математических представления текстур для облегчения компьютеризированной текстуры обработка, классификация и сегментация. Исследования текстуры в компьютерное зрение — это не просто математические задачи, потому что они тесно связан с исследованиями в области нейробиологии и психофизики.

Рисунок 4.6: Типичное синтетическое изображение, используемое в пре-внимательной текстуре. дискриминационные эксперименты [3].Эта текстура содержит три области: фоновая область с L-образными фигурами, левая область с Х-образными фигурами, правая область с Т-образными цифры. Примечательно, что левая область легко определяется из фон, в то время как правую область различить гораздо труднее.

Самыми первыми шагами к вычислительному анализу текстур были проведено Julesz et al. [53,54]. Они эмпирически исследовали перцептивное значение различных статистику изображений текстурных узоров, чтобы определить, как низкоуровневая зрительная система человека реагирует на изменение статистика конкретного заказа.В своих экспериментах тщательно отобранные синтетические текстуры с повторяющимся или случайным расположением используются микрорельефы, такие как линии, точки и символы, каждый соответствующей статистике определенного порядка. Примеры заказа статистика включает контраст (первый порядок), однородность (второго порядка) и кривизны (третьего порядка). На рис. 4.6 показано синтетическое изображение, которое обычно используется в этом и других подобных экспериментах.

Гипотеза Жюлеша и текст теории являются двумя основными вклады, полученные в результате их исследований, открывают много других направления исследований.

Гипотеза Жюлеша
предполагает, что человек не может различать текстуры с идентичными второстепенными статистика [53]. Гипотеза оказалась ложной. Сам Хулеш [55], но он установил важную идею эта текстура может быть смоделирована с использованием статистики низкого порядка. Сегодняшний подходы к анализу текстуры основного потока характеризуют текстуру с помощью набор достаточных статистических данных, которые, по крайней мере, концептуально основаны по гипотезе Жюлеша.Из-за ограниченной вычислительной мощности многие из доступные подходы по-прежнему основаны на первом и втором порядке статистика сигналов. Следует отметить, что изображения как в На рис. 4.6 показаны некоторые локальные особенности, например, небольшие штрихов, которые требуют статистики сигналов более высокого порядка для представлять.
Теория текстонов
утверждает, что текстоны являются « предполагаемыми единицами пре-внимательное восприятие текстуры человека », относящееся к локальному объекты, такие как края, концы линий, капли и т. д.Джулес заметил, что различение текстур человека может быть смоделировано плотность таких текстонов [54].

Исследования показывают, что зрительная система человека выполняет локальные пространственные функции. частотный анализ изображений сетчатки, которые можно моделировать с помощью вычислительная модель с использованием фильтра банк [57,21]. Эта теория мотивировала математические модели восприятия текстуры человека на основе фильтров. Для Например, Берген [3] предполагает, что текстура может быть разложенных на серию изображений поддиапазонов с использованием банка линейных фильтры в разных масштабах и ориентации.Каждое изображение поддиапазона связанные с определенными особенностями текстуры. Следовательно, текстура характеризуется эмпирическим распределением величины фильтровать ответы и, следовательно, показатели сходства, например, расстояние между распределениями, может быть получен для различения текстур.

В целом изучение визуального восприятия текстуры является важным предметная область в зрении. Было высказано множество теорий. разработан, чтобы понять механизмы, относящиеся к человеческой текстуре восприятие.Исследования текстур в нейробиологии и психофизике сильно повлиял на аналог компьютерного зрения. Юлеш Гипотеза, например, вдохновила статистический подход к анализ текстуры, который характеризует текстуру по статистике изображения Особенности. Теория текстонов привела к структурному подходу, который извлекает примитивы текстуры как локальные объекты текстуры описание. Модель банка фильтров также была введена в компьютерное моделирование текстур, в результате которого создаются методы, разлагающие текстуру с помощью фильтров и расширьте анализ текстуры в частотная область.



Далее: Анализ текстуры и его Up: Введение Предыдущая: Что такое текстура?
dzho002 2006-02-22

(PDF) Реализация текстуры, подобной коже человека, путем имитации рисунка формы поверхности и эластичной структуры

Реализация текстуры, подобной коже человека, путем имитации формы поверхности

Рисунок и эластичная структура

Хирокадзу Ширадо * Йошимунэ Нономура

Takashi Maeno *

Университет Кейо Корпорация Kao Университет Кейо

A

BSTRACT

Искусственная кожа с текстурой кожи человека необходима для

разработки систем тактильной оценки и для роботов, которые

имеют физический контакт с людьми.В этой статье описывается новый тип искусственной кожи

, имеющий текстуру, подобную коже человека, и модель

восприятия текстуры человека. Искусственная кожа разработана

, имитируя рисунок формы поверхности и эластичную структуру кожи человека

. Соответствующая смачиваемость и фрикционные свойства искусственной кожи

были достигнуты за счет изменения формы поверхности.

Посредством органолептической оценки мы подтвердили, что искусственная кожа имеет текстуру

, подобную коже человека, благодаря рисунку формы поверхности и эластичной структуре

.Кроме того, мы построили модель восприятия кожной текстуры

посредством многомерного анализа между физическими параметрами

и оценками тактильных факторов. Эта модель может указать, какой фактор

важен для текстуры кожи человека. По результатам может быть получена искусственная кожа

, имеющая факультативную кожеподобную текстуру.

Ключевые слова: текстура, искусственная кожа, когнитивная модель

1 I

NTRODUCTION

В последнее время возросла потребность в оценке тактильной текстуры

, поскольку данные о тактильной текстуре

важны для разработки продуктов, имеющих физический контакт с

человек [1].Чтобы удовлетворить этот спрос, были разработаны некоторые системы тактильных датчиков для

, оценивающие тактильную текстуру [2] — [4]. Однако в

, несмотря на большой спрос, существующие сенсорные системы еще не были способны оценить тактильную текстуру тонких поверхностей кожи, как, например, гладкость крема

. Это может быть связано с недостаточной разработкой искусственной кожи для оценки текстуры кожи. При оценке текстуры

, если используется настоящая человеческая кожа, экспериментальные параметры

различаются для разных людей и участков тела.Использование искусственного объекта

, конструктивная переменная которого может быть установлена, решает эту проблему

. Однако существующие сенсорные системы не рассматривают

как тактильную текстуру таких искусственных объектов. Оценка

может полностью отличаться, когда используется объект без текстуры, подобной человеческой коже

. Если будет разработана сенсорная система, оценивающая тактильную текстуру на коже человека

по мере поступления данных, абсолютно необходимо разработать искусственную кожу

, имеющую текстуру, подобную коже человека.

