Создание текстур
Трудно найти геймера, который хоть раз в жизни не слышал бы термин «текстура». О реалистичных текстурах говорят разработчики игр, об алгоритмах визуализации текстур — создатели графических API и железа, а мы сегодня поговорим о создании текстур. Просуммируем все то, что должен знать каждый, кто желает создать текстуру для своей модели: советы, рекомендации и, конечно же, описания типичных ошибок для новичков. Материал будет полезен для ознакомления креативным геймерам и начинающим геймдевелоперам. Для наглядности мы будем рассматривать создание текстур применительно к компьютерным персонажам.
Текстурный мольберт
В каждой геймстудии за создание законченного вида трехмерной модели отвечают, как правило, три человека. Первый — художник-концептер, человек, превращающий словесное описание персонажа моделирования в полноценный эскиз. Обычно концепт-арты (так называют концептуальные эскизы) рисуются для одного объекта в разных ракурсах, чтобы как можно лучше передать специфику персонажа.
Второй человек — моделлер — создает трехмерное представление в соответствии с эскизом художника. Основной груз ответственности за будущее 3d-модели ложится именно на него. Моделлер должен выделить, какие именно детали внешности нужно моделировать полигонами, а что должно добавляться текстурами. В своей работе этот специалист соотносит сложность модели с возможностями движка игры и требованиями аниматора на последующих этапах.
Кроме создания геометрии моделлер делает также текстурную развертку модели — шаблон для будущих текстур. Качество развертки будет затем определять внешний вид персонажа с наложенными текстурами.
Третий специалист — художник по текстурам (или просто текстурщик), создающий текстуры на основе шаблона развертки. Текстурщик учитывает особенности развертки модели, принимая во внимание эскиз и возможности движка. Если движок поддерживает технологию normal mapping, работа частично упрощается, поскольку все детали персонажа уже содержатся в карте нормалей, а прорисовкой теней занимается сам графический движок игры.
Текстуры и стилистика игры
Прежде чем создавать текстуры, художник должен подробно изучить общую стилистику игры. Согласитесь, мультяшный персонаж в игре типа UT2004 смотрелся бы нелепо и смешно.
Разобравшись со стилистикой, можно с определенной точностью говорить о сложности текстур и, соответственно, времени, которое потребуется на их создание. В реальных условиях российские геймдевелоперские конторы на создание текстуры персонажа могут выделить всего несколько дней, хотя западные компании в погоне за беспрецедентным визуальным качеством финального продукта готовы финансировать целые недели маниакального текстурного креатива. Так что текстурщик при планировании своей работы над созданием текстур вынужден учитывать и жесткие временные рамки.
Первые штрихи
Получив в свои высокохудожественные руки развертку, напрямую сделать на ее основе что-либо приемлемое проблематично.
Обычно она выглядит как набор кусков сетки, и понять сразу, где тут и что, ой как нелегко.
Чтобы отметить на чистой текстуре основные детали, по которым в дальнейшем будет рисоваться законченная текстура, существует ряд вспомогательных программных пакетов (например, Right Hemisphere Deep Paint 3D или Maxon BodyPaint 3D) и плагинов для связи графических пакетов (например, cebas Ghost Painter, связывающий 3Ds MAX и Photoshop). Работа во всех этих программных средах схожа: художник раскрашивает модель прямо в трехмерном пространстве, как делал бы это в реальности. Каждый его штрих сохраняется в текстуре, что делает модель доступной для дальнейшей раскраски в обычном 2d-пакете типа Photoshop.
Главная проблема рисования текстур, избежать которой позволяет метод трехмерной раскраски, — швы частей развертки. Какой бы искусной развертка ни была, она неизбежно будет иметь швы. И если не учитывать эти разрывы, конечный вид текстуры может быть малопривлекателен.
Основная работа
Когда на текстуру нанесены базовые элементы текстуры, можно приступать к детальной проработке в Photoshop.
Как правило, для создания текстуры в низком разрешении (256×256, например) достаточно одного лишь художественного мастерства, но если разрешение превышает 1024×1024, то без вспомогательных ресурсов не обойтись. Собственно, именно на этом этапе возникает необходимость привлекать фотографические текстуры, взятые из тематических сборников (типа 3DTotal Textures) или полученные непосредственным фотографированием.
Кроме того, текстурщику не помешает обзавестись «джентльменским» набором высококачественных кистей для рисования грязи, трещин, износа и просто неровностей поверхности. Часто долго, очень трудно или даже невозможно реалистично воспроизвести на поверхности текстуры ту или иную деталь. В этой ситуации кисти сослужат художнику огромную службу, сокращая его труд на многие часы.
Если разместить фотографическую текстуру на поверхности в Photoshop затруднительно из-за кривизны поверхности или недостатков развертки, в пакетах трехмерной раскраски имеются встроенные средства, позволяющие рисовать на модели специальными текстурными кистями.
Это замечательный инструмент для достижения фотографического качества текстур даже для очень сложной модели с любой разверткой.
Есть несколько общих правил по выбору элементов текстур:
- Ни в коем случае нельзя выбирать фрагмент, разрешение которого ниже того, что требуется в создаваемой текстуре.
- Нельзя выбирать фрагменты, имеющие перспективные искажения. Это приведет к необходимости растягивать/ужимать фрагмент текстуры для компенсации искажений, что скажется на резкости фрагмента.
