Идентифицирующие объекты: § 2. Объекты криминалистической идентификации и их признаки

Содержание

§ 2. Объекты криминалистической идентификации и их признаки

Характеристика объектов идентификации, а также признаков, используемых для установления их тождества, раскрывается в криминалистической литературе через соответствующие классификации. Все объекты криминалистической идентификации по их роли в процессе идентификации делятся на идентифицируемые (отождествляемые) и идентифицирующие (отождествляющие).

Объект, в отношении которого устанавливают тождество, называется идентифицируемым. Это могут быть люди, животные, предметы, помещения, участки местности, т. е. то, что необходимо установить (опознать) в числе других подобных объектов.

Объект, с помощью которого устанавливается тождество идентифицируемого объекта, называется идентифицирующим. К числу таких объектов относятся самые разные следы преступлений, изымаемые на местах происшествий (рук, ног, взлома, автотранспортных средств, стреляные пули, гильзы, пятна крови и т.  п.). Различие между этими двумя группами объектов заключается в том, что в идентифицируемом объекте изучаются свойства, присущие ему самому (размеры, форма, рельеф и т. д.), а в идентифицирующем – свойства другого, отображенного в нем объекта.


Объектами идентификации могут быть документы, например, при отождествлении печати (штампа) по имеющемуся оттиску, исполнителя рукописного текста по почерку, пишущей машинки по печатному тексту.

В теории криминалистической идентификации принято различать объекты проверяемые и искомые. Проверяемые – это некое неопределенное множество объектов, среди которых осуществляется поиск искомого – единственного в своем роде объекта, имеющего связь с событием преступления. Такая проверка осуществляется путем сравнительных (идентификационных) исследований отождествляющего объекта с проверяемым. Круг последних определяется в результате проведения следственных действий и оперативно-розыскных мероприятий. В этом прослеживается взаимосвязь идентификационных исследований в целом с процессом раскрытия и расследования преступлений.

Поскольку идентифицирующие объекты не всегда изымаются в натуре и могут быть доставлены в лабораторию, объектами исследования становятся их копии в виде слепков, отпечатков, фотоснимков. Идентифицируемые объекты также не всегда могут быть исследованы непосредственно, в силу чего возникает необходимость изготовления образцов. Так, вопрос об идентификации человека по почерку решается с использованием сравнительных образцов почерка, изымаемых у данного человека. При идентификации нарезного огнестрельного оружия по стреляной пуле весьма затруднительно, и если возможно, непосредственное сопоставление микрорельефа канала ствола проверяемого оружия и микрорельефа цилиндрической поверхности пули. Для этого необходимы экспериментальные образцы пули, стрелянной из данного экземпляра оружия.

Образцы для идентификационного исследования должны удовлетворять определенным требованиям:

а) несомненным должно быть их происхождение от проверяемых объектов;

б) в них должен отображаться достаточный объем признаков и свойств проверяемых объектов;

в) они должны быть сопоставимы с идентифицирующими объектами.

Сравнительные образцы подразделяются на свободные и экспериментальные.

Свободными образцами являются объекты, возникшие вне связи с данным уголовным делом. Их появление относится обычно к периоду, предшествующему совершению правонарушения и возбуждению уголовного дела (в криминалистическом исследовании почерка это, например, заявления, письма подозреваемого, направленные им в свое время в то или иное учреждение). Свободные образцы могут быть получены при производстве обыска, выемки и осмотра.

Экспериментальные образцы для сравнительного исследования при назначении идентификационной экспертизы специально получают у подозреваемого или обвиняемого, свидетеля, потерпевшего на основании и в порядке ст. 202 УПК РФ, а также в соответствии с ч.1. ст. 144 УПК РФ – у иных физических лиц и представителей юридических лиц. Обычно следователь выполняет это процессуальное действие самостоятельно. Однако в случае необходимости он может воспользоваться помощью специалиста-криминалиста.

В качестве объектов идентификационных исследований довольно часто используются данные криминалистических учетов пуль и гильз, изымаемых с мест происшествий, неопознанных трупов, без вести пропавших граждан, следов пальцев рук и др.

Как уже отмечалось, идентификация предполагает выявление и сравнительное исследование признаков соответствующих объектов. Через признак выражаются идентифицирующие свойства предмета.