При разработке искусственной кожи, имеющей дополнительную текстуру, важно установить взаимосвязь между физическими параметрами

и тактильной текстурой, чтобы спроектировать форму ее поверхности

и константу материала, отвечающую ее назначению. Целью этого исследования

является разработка искусственной кожи с текстурой кожи человека

и установление взаимосвязи между ее физическими параметрами

и тактильной текстурой путем разработки и изготовления образцов на основе модели кожи человека

и сенсорной оценки. .

2

КОНСТРУКЦИЯ ИСКУССТВЕННОЙ КОЖИ

Человеческая кожа состоит из нескольких слоев эластичной ткани

, где высокоэластичная ткань, такая как дерма и гиподерма, находится внутри очень тонкой, менее эластичной ткани, такой как роговой [5]. Эта структура

позволяет поверхности кожи поддерживать состояние контакта

с низким коэффициентом трения, несмотря на большую деформацию. Поэтому была разработана искусственная кожа со слоистой структурой

, имитирующая человеческую кожу

.Поверхностный слой изготовлен из полиуретановой резины с модулем Юнга

900 кПа, внутренний слой из силиконовой резины с модулем Юнга

40 кПа. С помощью сенсорной оценки

мы подтвердили, что искусственная кожа имеет такую ​​же твердость, как человеческая кожа

, благодаря этому составу материала.

Учитывая, что мы также можем предположить, что форма поверхности влияет на состояние контакта

, рисунок формы поверхности кожи также влияет на тактильную

текстуру, кроме шероховатости.Параметры формы поверхности: ширина выпуклой области

, глубина канавки, ширина канавки и кривизна канавки

. Мы рассчитали среднюю шероховатость, показатель выпуклой площади

и свойство формы канавки

) (ladG + ≡

, полученный из

, соотношение между объемом потока и фазовой граничной силой канавки,

в качестве оценочных значений. упростил рисунок поверхности кожи человека

, чтобы получить стандарт дизайна для формы поверхности искусственной кожи

.Поверхность кожи человека имеет бороздки с глубиной

и длиной [5]. На фиг.1 показан формат кадра

образца A, созданный на основе таких поверхностей кожи человека. Шаблон

состоит из правильных шестиугольников, а размер образца A

составляет 30 x 80 x 10 мм. Затем мы разработали шесть видов поверхностей;

образцов Б-Г. Переменные дизайна для этих образцов были основаны на

на трех оцененных значениях образца A.

3 E

ОЦЕНКА СТИЛЬНОЙ ТЕКСТУРЫ КОЖИ

На рисунке 2 показан результат сходства текстуры каждого образца

с текстурой кожи. человеческое предплечье.Рисунок 2 показывает, что оценка образца A

находится в диапазоне от 0 (нет мнения) до 2

(довольно похоже), тогда как все оценки образцов BG находятся в диапазоне

от -2 (довольно разные). до 0 (нет мнения).

Следовательно, результаты показывают, что образец A, имитирующий поверхность кожи человека

на основе трех оцененных значений, может демонстрировать текстуру кожи человека

. Другими словами, тактильная текстура кожи человека может быть

, отображаемая этим дизайном, но область параметров дизайна сильно ограничена

, потому что другие образцы, разработанные с незначительными отличиями в параметре

от образца A, не могли отображать текстуру, подобную коже.

Канавка

0,6 мм

Поверхность

Внутренний слой

R0.2

Сечение

0,17 мм

Область выпуклости

0,02 мм

10 мм

Поверхность

* e-mail: shirado_hiro @ mtb.biglobe.ne.jp

электронная почта: [email protected]

*

электронная почта: [email protected]

Рисунок 1 : Формат кадра образца A

295

Симпозиум по тактильным интерфейсам для

Virtual Environment и Teleoperator Systems 2006

25–26 марта, Александрия, Вирджиния, США

1-4244-0226-3 / 06 / $ 20.00 © 2006 IEEE

Электрофизиологические корреляты сегрегации текстуры человека, обзор

  • 1.

    Трейсман А. Превентивная обработка в зрении. Comput Vis Graph Image Proc 1985; 31: 156–77.

    Артикул Google ученый

  • 2.

    Бек Дж. Группировка по сходству и периферийная различимость в условиях неопределенности. Am J Psychol 1972; 85: 1–19.

    PubMed CAS Статья Google ученый

  • 3.

    Julesz B, Берген-младший. Текстоны, фундаментальные элементы в визуальном восприятии и восприятии текстур. Bell Sys Tech J 1983; 62: 1619–45.

    Google ученый

  • 4.

    Трейсман А., Сато С. Повторный поиск соединений. J Exp Психология Человеческое восприятие и производительность 1990; 16: 459–78.

    CAS Статья Google ученый

  • 5.

    Nothdurft HC. Разделение текстонов связанными различиями в глобальном и локальном распределении яркости.Proc Royal Soc London B 1990; 239: 295–320.

    CAS Статья Google ученый

  • 6.

    Бах М., Мейген Т. Электрофизиологические корреляты текстурной сегрегации — Эффект градиента ориентации. Invest Ophthalmol Vis Sci (ARVO Suppl.) 1992; 33: # 1349.

    Google ученый

  • 7.

    Бах М., Мейген Т. Электрофизиологические корреляты текстурной сегментации у людей-наблюдателей.ARVO Abstracts. Инвест офтальмол Vis Sci 1990; 31 (доп.): 104

    Google ученый

  • 8.

    Бах М., Мейген Т. Электрофизиологические корреляты текстурной сегрегации в зрительном вызванном потенциале человека. Vision Res 1992; 32: 417–24.

    PubMed CAS Статья Google ученый

  • 9.

    Ламме ВАФ, ван Дейк Б.В., Спекрейсе Х. Текстурная сегрегация обрабатывается первичной изуальной корой головного мозга человека и обезьяны.Данные экспериментов с VEP. Vision Res 1992; 32: 797–807.

    PubMed CAS Статья Google ученый

  • 10.

    Ламме В.А., ван Дейк Б.В., Спекрейсе Х. Контур обработки движения возникает в первичной зрительной коре. Nature 1993; 363: 541–3.

    PubMed CAS Статья Google ученый

  • 11.

    Ламин В.А., ван Дейк Б.В., Спекрейсе Х. Организация обработки текстурной сегрегации в зрительной коре головного мозга приматов.Vis Neurosci 1993; 10: 781–90.

    Артикул Google ученый

  • 12.

    Мейген Т., Бах М. Перцепционный рейтинг по сравнению с VEP для различных локальных особенностей в сегрегации текстуры. Invest Ophthalmol Vis Sci 1993; 34: 3264–70.

    PubMed CAS Google ученый

  • 13.

    Мейген Т., Лагрез В., Бах М. Асимметрии в упреждающем обнаружении линий. Vision Res 1994; 34: 3103–9.