- Яркость, резкость, контрастность текстуры не должны быть чрезмерно высокими или низкими. После коррекции качество текстуры обычно снижается.
- Оптимальнее использовать бесшовную текстуру, тогда можно будет не беспокоиться о том, что при возможном тайлинге (циклическом повторении текстуры, как плитка на полу). В Photoshop бесшовность достигается с помощью инструмента Offset и клонирующих кистей.
Финальная доработка текстуры
Теперь текстура достаточно близка к итоговому состоянию, но работа еще не окончена.
Еще один момент, который надо учесть в работе, — требуются ли текстуры с поддержкой масок прозрачности. Классический случай, где без них не обойтись, — прическа персонажа. В этом случае необходимо доработать текстуру путем добавления в текстуру альфа-канала, пиксели которого определяют прозрачность текстуры. Обычно о необходимости использовать текстуры с прозрачностью говорит сама геометрия модели: если полигоны образуют плоскую однослойную фигуру, это недвусмысленный намек на полупрозрачные текстуры.
На финальных этапах необходимо постоянно проверять, как текстура «сидит» на модели. Это нужно для того, чтобы отследить возможную потерю деталей текстуры. В самом деле, если заклепки, металлические украшения, пряжки прорисованы нерезко, впечатление производить они будут совсем не лучшее.
Часто необходимо, кроме прочего, оптимизировать текстуру под определенный тип освещения. Если действие игры происходит только на открытом воздухе днем, свет будет идти в основном сверху. Поскольку детали текстуры (за исключением случаев, когда движок использует карты нормалей) являются по своей сути плоскими, необходимо сымитировать отбрасываемую ими тень на остальные части текстуры. Если это не сделать, персонаж в игре потеряет львиную долю реалистичности.
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.
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
ПКМи двигайте мышью.
Движение влево или вверх уменьшает масштаб, вправо или вниз — увеличивает. Для этой же цели можно использовать колесико мыши.
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.
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.
в Упрощение полигональной структуры).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:
Выберите в меню Вид команду Сохранить скриншот или нажмите комбинацию клавиш
Shift+Ctrl+S.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.
Бесплатные текстуры, свободные 3D модели, галереи
Здравствуйте, Друзья! Хочу поделиться подборкой полезных в хозяйстве любого 3d художника ресурсов: это сайты с бесплатными текстурами, 3d моделями, а также галереи лучших работ, из которых каждый может черпать идеи и вдохновение. Все эти материалы непременно будут необходимы для создания работ в Blender.
Бесплатные текстуры
Сегодня в сети довольно много различных хранилищ и сайтов с бесплатными текстурами, но я постарался выделить действительно качественные и удобные ресурсы.
Текстуры на большинстве сайтов рассортированы по категориям, а потому Вы без труда сможете найти нужное изображение и свободно использовать его в работе.
- https://www.textures.com/
- https://www.highqualitytextures.com
- https://www.textureking.com/
- http://texturer.com/
- https://freestocktextures.com/
- http://www.allcgtextures.com/
- https://lostandtaken.com/
- http://www.plaintextures.com/
- http://www.lughertexture.com/
- https://archibase.net/textures
- https://www.archivetextures.net/
- https://www.goodtextures.com/
- http://www.terminal26.de/d_free_textures.php
- https://freetextures.3dtotal.com/
- http://www.bencloward.com/resources_textures.shtml
- https://designresourcebox.com/cat/textures/
- http://designm. ag/resources/2000-absolutely-free-textures/
- http://texturebits.blogspot.com/
- http://dd-freebies.blogspot.com/search/label/Textures
- http://www.assistcg.com/textures.html
ag/resources/2000-absolutely-free-textures/Бесплатные 3D модели
Cайты-хранилища с большим количеством бесплатных трёхмерными моделей: от предметов интерьера и персонажей до автомобилей и архитектуры.
- https://archibase.net/gdl
- http://www.blendswap.com/
- http://artist-3d.com/free_3d_models/best-design-award.php
- https://archive3d.net/
- http://www.3dmodelfree.com/
- https://www.3delicious.net/
- http://www.model3d.biz/obj/?did=21
- http://www.dmi-3d.net/
- https://www.3dworldclub.com/browse.aspx
- http://www.planit3d.com/source/meshes_files/meshes.html
- http://www.3dlapidary.com/HTML/Models.htm
Галереи 3D работ
Подборка галерей с огромным количеством лучших работ 2d и 3d художников со всего мира:
- https://render.ru/ru/gallery
- https://arttalk. ru/
- https://cgsociety.org/galleries/featured
- https://3dtotal.com/galleries/staff-picks
ru/Материалы статьи доступны по лицензии:
Одежда как процесс: текстиль, текстура и время
Одежда определяет и формирует наше тело. Иногда ее называют «второй кожей» (Sontag & Schlater 1982; Barnett 2009a; Crewe 2011; Crewe 2017). В современной литературе о потреблении в сфере моды практики, связанные с ношением одежды, рассматриваются в основном с точки зрения ее внешних качеств — в контексте эстетики, семиотики, идентичности и выразительности. В рамках географии, гендерных исследований, культурологии, социологии, истории материальной культуры, истории моды и теории дизайна написано множество работ о роли одежды в формировании и закреплении социальных категорий (Belk 1998; Davis 1994; Crane 2012; Entwistle 2015). Исследователи анализировали гендерно обусловленные границы (Childs 2016; Gibson 2016; Barry & Martin 2016), классовую дифференциацию (McRobbie 1993) и одежду как средство самовыражения (Colls 2004; Colls 2006; Longhurst 2005; Woodward 2007; Twigg 2013), особенно среди представителей различных субкультур (Griffin 2012) и меньшинств (Dwyer 1999; Dwyer 2000).