    PubMed CAS Статья Google ученый

  • 14.

    Бах М., Мейген Т. Схожие электрофизиологические корреляты разделения текстуры, вызванные яркостью, ориентацией, движением и стереозвуком. Vision Res 1997; 37: 409–14.

    Google ученый

  • 15.

    Книрим Дж. Дж., Ван Эссен, округ Колумбия. Нейронные реакции на статические текстуры в области V1 настороженной обезьяны-макаки.J Neurophysiol 1992; 67: 961–80.

    PubMed CAS Google ученый

  • 16.

    Ламме В.А. Нейрофизиология сегрегации фигуры и фона в первичной зрительной коре. J Neurosci 1995; 15: 1605–15.

    PubMed CAS Google ученый

  • 17.

    Блейкмор С., Тобин Б.А. Боковое торможение между детекторами ориентации в зрительной коре головного мозга кошки. Exp Brain Res 1972; 15: 439–40.

    PubMed CAS Статья Google ученый

  • 18.

    Кастнер С., Нотдурфт Х.С., Пигарев И. Нейронные реакции на ориентацию и контраст движения в полосатой коре головного мозга кошек. Soc Neurosci Abst 1995.

  • 19.

    Allinan J, Miezin F, McGuinness EL. Влияние фонового движения на реакцию нейронов в первой и второй корковых зрительных областях. В: Edelman GM, Gall WE и Cowan MW, ред. Сигнал и смысл: локальный и глобальный порядок в картах восприятия.Нью-Йорк: Wiley-Liss, 1991: 131–41.

    Google ученый

  • 20.

    Kastner S, Nothdurft H-C, Pigarv IN. Нейрональные корреляты выскакивания в полосатом коре головного мозга кошки. Vision Res 1997; 37: 371–6.

    PubMed CAS Статья Google ученый

  • Предсказание того, как текстура и форма поверхности сочетаются в зрительной системе человека для привлечения внимания

    Наша визуальная среда заполнена объектами, которые различаются по разным размерам.Большинство теорий зрения и внимания предполагают, что внимание направляется на конкретные значения характеристик, которые принадлежат объекту, который мы ищем 1,2,3 . Меньше известно о конкретных механизмах, лежащих в основе управления вниманием с помощью функций, особенно когда целевой объект, который мы ищем, отличается от других элементов сцены более чем по одной визуальной функции. Как эти естественные различия объединяются, чтобы направлять внимание? Существуют ли механистические законы, описывающие, как внимание одновременно направляется множеством функций? Представьте, что вы только что закончили готовить блюдо и ищете тарелку для его подачи.Вы точно знаете, какую тарелку ищете: белая куполообразная тарелка с синим пунктирным узором. Представьте, что вы ищете эту конкретную чашу (вашу цель) на столе, на котором есть много других пластин (отвлекающих факторов), которые различаются по форме и текстуре, как на рис. 1. Использует ли визуальная система как общую форму, так и информацию о текстуре, чтобы сообщить цель помимо отвлекающих факторов? Здесь мы исследовали точные основные законы, которые управляют тем, как текстура и форма сочетаются, чтобы направлять внимание человеческого зрения во время поисковой задачи.

    Рисунок 1

    [Изображение тонкой керамики]. (2009). Получено с https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Handgefertigte_Keramik.JPG.

    Недавняя работа продемонстрировала существование математического закона, который описывает, как цвет и форма сочетаются, чтобы направлять визуальное внимание при эффективном поиске 4 . Когда наблюдатели ищут известную цель, которая отличается от окружающих объектов по цвету и форме, визуальная система вычисляет визуальную разницу между известными характеристиками цели и отвлекающих факторов.В частности, разностный сигнал вычисляется параллельно и отдельно для каждого признака. В случае цвета и формы общая различимость цели определяется суммой отдельных сигналов различимости цвета и формы. Что такое визуальная различимость и как ее оценить? Согласно теории контрастного сигнала цели 5 , визуальная различимость отражает разницу или расстояние между двумя точками в пространстве признаков, первая точка связана с целью, а вторая — с отвлекающим фактором.Как описано ниже более подробно, зрительная система использует сигналы визуальной различимости, вычисленные по всему полю зрения, чтобы отклонить отвлекающие факторы, которые вряд ли могут быть целью. С этой точки зрения теория целевого контрастного сигнала 5 , таким образом, отделяется от теорий, которые предполагают, что управление вниманием управляется определенными значениями характеристик 1,2,3 , и больше соответствует теориям, утверждающим, что внимание направляется разностными сигналами между целевыми объектами. и нецелевые элементы 4,6,7,8,9,10,11 .Однако обратите внимание, что люди могут использовать периферическое зрение для отклонения отвлекающих факторов 5,12,13,14 только тогда, когда различия в характеристиках между целевым объектом и отвлекающими элементами достаточно велики 12,15,16 . Когда различия в чертах слишком малы, люди должны полагаться на прекрасный визуальный анализ, обеспечиваемый фовеальным зрением.

    Визуальная различимость может быть непосредственно выведена из наблюдаемой эффективности поиска при построении RT как функции установленного размера для каждой конкретной пары признаков цель-отвлекающий 4,5 .Как показано на фиг. 2A, B, когда визуальный поиск полагается на параллельную периферийную обработку, время отклика увеличивается логарифмически в зависимости от установленного размера 4,5,13,14,17 . Это логарифмическое соотношение между установленным размером и временем ответа является признаком того, что элементы обрабатываются параллельно и с неограниченной емкостью 12,18 ; в процессе поиска цели зрительная система накапливает информацию, стохастически, в виде сигнала контраста, генерируемого при сравнении предмета с целевым шаблоном.Как только предметы достигают заданного уровня накопления (т. Е. Порога), они отклоняются как потенциальные претенденты. На скорость накопления контраста влияет ряд факторов, таких как эксцентриситет, но, что более важно, несходство мишени и отвлекающего фактора. Таким образом, когда визуальное различие между целью и отвлекающим фактором велико (например, поиск красной цели среди синих предметов), контрастный сигнал будет накапливаться с большей скоростью, что приведет к более пологим логарифмическим наклонам, то есть к более высокой эффективности поиска ( синяя треугольная линия, рис.2А). Когда визуальное различие между целью и отвлекающими факторами невелико (например, поиск красной цели среди оранжевых предметов), контраст будет накапливаться медленнее, что приведет к более крутым логарифмическим наклонам и снижению эффективности поиска (оранжевая треугольная линия, рис. 2А). Таким образом, теория целевого контрастного сигнала предложила, что крутизна логарифмического наклона обратно пропорциональна общему контрастному сигналу, накопленному между данной парой мишень-дистрактор, так что

    $$ Contrast = \ frac {\ alpha} {D}, $

    (1)

    , где D — логарифмический наклон, а \ (\ alpha \) — мультипликативная постоянная.