Так сложилась традиция говорить о культурном значении одежды с точки зрения нематериальных смыслов. Одежда стала чем-то «призрачным» (Woodward 2005: 21), а ее материальные качества — «белым пятном в научных исследованиях» (O’Connor 2005: 43; Hebrok & Klepp 2014: 69). О том, как текстура одежды влияет на внутренние, тактильные, материальные и меняющиеся со временем ощущения в процессе ее ношения, написано немного. Жизнь одежды — покупка, ношение, стирка, наконец, непригодность, — ее текстура и тактильные ощущения, которые она вызывает, в научных работах отходят на второй план. В этой статье речь пойдет о том, как благодаря материальным свойствам одежды между ней и ее владельцем складываются те или иные отношения. В ней предпринимается попытка ответить на два основных вопроса. Во-первых, как тело получает информацию о ткани, из которой изготовлена одежда? Во-вторых, как в процессе ношения и использования реагирует сама текстура одежды и меняются ее материальные качества.
Именно осязание во многом определяет отношение человека к собственной одежде.
Это восприятие «чувственно, телесно, навевает те или иные воспоминания» (Crewe 2017: 127). Надевая вещь, мы ощущаем ее кожей. Когда мы ее снимаем, реакции нашего тела остаются «вплетенными в ее ткань» (Crewe 2011: 39). Прикосновение может доставлять удовольствие, быть привычным и успокаивающим. Но оно может и вызывать дискомфорт, стеснять, раздражать. Работ о теле и его месте в пространстве, авторы которых пытаются понять, как тело ощущает одежду, немного, хотя их число растет (Colls 2004; Colls 2006; Entwistle 2000; Woodward 2007; Stallybrass 1993; Eco 1986; Barnett 1999; Barnett 2009b). В таких исследованиях внимание направлено прежде всего на телесное восприятие одежды, обусловленное взаимодействием человека с окружающим материальным миром на эмоциональном или чувственном уровне (Stanes & Gibson 2017). Ощущения от одежды раскрываются и в словесных описаниях (Crăciun 2015; Delong et al. 2007; Delong et al. 2012; Eco 1986), например когда человек говорит, что ему хорошо или, наоборот, неудобно.
Физическую связь между «дизайном, материальной формой, кроем одежды и особенностями ее ношения» (Fletcher 2016: 144) исследуют реже. В статье акцент сделан на том, как человек ощущает одежду в ее материальности — имея возможность коснуться ее, потрогать, чувствуя ее близость к коже. В ней используется язык, привычный для «теории тактильности» (Crang 2003; Paterson 2007; Paterson 2009; Rodaway 1994; Howes 2005). Сюда относится в том числе осязание, или то, что Умберто Эко в свое время назвал «самосознанием кожи» (Eco 1986: 194). Текстуры, вызывающие соматические реакции — «ощущения, которые возникают в движущемся теле», — играют ключевую роль в удовольствии или дискомфорте, с которыми сопряжено ношение одежды (Paterson 2015: 35; Paterson 2007). В этой работе я вслед за теми, кто призывает «переосмыслить текстуру как многогранную, телесную и осязаемую материю» (Forsyth et al. 2013: 1015), сосредоточусь на структуре материальных вещей в соседстве с движущимся, осязающим, воспринимающим и эмоциональным телом (Rodaway 1994; Ingold 2002).
Одежда живет и определяется физическим контактом с телом и движением в непосредственной близости от него и в окружающем его материальном пространстве. Подобные аспекты тактильного восприятия часто остаются незамеченными среди повседневных впечатлений, однако играют важную роль в формировании взаимодействия с одеждой на уровне микрогеографии1.
Хотя ткани, производимые для изготовления одежды, составляют единственный в своем роде и крупнейший сегмент мирового текстильного производства (Pajaczkowska 2010), материальные и временные свойства одежды, равно как и их взаимодействие с телом в процессе ее ношения, редко становятся предметом анализа. Сосредоточившись на тактильном восприятии, мы сможем проследить и осмыслить, как материальные качества одежды и ее отношения с телом меняются в процессе ношения с течением времени. Тактильное взаимодействие с материей одежды «представляет собой сложные уникальные отношения между материальностью вещи… типом ткани, из которой она сделана, особенностями ее структуры, ее дизайном и кроем — и ее использованием» (Fletcher 2016: 160).
На мой взгляд, одежду не следует воспринимать как единичные, неизменные или статичные «предметы» или как нечто застывшее и безжизненное. Она динамична, это целое, состоящее из условно соединенных между собой элементов ткани. Одежда способна претерпевать внутренние изменения и формировать определенные отношения со своим владельцем (Woodward & Fisher 2014; Ingold 2007; Stanes & Gibson 2017). Обращаясь к тактильным, чувственно воспринимаемым свойствам одежды, которые раскрываются в ее прозаической биографии2, — в совокупности привычных действий, составляющих часть повседневного ношения одежды и считающихся чем-то само собой разумеющимся, — я пытаюсь переосмыслить одежду как непрерывный «процесс».