    Рисунок 2

    Результаты Buetti et al. 4 . ( A ) Пример поиска цвета. На рисунке показано время реакции при поиске красного треугольника среди разного количества оранжевых, желтых или синих треугольников. Дисплеи всегда были однородными по отвлекающему признаку, то есть одновременно отображался только один тип отвлекающих факторов. Результаты показывают, что эффективность поиска, которая здесь индексируется логарифмическим наклоном поиска, изменяется в зависимости от сходства цель-отвлекающий фактор. Поиск становится менее эффективным, когда увеличивается сходство «цель-отвлекающий».( B ) Пример поиска формы. На рисунке показано время реакции при поиске серого треугольника среди различного количества серых ромбов, кругов или полукругов. ( C ) Эффективность поиска, наблюдаемая при простом поиске по цвету и форме, может использоваться для прогнозирования эффективности, когда цель отличается от отвлекающих факторов как по цвету, так и по форме. Например, эффективность поиска при поиске красного среди желтого ( A ) и при поиске треугольника среди ромбов ( B ) использовалась для прогнозирования эффективности, когда участники искали цель красного треугольника среди желтых ромбов.На рисунке показаны прогнозы наиболее эффективной модели (модель интеграции коллинеарного контраста, как показано в уравнении (3)). Планки погрешностей на каждой точке данных указывают стандартную ошибку наблюдаемого времени реакции для каждого конкретного условия.

    В качестве примера, чтобы определить визуальную различимость (называемую Контрастностью в целом в уравнении (2)) цели, которая отличается от отвлекающих факторов по двум отдельным характеристикам, скажем, по красному треугольнику среди желтых ромбов, необходимо определить визуальная различимость по пространству цветовых элементов и по пространству элементов формы.То есть эффективность логарифмического поиска должна быть получена при поиске цели в виде красного треугольника среди отвлекающих элементов желтого треугольника (поиск по цвету; фиг. 2A) и при поиске цели в виде серого треугольника среди отвлекающих элементов из серого ромба (поиск по форме; фиг. 2B). Buetti et al. 4 проверил различные уравнения, чтобы определить, как следует комбинировать контраст по цвету и контраст по форме, и обнаружил, что уравнение. (2) была лучшей формулой для определения общей визуальной разграничения между целью и отвлекающими факторами, когда стимулы различались по цвету и форме.Учитывая, что визуальная различимость связана с логарифмическим наклоном поиска, как указано в уравнении. (1), если заменить уравнения (1) в уравнение. (2), уравнение. (3) и (4) получают, где \ ({D} _ {color} \) является логарифмическим наклоном, наблюдаемым при поиске цветов для конкретной пары «цель-отвлечение», а \ ({D} _ {shape} \) является логарифмический наклон, наблюдаемый при поиске формы для конкретной пары мишень-отвлекающий фактор. Обратите внимание, что \ (\ alpha \) сокращается с обеих сторон уравнения при замене уравнения. (1) в уравнение. (2).

    $$ {Contrast} _ {total} = {Contrast} _ {color} + {Contrast} _ {shape,} $$

    (2)

    $$ \ frac {1} {D} _ {total} = \ frac {1} {D} _ {color} + \ frac {1} {D} _ {shape}, $$

    (3)

    $$ \ mathrm {который \, решает \, чтобы} {D} _ {total} = \ frac {{D} _ {color} \ times {D} _ {shape}} {{D} _ {color } + {D} _ {shape}}. $$

    (4)

    Мера визуальной различимости, обеспечиваемая D в целом (Ур.(4)) затем можно использовать для прогнозирования времени поиска в различных, более сложных условиях поиска, используя уравнение. (5).

    $$ {RT} _ {предсказано} = {RT} _ {0} + {D} _ {\ mathit {total} \ mathit {}} \ mathrm {* ln} \ left (setsize \ right). $ $

    (5)

    В уравнении. (5), RT 0 соответствует времени отклика в целевом условии, \ ({D} _ {total} \) соответствует прогнозируемой общей эффективности поиска, вычисленной по формуле. (4) для комбинированного контраста цвета и формы.Последний член — это натуральный логарифм от общего размера набора, который включает все отвлекающие факторы плюс цель.

    Buetti et al. 4 использовали меры визуальной отличимости, наблюдаемые для определенных цветовых сочетаний мишеней и отвлекающих факторов (рис. 2A) и для определенных сочетаний форм (рис. 2B), чтобы предсказать 90 раз поиска, когда цель отличается от отвлекающих факторов как по цвету, так и по характеристикам формы. Прогнозы из уравнения. (5) затем сравнивали с наблюдаемым временем поиска из шести экспериментов, в которых отдельные группы наивных участников искали одну из двух целей (красный треугольник или синий голубой полукруг) среди набора однородных дистракторов, различающихся по цвету (например,г., оранжевый, синий или желтый) и формы (например, ромбов, кружков, треугольников). Примечательно, что, как показано на рис. 2C, уравнение. (5) составляет 93,3% наблюдаемой дисперсии данных со средней ошибкой предсказания всего 13 мс (соответствующие данные и код доступны на OSF, ссылка: https://osf.io/f3m24/).

    Текстура как визуальный элемент

    Вопрос, который следует после работы Buetti et al. 4 , заключается в том, как этот вывод распространяется на другие визуальные элементы? Мы решили исследовать, как сочетаются текстура и форма, потому что в нашей повседневной жизни мы часто сталкиваемся с объектами (т.е., формы), которые характеризуются как заданными цветами, так и определенными узорами или текстурами поверхности (рис. 1). Таким образом, исследование того, как сочетаются формы и текстура, казалось естественным способом продолжить исследование того, как сочетаются черты. В литературе есть некоторая информация по этому поводу. По общему признанию, этот тип свойства поверхности — не единственный тип текстуры, который можно изучать. В разделе «Дополнительные материалы» мы объясняем, почему мы выбрали именно этот тип текстуры, а не другие, например, текстуру материала, которая также была изучена 19,20,21 .

    Гарнер и Фелфолди 22,23 определили, что существует два типа отношений между размерами элементов: интегральные и разделяемые. Для оценки взаимосвязи авторы использовали задачу классификации скорости. Участникам показывали стимулы на карточках, которые различались по двум параметрам, например длине и ширине, и их просили рассортировать карточки на две категории (например, длинные и короткие), сосредоточив внимание только на одном измерении (например, длине). Участников попросили игнорировать другое измерение (например,г., ширина). Если нерелевантное измерение влияло на скорость, с которой участники сортируют релевантное измерение, два измерения определялись как интегральное . Если такой интерференции не наблюдалось, два измерения назывались разделимыми . Гарнер 22 показал, что несходство по размерам отдельных элементов (например, цвет и форма 4,24 ) комбинируются линейно, следуя метрике городского квартала; с другой стороны, несходство по интегральным размерам элементов (например,g., насыщенность и яркость цветов Манселла 23 ) сочетаются в соответствии с метрикой евклидова расстояния. Обратите внимание, что метрика городского квартала Гарнера соответствует уравнению. (2) и метрика Евклидова расстояния Гарнера соответствует уравнению (7) ниже.

    В более поздних работах, вдохновленных открытиями Гарнера, были протестированы другие комбинации функций с использованием той же задачи классификации скорости и были получены неубедительные доказательства относительно текстуры и формы. Cant et al. 19 обнаружил, что ни текстура материала (текстуры кирпича или дерева), ни цвет поверхности не влияют на классификацию ширины или длины.Meiran et al. 25 обнаружили, что текстура поверхности (точки или линии) отделима от формы, а также от цвета. Подтверждая эти открытия, недавние фМРТ и нейропсихологические данные предоставили доказательства того, что различные корковые структуры отвечают за обработку формы (латеральная затылочная кора) и свойств материала (коллатеральная борозда), предполагая, что эти свойства имеют независимый код 20 . Однако есть свидетельства того, что другая информация о текстуре (например, изогнутые или прямые линии, из-за которых поверхность выглядела выпуклой или плоской) мешала классификации формы 26 , предполагая, что эти особенности являются неотъемлемыми.

    Текстура как визуальный элемент в основном изучается в отношении процесса сегментации текстуры 27,28,29,30,31,32,33 , то есть изучения условий, при которых зрительная система может легко или «предвнимательно» разделить две области сцены на основе текстурных различий. Эти области состоят из повторяющихся элементов, и вопрос в том, какие характерные характеристики этих повторяющихся элементов позволяют производить сегментацию параллельно, не требуя последовательного внимания к отдельным элементам.Julesz 27,28 показал, что сегментация текстуры может происходить без особых усилий, когда повторяющиеся элементы различаются по цвету, удлиненным пятнам (то есть линейным сегментам с разной ориентацией и шириной) и терминаторам (конечным точкам удлиненных пятен). Различия в размере и контрасте также могут позволить сегментацию текстуры 30 . В более общем плане считается, что сегментация текстуры возникает из анализа глобальных свойств отображения , то есть свойств, общих для многих элементов, которые различаются в разных областях отображения и которые могут быть недоступны на уровне одного элемента , 34, .Например, средняя ориентация линий в одной области дисплея может отличаться от средней ориентации линий вокруг этой области, создавая ключ к сегментации.

    Роль текстурных свойств объекта в привлечении внимания к объектам, обладающим такими же свойствами, редко изучалась, за исключением цвета. То есть мы знаем, что цвет является мощным ориентиром 35 , но если мы выйдем за рамки цвета и перейдем к узорам формы, которые могут существовать на поверхности объектов, будет менее ясно, насколько хорошо человеческая зрительная система может анализировать эту информацию и используйте его, чтобы направить внимание в сцене.Можно интуитивно догадаться, что если шаблон формы обеспечивает сегментацию при включении во второй шаблон формы, то визуальный поиск объектов с этим шаблоном формы должен быть параллельным и не требующим усилий, и наоборот. Но это не так 34 . Существуют шаблоны форм, которые позволяют легко сегментировать без необходимости параллельного поиска. Обратное также верно. Есть шаблоны форм, которые можно найти параллельно, но, тем не менее, они не позволяют легко сегментировать. Согласно Wolfe 34 , причина этого в том, что сегментация следует за анализом глобальных свойств сцены, тогда как поиск сосредоточен на свойствах отдельных объектов в этой сцене.Фактически, когда на дисплее есть только одна цель, доступность его визуальных свойств как «глобальных» свойств дисплея значительно снижается по сравнению с тем, когда несколько идентичных элементов имеют одно и то же свойство в непосредственной близости друг от друга (как в сегментация текстуры).

    Совсем недавно, в связи с текущим исследованием, Прамод и Арун 21 изучали, как текстура и форма материала сочетаются в эффективном визуальном поиске. Авторы сосредоточились на инверсии времени реакции (1 / RT) при фиксированном заданном размере как на мере расстояния между целью и отвлекающими элементами в пространстве признаков 36 , то есть как на показателе несходства мишени и отвлекающего фактора.Модель взвешенной линейной комбинации использовалась для вычисления ожидаемой оценки 1 / RT в условиях двумерного поиска (когда цель отличалась от отвлекающих факторов как по текстуре, так и по форме) на основе оценок 1 / RT в одномерном поиске. Результаты показали, что параметры одномерного поиска для текстуры и формы были достаточными, чтобы учесть 83% дисперсии, наблюдаемой при отображении двумерного поиска. Несмотря на успех, методика имеет некоторые недостатки. Поскольку параметры оцениваются для определенного размера набора, подобранная модель способна интерпретировать данные только при этом фиксированном размере набора; это вредит обобщаемости модели, потому что оценка несходства между одними и теми же двумя стимулами различается для разных уровней размера набора.Кроме того, мера 1 / RT объединяет время обработки, связанной с поиском, с временем обработки, не связанной с поиском, например, выбор и выполнение ответа, что искажает показатель несходства и делает его менее точным в отражении процесса поиска. Наконец, авторы использовали только взвешенные линейные комбинации в своих формулах и не включали сравнение с другими нелинейными метриками, такими как метрика евклидова расстояния 22 .

    Настоящее исследование: как текстура и форма поверхности объединяются для привлечения внимания?

    Настоящее исследование следует методологии прогнозирования Buetti et al. 4 , состоящий из трех ступеней.

    Шаг 1: оценка эффективности поиска при поиске по одному признаку

    В эксперименте 1 цель и отвлекающие факторы различались по одному единственному признаку, либо по форме, либо по текстуре. Цель эксперимента состояла в том, чтобы оценить эффективность логарифмического поиска (т.е. значения D ) для всех пар мишень-дистрактор, показанных на рис. 3 37 . Эти значения D затем будут использоваться для прогнозирования времени поиска, когда цель отличается от отвлекающих факторов по двум характеристикам, форме и текстуре, в эксперименте 2.

    Рисунок 3

    Стимулы, использованные в экспериментах 1 и 2. Черные квадраты возле стимула были представлены либо слева, либо справа от стимула. Участников попросили сообщить о левом или правом положении черного квадрата целевого объекта. Группа наивных участников завершала каждый эксперимент.