Интерпретируя одежду как процесс, мы сможем оценить значимость разнообразных материальных, временных, пространственных и поведенческих форм адаптации тела к одежде во время ее повседневного ношения и на протяжении ее «жизни» (Fletcher 2016; Stanes & Gibson 2017). С этой точки зрения ношение одежды не одномерный и линейный процесс, а часть интимного, тактильного, чувственного взаимодействия между телом и материалом.
В этой статье я постараюсь с опорой на эмпирический материал проанализировать, где, как и когда происходит соприкосновение между одеждой — ее материей — и телом. Меня интересует, в каких случаях прикосновение можно назвать «приятным» или «неприятным» (Dixon & Straughan 2010: 457) и как влияет на тактильные ощущения меняющаяся в социальном и временном контексте материальность одежды. Отвечая на эти вопросы, я начинаю с разговора о том, как откликаются текстуры, ткани и материалы, — я не пытаюсь предложить новый ответ на вопрос, чем является или не является «мода», и не рассматриваю ее роль в культуре, а исследую чувственные отношения между человеком и его одеждой, состоящей из отдельных подверженных изменениям элементов.
Акцент на текстуре одежды и соматосенсорных отношениях дает возможность увидеть более сложную картину того, как ощущения от материальных текстур и объектов, выходящие за рамки визуальных впечатлений, влияют на желание или нежелание носить ту или иную одежду.
Анализ одежды с точки зрения материальности и временной перспективы в статье начинается с разговора об одежде как процессе, помогающего проследить, как тело ощущает одежду и ткани. Ношение одежды определяется тактильным взаимодействием с материалами, из которых она изготовлена, и их восприятием — в особенности если эти материалы со временем изнашиваются и/или приобретают определенный отпечаток под воздействием времени. Иначе говоря, определяющими являются процессы разнашивания и изнашивания одежды. Продолжая эту мысль, я свожу воедино различные выводы, к которым приходили теоретики, размышлявшие об осязании, материальности, временном измерении и материальных объектах, и показываю, что в исследованиях, посвященных отношениям тела и одежды, осязанию не уделяется должное внимание. Чтобы обосновать свою концепцию одежды как процесса, я обращаюсь к эмпирическому материалу, собранному в рамках этнографического проекта, который был направлен на изучение того, как взаимодействуют с одеждой достигшие совершеннолетия молодые люди в Сиднее (Австралия). Иллюстрируя свою мысль об одежде как процессе, я выбрала пять примеров, показывающих, как тело ощущает одежду на разных стадиях ее изношенности, починки, состояния текстуры, в разное время. В двух взаимосвязанных разделах я анализирую повседневное взаимодействие с материальными свойствами одежды: с одной стороны, то, как мы запоминаем одежду, с другой — как одежда запоминает нас. Эти исследования перекликаются с работой Кейт Флетчер, которая говорит о ценности «искусства использования» в процессе ношения одежды (Fletcher 2012; Fletcher 2016). Эта ценность, по мысли Флетчер, выражается в «заинтересованности, удовлетворении, ответственности и возможностях», но, кроме того, в «бережном отношении к одежде, ее живой материи», в том, как одежда взаимодействует с «искусными пальцами» и «тактильными знаниями» (Fletcher 2016: 35). Живая материя одежды и тактильные навыки, сопряженные с ее использованием, излучают ценность, заботу и надежность. Соматосенсорные реакции могут, наоборот, говорить о дискомфорте, беспокойстве и — в случае современного текстиля, производимого промышленным способом, — искусственности материала, который пытается обмануть наше восприятие. Чуткость к изменениям, которые одежда претерпевает при контакте с телом, определяет и формирует микрогеографию ее использования (включая покупку, ношение, стирку, хранение, снятие одежды) и вносит свой вклад в становление одежды как процесса. Я полагаю, что, уделяя больше внимания соматосенсорным реакциям тела, мы сможем лучше понять материальные смыслы, заключенные в ткани и реализуемые через ее посредство, по мере того как одежда с течением времени изнашивается. Учитывая социальные и экологические аспекты производства одежды, а также личные особенности взаимодействия с ней, такое понимание позволяет под новым углом посмотреть на заботу об одежде, уход за ней и ее ношение (Gill & Mellick Lopes 2011; Fletcher 2016), открывая иные грани пространства, материальности и времени, чем те, что типичны для быстрого и избыточного потребления.