    Во всех экспериментах цель представляла собой серый восьмиугольник с белым крестом, и участники указывали левое или правое положение черного квадрата рядом с ним. В эксперименте 1A поиск был основан на форме : дистракторы имели ту же текстуру, что и цель, белый крест на сером фоне, но различались по форме; это были либо треугольники, либо квадраты, либо дома (рис.4 сверху). В Эксперименте 1В поиск был основан на текстуре поверхности : дистракторы имели ту же форму, что и цель, — серый восьмиугольник, но различались по текстуре; текстуры были либо белыми точками, либо белыми линиями, образующими наклонный ключ решетки, либо сплошным серым цветом (рис. 4 посередине).

    Рис. 4

    Иллюстрация подхода, использованного в настоящем исследовании. Целью всегда был восьмиугольник с текстурой белого креста. В эксперименте 1А в условиях поиска формы оценивалась логарифмическая эффективность поиска, когда участники искали цель среди 0, 1, 4, 9 и 19 идентичных отвлекающих элементов (треугольников, квадратов или домов).Отвлекающие элементы имели ту же текстуру белого креста, что и цель. В эксперименте 1B в условиях поиска текстуры оценивалась логарифмическая эффективность поиска, когда участники искали цель среди 0, 1, 4, 9 и 19 идентичных дистракторов (восьмиугольников с наклонной решеткой, пунктирной или сплошной текстурой). В эксперименте 2 в условиях комбинированной формы и текстуры оценивалась логарифмическая эффективность поиска, когда участники искали цель (восьмиугольник с текстурой белого креста) среди отвлекающих элементов, которые различались по формам и текстурам, протестированным в экспериментах 1A и B.В экспериментах 2A – C эффективность поиска оценивалась для всех комбинаций дистракторов формы (3) и текстуры (3), как показано на рис. 3 (внизу).

    Шаг 2: оценка эффективности поиска при поиске по двум измерениям

    В эксперименте 2 время поиска оценивалось для всех возможных комбинаций текстуры поверхности и отвлекающих факторов формы. Три группы наивных участников завершили эксперимент 2A – C. Каждая группа участников искала одну и ту же цель среди трех разных типов отвлекающих факторов (рис.3 внизу). Дисплеи содержали только один тип дистракторов (рис. 4 внизу).

    Этап 3: сравнение моделей: прогнозирование поисковых RTs, наблюдаемых на этапе 2, с использованием параметров, наблюдаемых на этапе 1

    Затем для прогнозирования логарифмических наклонов использовались логарифмические наклоны для каждой конкретной формы и пар текстур из эксперимента 1A и 1B (т. Е. , общие значения D , которые будут использоваться в уравнении (5)), когда цель отличается от дистракторов как по форме, так и по текстуре. D общие значения были вычислены для трех различных моделей, описанных в уравнениях. (6) — (8). Для каждой модели было использовано D общих значений , чтобы предсказать 36 значений времени поиска с использованием уравнения. (5) (т. Е. 9 пар мишень-дистрактор на 4 размера набора дистракторов). Затем эти предсказанные времена поиска сравнивались с наблюдаемыми временами поиска из Эксперимента 2A – C. Затем сравнивались прогностические характеристики каждой модели. Мы также рассмотрели четвертую модель, основанную на работе Прамода и Аруна 21 , в которой использовался индекс 1 / RT вместо индекса D (ур.(9)).

    Уравнения для четырех моделей описаны ниже:

    1. (1)

      Модель наведения наилучшего качества Эта первая модель предполагает, что, когда цель и отвлекающие факторы различаются как по форме, так и по текстуре, зрительная система будет полагаться на измерение, обеспечивающее наибольший контраст (уравнение (6)), индексируемое меньшим D Значение . Зрительная система игнорирует контраст, исходящий от другой функции (рис.5 верхняя левая панель).

      $$ {D} _ {total} = \ mathrm {min} \ left ({D} _ {texture} {, D} _ {shape} \ right). $$

      (6)

    2. (2)

      Модель комбинации ортогонального контраста Если форма и текстура являются интегральными размерами, то эти два измерения должны объединяться в соответствии с метрикой Евклидова расстояния Гарнера 4,22 .Согласно этой модели, общий контраст формируется в общем многомерном пространстве, состоящем из единичных характеристик формы и текстуры (рис. 5, верхняя средняя панель). Величина общего контраста определяется ортогональной суммой двух контрастов отдельных признаков (то есть евклидовым расстоянием), вычисленных независимо друг от друга. Общий контраст будет выражен следующим образом: Контраст общий 2 = Constrast текстура 2 + Constrast shape 2 .{2}}} $$

      (7)

    3. (3)

      Модель интеграции коллинеарного контраста Эта модель предполагает независимость двух измерений характеристик (аналогично модели ортогональной комбинации), но два контраста объединяются коллинеарно (рис. 5, верхняя правая панель). Это означает, что два контраста поддерживаются отдельно и не объединяются в общем многомерном пространстве для создания общего контраста.По словам Гарнера, модель интеграции коллинеарного контраста следует метрике расстояния до городских кварталов 22 , так что: C в целом = C текстура + C форма . Поскольку контраст обратно пропорционален D , формулу можно решить как:

      $$ \ frac {1} {{D} _ {total}} = \ frac {1} {{D} _ {texture} } + \ frac {1} {{D} _ {shape}}. $$

      (8)

      Обратите внимание, что уравнение.(8) совпадает с формулой. (3) и является уравнением, которое, как было обнаружено, лучше всего предсказывает, как сочетаются цвет и форма, чтобы направлять внимание в Buetti et al. 4 .

    4. (4)

      Взаимно с моделью RT Эта модель похожа на модель интеграции коллинеарного контраста, но использует другую метрику для прогнозирования комбинаций функций. В частности, вместо того, чтобы использовать наклон поиска, оцененный для всех размеров набора, например, Buetti et al. 4 , модель использует 1 / RT при фиксированном заданном размере в качестве индекса расстояния между объектом и отвлекающим элементом. Прамод и Арун 21 использовали размер набора 16. Здесь мы использовали размер набора 20.

      $$ {1 / RT} _ {s, t} = a \ times {1 / RT} _ {s} + b \ times {1 / RT} _ {t} + c. $$

      (9)

    Рисунок 5

    Вверху Визуализация того, как контрасты по текстуре ( C текстура ) и по форме ( C форма ) могут быть объединены для получения общего контраста, когда цель отличается от дистракторов вдоль двух измерений объекта ( C, , текстура , и форма , ) в соответствии с моделью руководства по лучшим функциям (левая панель), комбинированной моделью ортогонального контраста (средняя панель) и моделью интеграции коллинеарного контраста (справа). панель) соответственно. Нижний Наблюдаемые RT из эксперимента 2A – C как функция прогнозируемых RT. Прогнозируемые RT были оценены с помощью уравнения. (5). Левая, средняя и правая панели показывают точность предсказания уравнения. (5) когда общий параметр D был вычислен на основе модели управления наилучшими характеристиками (уравнение (6)), модели сочетания ортогонального контраста (уравнение (7)) и модели интеграции коллинеарного контраста (уравнение . (8)) соответственно. Планки погрешностей на каждой точке данных указывают стандартную ошибку наблюдаемого времени реакции для каждого конкретного условия.