Перевод и иллюстрации в печатной версии
Перевод с английского Татьяны Пирусской
| + 1920×1200 — (3) обои 1920×1080, текстуры, 1920×1200 + 3d графика — (16) обои 1920×1080, текстуры, 3d графика + 4256×2734 — (1) обои 1920×1080, текстуры, 4256×2734 + абстракция — (20) обои 1920×1080, текстуры, абстракция + аниме — (1) обои 1920×1080, текстуры, аниме + бабочки — (3) обои 1920×1080, текстуры, бабочки + боке — (5) обои 1920×1080, текстуры, боке + бренд — (4) обои 1920×1080, текстуры, бренд + вода — (3) обои 1920×1080, текстуры, вода + воздушные шары — (1) обои 1920×1080, текстуры, воздушные шары + глаза — (1) обои 1920×1080, текстуры, глаза + горы — (2) обои 1920×1080, текстуры, горы + готические — (3) обои 1920×1080, текстуры, готические + грустные — (1) обои 1920×1080, текстуры, грустные + девушки — (2) обои 1920×1080, текстуры, девушки | + деревья — (5) обои 1920×1080, текстуры, деревья + дети — (1) обои 1920×1080, текстуры, дети + дождь — (1) обои 1920×1080, текстуры, дождь + дома — (1) обои 1920×1080, текстуры, дома + дороги — (1) обои 1920×1080, текстуры, дороги + дым — (2) обои 1920×1080, текстуры, дым + еда — (10) обои 1920×1080, текстуры, еда + животные — (8) обои 1920×1080, текстуры, животные + жирафы — (1) обои 1920×1080, текстуры, жирафы + зима — (4) обои 1920×1080, текстуры, зима + знаки — (15) обои 1920×1080, текстуры, знаки + игрушки — (3) обои 1920×1080, текстуры, игрушки + капли — (4) обои 1920×1080, текстуры, капли + космос — (2) обои 1920×1080, текстуры, космос + кошки — (3) обои 1920×1080, текстуры, кошки | + красивые — (6) обои 1920×1080, текстуры, красивые + кровь — (1) обои 1920×1080, текстуры, кровь + кролики — (1) обои 1920×1080, текстуры, кролики + леопарды — (2) обои 1920×1080, текстуры, леопарды + лес — (1) обои 1920×1080, текстуры, лес + летучие мыши — (1) обои 1920×1080, текстуры, летучие мыши + листья — (9) обои 1920×1080, текстуры, листья + люди — (1) обои 1920×1080, текстуры, люди + макро — (11) обои 1920×1080, текстуры, макро + медведи — (1) обои 1920×1080, текстуры, медведи + минимализм — (7) обои 1920×1080, текстуры, минимализм + молнии — (1) обои 1920×1080, текстуры, молнии + монстры — (2) обои 1920×1080, текстуры, монстры + мужчины — (1) обои 1920×1080, текстуры, мужчины + музыка — (2) обои 1920×1080, текстуры, музыка | + насекомые — (3) обои 1920×1080, текстуры, насекомые + небо — (6) обои 1920×1080, текстуры, небо + новый год — (5) обои 1920×1080, текстуры, новый год + огонь — (2) обои 1920×1080, текстуры, огонь + осень — (1) обои 1920×1080, текстуры, осень + позитив — (4) обои 1920×1080, текстуры, позитив + праздники — (4) обои 1920×1080, текстуры, праздники + предметы — (12) обои 1920×1080, текстуры, предметы + природа — (8) обои 1920×1080, текстуры, природа + птицы — (4) обои 1920×1080, текстуры, птицы + ретушь — (10) обои 1920×1080, текстуры, ретушь + рисунки — (43) обои 1920×1080, текстуры, рисунки + сердечки — (3) обои 1920×1080, текстуры, сердечки + слоны — (1) обои 1920×1080, текстуры, слоны + снег — (5) обои 1920×1080, текстуры, снег | + солнце — (2) обои 1920×1080, текстуры, солнце + техника — (1) обои 1920×1080, текстуры, техника + тигры — (2) обои 1920×1080, текстуры, тигры + фантастика — (2) обои 1920×1080, текстуры, фантастика + фразы — (15) обои 1920×1080, текстуры, фразы + фэнтези — (2) обои 1920×1080, текстуры, фэнтези + цветы — (17) обои 1920×1080, текстуры, цветы + черепа — (3) обои 1920×1080, текстуры, черепа + черно-белые — (9) обои 1920×1080, текстуры, черно-белые + шарики — (1) обои 1920×1080, текстуры, шарики + широкоформатные — (153) обои 1920×1080, текстуры, широкоформатные |
Восприятие текстуры человека
Восприятие текстуры человекаДалее: 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, с большим трудом понимания механизмы обнаружения и разделения текстуры.В компьютере зрение, исследования текстуры фокусируются 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.
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 сигнала. 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.Изображение каждого 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 человеческой текстуры 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 текстуры, в результате чего 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
†
Такаши Маэно *
†
Университет Кейо Корпорация Као 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, коэффициент 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 текстур человека, обзор
Трейсман А. Превентивная обработка в зрении. Comput Vis Graph Image Proc 1985; 31: 156–77.
Артикул Google Scholar
Бек Дж. Группировка по сходству и периферийная различимость в условиях неопределенности. Am J Psychol 1972; 85: 1–19.
PubMed CAS Статья Google Scholar
Julesz B, Берген-младший. Текстоны, фундаментальные элементы в визуальном восприятии и восприятии текстур. Bell Sys Tech J 1983; 62: 1619–45.
Google Scholar
Трейсман А., Сато С. Повторный поиск соединений. J Exp Психология Человеческое восприятие и производительность 1990; 16: 459–78.
CAS Статья Google Scholar
Nothdurft HC. Разделение текстонов из-за связанных различий в глобальном и локальном распределении яркости.Proc Royal Soc London B 1990; 239: 295–320.
CAS Статья Google Scholar
Бах М., Мейген Т. Электрофизиологические корреляты текстурной сегрегации — Эффект градиента ориентации. Invest Ophthalmol Vis Sci (ARVO Suppl.) 1992; 33: # 1349.
Google Scholar
Бах М., Мейген Т. Электрофизиологические корреляты текстурной сегментации у людей-наблюдателей.ARVO Abstracts. Invest Ophthalmol Vis Sci 1990; 31 (доп.): 104
Google Scholar
Бах М., Мейген Т. Электрофизиологические корреляты текстурной сегрегации в зрительном вызванном потенциале человека. Vision Res 1992; 32: 417–24.
PubMed CAS Статья Google Scholar
Ламме ВАФ, ван Дейк Б.В., Спекрейсе Х. Текстурная сегрегация обрабатывается первичной внутренней корой головного мозга человека и обезьяны.Данные экспериментов с VEP. Vision Res 1992; 32: 797–807.
PubMed CAS Статья Google Scholar
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 Scholar
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 Scholar
Мейген Т., Бах М. Перцепционный рейтинг по сравнению с VEP для различных локальных особенностей в сегрегации текстуры. Инвест офтальмол Vis Sci 1993; 34: 3264–70.
PubMed CAS Google Scholar
Мейген Т., Лагрез В., Бах М. Асимметрии в упреждающем обнаружении линий. Vision Res 1994; 34: 3103–9.
PubMed CAS Статья Google Scholar
Бах М., Мейген Т. Схожие электрофизиологические корреляты разделения текстуры, вызванные яркостью, ориентацией, движением и стереозвуком. Vision Res 1997; 37: 409–14.
Google Scholar
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 Scholar
Ламме В.А. Нейрофизиология сегрегации фигуры и фона в первичной зрительной коре. J Neurosci 1995; 15: 1605–15.
PubMed CAS Google Scholar
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 Scholar
Кастнер С., Нотдурфт Х.С., Пигарев И. Нейронные реакции на ориентацию и контраст движения в полосатой коре головного мозга кошек. Soc Neurosci Abst 1995.
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 Scholar
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 Scholar
Текстура человека I Живопись Авивы Савицки
Я родился в Чили, где в 10 лет начал изучать офорт, рисунок и масляную живопись у испанского художника, который учился у первого мастера цветной гравюры Уильяма Хейтера и Живописец, дочь известного чилийского художника Маркоса Бонта.Я начал изучать изобразительное искусство в Католическом университете Чили, и мне очень повезло изучать цвет у Эдуардо Вилчеса. В 20 лет я покинул Чили и приехал в Израиль, изучал историю искусства и историю театра в Еврейском университете в Иерусалиме в течение года, а затем получил степень бакалавра искусств. Магистр изобразительных искусств и английской литературы в Хайфском университете. После получения степени я работал в Национальном театре Габима в Тель-Авиве и прошел курс подготовки к магистратуре театрального дизайна, который я бросил и вместо этого несколько лет проработал в киноиндустрии.Потом я женился, у меня были дочь и сын, несколько лет работал в Мультимедиа, когда мы четыре года жили в Германии. Затем мы вернулись в Чили, и там я начал искать новые техники, считая, что бумага ручной работы — лучшая поддержка для моих собственных работ. Основным предметом моей работы всегда были люди как маленькие анонимные существа, составляющие часть бесконечной человеческой цепи, создающие примитивные узоры или печать изображений повседневной жизни женщин, мужчин и детей на бумаге ручной работы. Результаты особенно интересны красочностью и разнообразием текстур, которые создают связь между старым и новым, которая возникла в основном благодаря использованию темно-коричневого цвета для рисования и ярких акварельных красок для рисования.Эксперименты с нетрадиционными материалами продолжались много лет, пока я не развелась, и все члены нашей маленькой семьи вернулись в Израиль (по одному). После года проектирования и преподавания в мастерской по изготовлению бумаги ручной работы и других мастерских в Иерусалиме я переехал на север Израиля, где снова женился и начал перерабатывать цветные пластиковые пакеты. С 2010 года у меня есть постоянная выставка в одной из художественных галерей в старой части Рош-Пины, прекрасной деревне у Цфата в Верхней Галилее, Израиль, где я живу со своим мужем Дэвидом.Сегодня я снова вернулась к акварельной живописи и печати офортов на бумаге ручной работы.
thmoa / semantic_human_texture_stitching: Этот репозиторий содержит код сшивания текстур, соответствующий бумажным подробным аватарам человека из Monocular Video.
Этот репозиторий содержит код сшивания текстур, соответствующий статье Подробные человеческие аватары из Monocular Video .
Установка
pip install -r requirements.txt
Использование
Мы предоставляем образцы сценариев и данных.Все скрипты выводят информацию об использовании при выполнении без параметров.
Программа состоит из трех частей:
-
step1_make_unwraps.py: Создает частичные текстуры. -
step2_segm_vote_gmm.py: Создает семантические и GMM-априорные значения. -
step3_stitch_texture.py: Сшивает финальную текстуру.
Быстрый запуск
bash run_sample.sh
Подготовка данных
Если вы хотите обработать свои собственные данные, необходимы некоторые шаги предварительной обработки:
- Выполните семантическую сегментацию PGN для ваших входных фреймов.