    В уравнении. (9), a, b и c — свободные параметры, оптимизированные для минимизации остаточной ошибки. \ (1 / RT \) s представляет 1 / RT, измеренное, когда цель и дистракторы различались только по форме; \ (1 / RT \) t представляет 1 / RT, измеренное, когда цель и дистракторы различаются только по текстуре; \ (1 / RT \) s, t представляет 1 / RT, измеренное, когда цель и дистракторы различались как по форме, так и по текстуре.

    xuxy09 / Texformer: «Оценка трехмерной текстуры человека с помощью одного изображения с трансформаторами», ICCV 2021

    Это официальная реализация «3D-оценки текстуры человека с помощью одного изображения с трансформаторами», ICCV 2021 (устно)

    На обложке журнала ICCV DAILY.

    Особенности

    • Texformer: новая структура, сочетающая трансформатор и CNN
    • Слой внимания низкого ранга (LoRA) с линейной сложностью
    • Комбинация UV-карты RGB и потока текстур
    • Потеря частичного типа
    • Утрата лицевой структуры

    BibTeX

      @inproceedings {xu2021texformer,
      title = {{3D} Оценка текстуры человека по одному изображению с помощью трансформаторов},
      author = {Сюй, Сянъю и Лой, Чен Чейн},
      booktitle = {Труды Международной конференции IEEE по компьютерному зрению},
      год = {2021}
    }
      

    Аннотация

    Мы предлагаем платформу на основе Transformer для оценки трехмерной текстуры человека из одного изображения.Предлагаемый преобразователь способен эффективно использовать глобальную информацию входного изображения, преодолевая ограничения существующих методов, которые основаны исключительно на сверточных нейронных сетях. Кроме того, мы также предлагаем стратегию слияния масок для объединения преимуществ моделей на основе RGB и моделей на основе потока текстур. Мы также вводим частичную потерю, чтобы помочь восстановить цвета с высокой точностью без появления неприятных артефактов. Обширные эксперименты демонстрируют эффективность предложенного метода по сравнению с современными подходами к оценке текстуры человека в 3D как в количественном, так и в качественном отношении.

    Обзор

    Запрос — это предварительно вычисленная цветовая кодировка УФ-пространства, полученная путем сопоставления трехмерных координат стандартной сетки человеческого тела с УФ-пространством. Ключ — это объединение входного изображения и двухмерной карты сегментации. Значение представляет собой объединение входного изображения и его 2D-координат. Сначала мы загружаем запрос, ключ и значение в три CNN, чтобы преобразовать их в пространство функций. Затем многомасштабные характеристики отправляются в блоки трансформатора для создания выходных характеристик.Функции многомасштабного вывода обрабатываются и объединяются в другой CNN, которая создает карту RGB UV T , поток текстуры F и маску слияния M . Окончательная UV-карта создается путем объединения T и текстур, выбранных с помощью F , с использованием маски слияния M . Обратите внимание, что у нас есть пропускаемые соединения между слоями CNN с одинаковым разрешением, аналогично [1], которые для краткости опущены на рисунке.

    Визуальные результаты

    Для каждого примера изображение слева является вводом, а изображение справа — визуализированным трехмерным человеком, где текстура человека предсказывается предлагаемым Texformer, а геометрия предсказывается RSC-Net.

    Установить

    • Управляйте окружающей средой с помощью Anaconda
      conda create -n texformer anaconda
    conda активировать тексформер
      
      conda install pytorch == 1.4.0 torchvision == 0.5.0 cudatoolkit = 9.2 -c pytorch
      
    • Установите Pytorch-neural-renderer согласно инструкциям здесь

    Загрузить

    • Загрузите метаданные и поместите их в «./meta/».

    • Скачайте предварительно обученную модель и вставьте ее в «./ предварительно обученный «.

    • Мы предлагаем расширенный набор данных Market-1501, называемый SMPLMarket, путем оснащения исходных данных Market-1501 оценкой SMPL от RSC-Net и сегментацией частей тела, оцененной EANet. Загрузите набор данных SMPLMarket и поместите его в «./datasets/».

    • Другие наборы данных: PRW, surreal, CUHK-SYSU. Пожалуйста, поместите эти наборы данных в «./datasets/».

    • Все пути указаны в «config.py».

    Демо

    Запустите Texformer с сегментацией человеческого тела из стандартной модели:

      демонстрация Python.py --img_path demo_imgs / img.png --seg_path demo_imgs / seg.png
      

    Если вы не хотите запускать внешнюю модель для сегментации человеческой части, вы можете вместо нее использовать сегментацию человеческой части RSC-Net (обратите внимание, что это может повлиять на производительность, поскольку сегментация RSC-Net не очень точна из-за ограничение SMPL):

      python demo.py --img_path demo_imgs / img.png
      

    Поезд

    Запустите обучающий код с настройками по умолчанию:

      Дрессировщик питонов.py --exp_name texformer
      

    Оценка

    Выполните оценку набора данных SPMLMarket:

      python eval.py --checkpoint_path ./pretrained/texformer_ep500.pt
      

    Список литературы

    [1] «3D-поза, форма и текстура человека из изображений и видео с низким разрешением», IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2021.

    [2] «Трехмерная форма и поза человека из одного изображения с низким разрешением с самостоятельным обучением», ECCV, 2020

    [3] «SMPL: многопользовательская линейная модель со снятой кожей», SIGGRAPH Asia, 2015

    [4] «Изучение пространственных и пространственно-временных пиксельных агрегатов для устранения шумов изображения и видео», IEEE Transactions по обработке изображений, 2020.

    [5] «Обучающая матрица факторизованных весов для совместной фильтрации», ICML, 2020

    2010: КАК ИНТЕРНЕТ МЕНЯЕТ ВАШЕ МЫШЛЕНИЕ?

    Когда Рио-де-Жанейро был объявлен местом проведения летних Олимпийских игр 2016 года, я разговаривал по телефону с коллегами, обсуждая некоторые идеи, как отслеживать последние новости в Интернете. Интересно посмотреть, как разворачивается реакция на объявление, мы вошли в Интернет, чтобы посмотреть, проталкиваясь, как туристы, в самый разгар праздника, который уже идет полным ходом.Ощущение, что нас окружает толпа, возникло не только в нашем воображении: в Twitter появлялось более тысячи твитов о Рио в минуту; Википедисты постоянно публиковали обновления на своей странице «Летние Олимпийские игры 2016 года»; политические блоги были наполнены активными разговорами о лоббировании мировых лидеров от имени разных городов.

    Это форма, которую текущие события принимают в режиме онлайн, и здесь происходит нечто большее, чем простой объем. До недавнего времени информация о подобном событии распространялась по нисходящей структуре, состоящей из собранных редакцией выборок резюме официального объявления, отчетов об отдельных реакциях и историй о толпах, собирающихся на месте происшествия.Но теперь информация появляется снизу вверх, сходясь крошечными частями со всех сторон: сама толпа говорит миллионом различных голосов — поток разных точек зрения.

    Интернет не всегда выглядел так. Когда я впервые воспользовался поисковой системой в Интернете в начале 1990-х, я представил себя погружающимся в обширную универсальную библиотеку, музейное хранилище, наполненное накопленными знаниями. Тот факт, что я делил это музейное хранилище с другими посетителями, был тем, что я знал в принципе, но не мог напрямую воспринимать — у нас были инструменты, чтобы взаимодействовать с информацией, но не друг с другом, и поэтому мы все незримо проходили мимо каждого. Другие.

    Когда я сегодня выхожу в сеть, все эти комнаты и коридоры кишат людьми, и я это вижу. Что меня поражает, так это человеческая структура информации — видимые разговоры, всплески и всплески текста, контролируемые граффити с тегами и комментариями. Я пришел к пониманию того, как событие и толпа на самом деле живут в симбиозе, каждый из которых зависит от другого — все люди одновременно говорят о событии, но событие полностью понятно только как совокупность человеческих качеств. реакция на это.Конструкция кажется литературной по своей сложности — сцена, как если бы она описывалась всеведущим рассказчиком, прыгающим между разными точками зрения, за исключением того, что здесь все эти голоса принадлежат реальным, живым существам, и нет главного повествования, координирующего их. Какофония может иметь смысл, а может и нет.

    Но сложность возникает не только из-за всех человеческих голосов — она ​​усугубляется тем фактом, что онлайн-мир — это мир, в котором люди и вычислительные творения смешиваются.Вы натыкаетесь на эти вычислительные артефакты, как странные персонажи в Кэрроллианской стране чудес. Есть гигантское существо, которое запомнило все, что когда-либо было написано, и будет повторять вам отрывки (в основном вне контекста) в ответ на ваши вопросы. Есть прозрачные формы, едва заметные в правом краю вашего поля зрения, которые безмолвно слушают, когда вы отменяете встречи и говорите о том, чтобы оставаться дома в постели, а затем таинственным образом начинают подсовывать вам рекламу лекарств от кашля и обезболивающих.И еще более экзотические персонажи на подходе; целая индустрия неустанно работает над их развитием.

    Реклама лекарств от кашля важна, и не только потому, что они являются частью того, что оплачивает всю операцию. Они должны постоянно напоминать вам, что вы тоже являетесь частью огромной толпы, что все, что вы делаете, способствует глобальному диалогу, который не только виден, но и записан. Я пытаюсь задуматься о том, что алгоритмы поведенческого таргетинга должны думать обо мне — как должна выглядеть мозаика моих действий, когда все учтено, и какие части этой мозаики лучше не рассматривать.

    Сложность онлайн-мира означает, что, когда я использую Интернет сегодня, даже для самых обыденных целей, я обнаруживаю, что использую навыки, которые впервые приобрел в ходе исследования, — оценивая множество различных наблюдений и интерпретаций одних и тех же событий. ; спрашивать, как лежащие в основе взгляды людей, инструменты и способы поведения помогли сформировать их интерпретации; и размышления над своими собственными решениями в рамках этого процесса. Подумайте о когнитивных требованиях, которые требует эта деятельность — когда-то это была область науки, теперь Интернет требует от нас ежедневно.Это предполагает, что в дополнение к «компьютерной грамотности», давнему стремлению, когда мы учим новичков использовать вычислительные технологии в чисто операционном смысле, нам необходимо передавать гораздо более сложный навык «информационной грамотности» в очень раннем возрасте: как чтобы рассуждать о круговороте взглядов, которые вы обнаруживаете, когда вы потребляете информацию в Интернете, о том, как понять и использовать вычислительные силы, которые формируют эту информацию, и как рассуждать о тонких последствиях ваших собственных действий в Интернете.

    Наконец, Интернет изменил мое профессиональное мышление как ученого-информатика. За тринадцать лет, прошедших с тех пор, как я закончил аспирантуру, Интернет неуклонно и неопровержимо выдвигал аргумент о том, что информатика — это не только технология, но и человеческие существа — о способности людей коллективно создавать знания и заниматься самим собой. -выражение в мировом масштабе. Это было захватывающее событие, которое указывает на новую фазу в нашем понимании того, чего люди и технологии могут достичь вместе, а также мира, в котором мы выросли вместе.

    Текстуры человеческого видео

    Описание проекта

    В этой статье описывается управляемый данными подход к созданию фотореалистичной анимации движения человека. Каждая последовательность анимации следует по заданному пользователем пути и воспроизводится непрерывно, плавно переходя между различными сегментами захваченных данных. Для создания этих анимаций мы используем дополнительные характеристики данных захвата движения и видео. Мы настраиваем нашу систему захвата для записи данных захвата движения, которые синхронизируются с нашим источником видео.Возможные точки перехода в видеоклипах идентифицируются с помощью новой метрики сходства, основанной на траекториях трехмерных маркеров и их двумерных проекциях на видео. После того, как переходы идентифицированы, строится граф движения на основе видео. Мы также используем гибридные данные о движении и видео, чтобы гарантировать плавность переходов при создании анимации. Проекции маркеров захвата движения служат контрольными точками для сегментации слоев и нежесткого преобразования регионов. Это позволяет деформировать и смешивать изображения для создания плавных переходов между кадрами для анимации.Мы показываем серию хореографических анимаций прогулок и сцен боевых искусств в качестве подтверждения нашего подхода.

    Публикация

    загрузить предпечатную публикацию (24 МБ pdf):
    Мэтью Флэгг, Ацуши Накадзава, Цюшуанг Чжан, Синг Бинг Кан,
    Янг Ки Рю, Ирфан Эсса и Джеймс М. Рег. Текстуры человеческого видео.
    В SI3D 09: Материалы симпозиума 2009 г. по интерактивной 3D-графике и играм
    , ACM, Нью-Йорк, Нью-Йорк, США.

    Видео

    скачать представление видео I3D (74 МБ) — скачать DivX player здесь
    Опубликовано в Разное

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

    Авторское право © 2021 Es picture - Картинки
    top