- Покадровое определение 3D-позы плюс оценка смещения SMPL, например с помощью Octopus.
- Создайте входной файл
frame_data.pklсогласно следующему макету:
{
"width": <ширина изображения>,
"height": <высота изображения>,
"camera_f": <фокусное расстояние камеры>,
"camera_c": <центр камеры>,
"vertices": [<список покадровых SMPL-вершин в координатах камеры>]
}
Цитата
Этот репозиторий содержит код, соответствующий:
т.Alldieck, M. Magnor, W. Xu, C. Theobalt и G. Pons-Moll. Детализированные человеческие аватары из монокулярного видео . В Международная конференция по 3D Vision , IEEE, стр. 98-109, сентябрь 2018 г.
Укажите как:
@inproceedings {alldieck2018detailed,
title = {Подробные человеческие аватары из видео в монокуляр},
author = {Алльдик, Тимо и Магнор, Маркус и Сюй, Вейпенг и Теобальт, Кристиан и Понс-Молл, Жерар},
booktitle = {Международная конференция по 3D Vision},
doi = {10.1109/3 {DV} .2018.00022},
pages = {98–109},
month = {сен},
год = {2018}
}
Лицензия
Copyright (c) 2019 Thiemo Alldieck, Technische Universität Braunschweig, Max-Planck-Gesellschaft
Пожалуйста, внимательно прочтите следующие условия и любую сопроводительную документацию, прежде чем загружать и / или использовать это программное обеспечение и связанные файлы документации («Программное обеспечение»).
Настоящим авторы предоставляют вам неисключительное, непередаваемое, бесплатное право копировать, изменять, объединять, публиковать, распространять и сублицензировать Программное обеспечение с единственной целью выполнения некоммерческих научных исследований, некоммерческого образования. , или некоммерческие художественные проекты.
Любое другое использование, в частности любое использование в коммерческих целях, запрещено. Это включает, помимо прочего, включение в коммерческий продукт, использование в коммерческих услугах или производство других артефактов в коммерческих целях.
ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПРЕДОСТАВЛЯЕТСЯ «КАК ЕСТЬ», БЕЗ КАКИХ-ЛИБО ГАРАНТИЙ, ЯВНЫХ ИЛИ ПОДРАЗУМЕВАЕМЫХ, ВКЛЮЧАЯ, НО НЕ ОГРАНИЧИВАЯСЬ, ГАРАНТИЯМИ КОММЕРЧЕСКОЙ ЦЕННОСТИ, ПРИГОДНОСТИ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕННОЙ ЦЕЛИ И НЕЗАЩИТЫ ОТ ПРАКТИКИ. НИ ПРИ КАКИХ ОБСТОЯТЕЛЬСТВАХ АВТОРЫ ИЛИ ВЛАДЕЛЬЦЫ АВТОРСКИХ ПРАВ НЕ НЕСЕТ ОТВЕТСТВЕННОСТИ ЗА ЛЮБЫЕ ПРЕТЕНЗИИ, УБЫТКИ ИЛИ ДРУГИЕ ОТВЕТСТВЕННОСТЬ, БЫЛИ В РЕЗУЛЬТАТЕ ДОГОВОРА, ПРАКТИЧЕСКИХ ПРАВ ИЛИ ИНЫХ СЛУЧАЕВ, ВОЗНИКАЮЩИХ, ВНУТРИ ИЛИ В СВЯЗИ С ПРОГРАММНЫМ ОБЕСПЕЧЕНИЕМ ИЛИ ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИЛИ ДРУГИМИ ДЕЛАМИ ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ.
Вы понимаете и соглашаетесь с тем, что авторы не обязаны предоставлять услуги по техническому обслуживанию, обновлению, уведомления о скрытых дефектах или исправление дефектов в отношении Программного обеспечения. Тем не менее, авторы оставляют за собой право обновлять, изменять или прекращать работу Программного обеспечения в любое время.
Приведенное выше уведомление об авторских правах и это уведомление о разрешении должны быть включены во все копии или существенные части Программного обеспечения. Вы соглашаетесь цитировать подробные описания человеческих аватаров из статьи Monocular Video в документах и статьях, в которых сообщается об исследованиях с использованием этого Программного обеспечения.
Разработка искусственной кожи, имеющей текстуру, подобную человеческой коже (реализация и оценка текстуры кожи человека путем имитации рисунка формы поверхности и эластичной структуры)
TY — JOUR
T1 — Разработка искусственной кожи, имеющей структуру, подобную человеческой коже ( реализация и оценка текстуры кожи человека путем имитации рисунка формы поверхности и эластичной структуры)
AU — Shirado, Hirokazu
AU — Nonomura, Yoshimune
AU — Maeno, Takashi
PY — 2007/2
Y1 — 2007/2
N2 — Искусственная кожа, имеющая текстуру 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, имеющей текстуру кожи человека, и модель восприятия текстуры человека. Искусственная кожа разработана путем имитации рисунка формы поверхности и эластичной структуры кожи человека. Соответствующая смачиваемость и фрикционные свойства искусственной кожи достигаются за счет изменения формы поверхности. Путем сенсорной оценки мы подтверждаем, что искусственная кожа имеет текстуру, похожую на человеческую, благодаря рисунку формы поверхности и эластичной структуре. Кроме того, мы строим модель восприятия текстуры кожи 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 фактуру, напоминающую кожу.
AB — Искусственная кожа, имеющая текстуру 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, имеющей текстуру кожи человека, и модель восприятия текстуры человека. Искусственная кожа разработана путем имитации рисунка формы поверхности и эластичной структуры кожи человека.Соответствующая смачиваемость и фрикционные свойства искусственной кожи достигаются за счет изменения формы поверхности. Путем сенсорной оценки мы подтверждаем, что искусственная кожа имеет текстуру, похожую на человеческую, благодаря рисунку формы поверхности и эластичной структуре. Кроме того, мы строим модель восприятия текстуры кожи 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 фактуру, напоминающую кожу.
KW — Искусственная кожа
KW — Эластичная структура
KW — Восприятие текстуры
UR — http://www.scopus.com/inward/record.url?scp=34248546127&partnerID=8YFLogxK
UR — http: / /www.scopus.com/inward/citedby.url?scp=34248546127&partnerID=8YFLogxK
U2 — 10.1299 / kikaic.73.541
DO — 10.1299 / kikaic.73.541
M3 — Артикул
3424 9859US VL — 73
SP — 541
EP — 546
JO — Nihon Kikai Gakkai Ronbunshu, C Hen / Транзакции Японского общества инженеров-механиков, часть C
JF — Nihon Kikai Gakkai Ronbunshu, C. Hen / Transactions of Японское общество инженеров-механиков, часть C
SN — 0387-5024
IS — 2
ER —
Предсказание того, как текстура и форма поверхности сочетаются в зрительной системе человека для привлечения внимания
Наша визуальная среда наполнена объекты, которые v по многим параметрам.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. Таким образом, с этой точки зрения теория целевого контрастного сигнала 5 отделяется от теорий, которые предполагают, что управление вниманием управляется значениями конкретных характеристик 1,2,3 , и больше соответствует теориям, утверждающим, что внимание направляется разностными сигналами между целевыми 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 2Результаты 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 отвлекающим факторам, что означало, что одновременно отображался только один тип отвлекающих факторов. Результаты показывают, что эффективность поиска, которая здесь индексируется логарифмическим наклоном поиска, варьируется 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, например, 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 цвета; фиг. 2A) и при поиске цели в виде серого треугольника среди отвлекающих элементов из серого ромба (поиск формы; 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) было 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 в шести экспериментах, 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 особенности? 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 обнаружил, 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 смысле 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, не вызывая 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, со временем обработки, не связанным с поиском, например, выбор и выполнение ответа, что загрязняет 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 элементу
В эксперименте 1 цель и отвлекающие факторы различались по одному элементу, либо по форме, либо по текстуре. Целью эксперимента было оценить эффективность логарифмического поиска (т.е. значения D ) для всех пар мишень-дистрактор, показанных на рис. 3 37 . Эти значения D будут затем использоваться для прогнозирования времени поиска, когда цель отличается от отвлекающих факторов по двум характеристикам, форме и текстуре, в эксперименте 2.
Рисунок 3Стимулы, 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 1B 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).
Рисунок 4Иллюстрация 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 форме и текстуре, испытанным 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 поверхностной текстуры и искажателей 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).
Шаг 3: сравнение моделей: прогнозирование поисковых RTs, наблюдаемых на шаге 2, с использованием параметров, наблюдаемых на шаге 1
Логарифмические наклоны для каждой конкретной формы и пар текстур из эксперимента 1A и 1B затем использовались для прогнозирования логарифмических наклонов (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)
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)
Комбинированная модель 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}}} $$
(7)
- (3)
Модель интеграции коллинеарного контраста Эта модель предполагает независимость двух измерений характеристик (аналогично модели ортогональной комбинации), но два контраста объединяются коллинеарно (рис. 5, верхняя правая панель). Это означает, что два контраста поддерживаются отдельно и не объединяются в общем многомерном пространстве для создания общего контраста.По словам Гарнера, модель интеграции коллинеарного контраста следует метрике расстояния между городскими кварталами 22 , так что: C в целом = C текстура + C форма . Поскольку контраст обратно пропорционален D , формулу можно решить как:
$$ \ frac {1} {{D} _ {total}} = \ frac {1} {{D} _ {texture} } + \ frac {1} {{D} _ {shape}}. $$
(8)
Обратите внимание, что уравнение.(8) совпадает с формулой. (3) и является уравнением, которое, как было обнаружено, лучше всего предсказывает, как сочетаются цвет и форма, чтобы направлять внимание в Buetti et al. 4 .
- (4)
Взаимно с моделью RT Эта модель похожа на модель интеграции коллинеарного контраста, но использует другую метрику для прогнозирования комбинаций функций. В частности, вместо того, чтобы использовать наклон поиска, оцененный для всех размеров набора, например, Buetti et al. 4 , модель использует 1 / RT при фиксированном заданном размере в качестве индекса расстояния между объектом и отвлекающим элементом. Прамод и Арун 21 использовали размер набора 16. Здесь мы использовали размер набора 20.
$$ {1 / RT} _ {s, t} = a \ times {1 / RT} _ {s} + b \ times {1 / RT} _ {t} + c. $$
(9)
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 Best Feature Guidance Model (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.