Каждый объект материального мира обладает суммой признаков и свойств, но для идентификации объекта совсем не обязательно исследовать их все в полном объеме. Любой объект в достаточной мере может быть охарактеризован относительно ограниченным комплексом индивидуализирующих его признаков. Признак неотделим от самого объекта и поэтому может быть использован для его отождествления, т. е. выступать как идентификационный признак.

В этом качестве могут выступать признаки внешнего строения предмета или его внутренние свойства: химический состав, плотность, твердость, электропроводность и т.  д. Идентификационные признаки могут являться преобразованным отображением свойств объекта идентификации. Так, отождествление человека по почерку представляет собой идентификацию по признакам, запечатленным в рукописном тексте и отображающим сформировавшуюся у данного лица систему письменно-двигательных навыков.

Для того чтобы признак мог быть использован в качестве идентификационного, он должен отвечать нескольким условиям. Основные из них это – специфичность, оригинальность и существенность признака, т. е. его способность выделять объект, отграничивать его от группы однородных. Такие признаки имеют тем большее значение (идентификационную ценность), чем реже они встречаются в однородных объектах одной группы.

Идентификационные признаки классифицируются по различным основаниям (рис. I.4). По отношению к объекту исследования они делятся на общие и частные.

Рис. I.4. Классификация идентификационных признаков

К общим признакам относят такие, которые свойственны (присущи) однородным объектам. Общие признаки позволяют выделить данную группу из других подобных групп, а также отнести объект по отображению его общих признаков к данной группе.

В отличие от общих (групповых) частные идентификационные признаки позволяют выделить конкретный объект из группы однородных. В качестве частных признаков обычно фигурируют детали объекта. Однако сам по себе отдельный частный признак не идентифицирует его. Было бы неверно ставить знак равенства между понятиями «частный признак» и «индивидуальный признак». Индивидуальных признаков нет и быть не может, иначе это противоречило бы понятиям материалистической диалектики о закономерном и случайном. Каждая деталь объекта может повториться и случайно, и закономерно, реже или чаще в другом однородном объекте (той же группы). Индивидуализировать объект может только сумма (комплекс) частных признаков, которую в теории криминалистической идентификации именуют индивидуальной совокупностью.

По природе различают признаки закономерные и случайные. Это могут быть детали живой материи, заложенные в ее основе. Так, частными признаками узора ногтевой фаланги пальца руки человека являются элементы, формируемые папиллярными линиями.

Частные признаки могут сформироваться в ходе изготовления объекта. Так, на деталях огнестрельного оружия частные признаки возникают как результат индивидуальной (ручной) обработки отдельных деталей. Отображаясь на пулях и гильзах во время стрельбы, они позволяют идентифицировать оружие по следам. Они могут возникать в процессе эксплуатации (использования) предмета, например, в виде неровностей на лезвии ножа (топора), следов износа (ремонта) на подошвах обуви и т. п.


Совокупность частных признаков способна индивидуализировать объект, потому что распределение их на его поверхности, а иногда и их возникновение носят случайный характер, а стало быть по теории вероятностей практически неповторимый в данной совокупности и данной локализации.

В зависимости от своей природы частные признаки могут быть разделены на внешние и внутренние.

Среди идентификационных признаков выделяют качественные (атрибутивные) и количественные. Это отражает различие в способах их восприятия, фиксации, оценки. Атрибутивные излагаются в виде терминов, содержащих качественную характеристику объекта (тип папиллярного узора, форма орудия, способ написания буквы при письме и т. п.).

Количественные признаки выражаются числовыми величинами, определяющими, например, величину следа, количество нарезов ствола и наклон этих нарезов и т. д. Иногда идентификационные признаки объекта могут быть охарактеризованы и в количественном, и в качественном отношении. Например, характеристика цвета предмета может быть дана визуально (синий, голубой, желтый и т. п.), а также получена с помощью специальных приборов (спектрофотометров), позволяющих с большой точностью измерить коэффициенты отражения света данным объектом в наличных зонах спектра.

Идентификационные признаки могут быть поделены на необходимые и случайные. В необходимых признаках проявляется сущность объекта, без них он не был бы тем, чем является (признаки, характеризующие пистолет как огнестрельное оружие). Случайными будут, например, неровности, оставляющие на пуле следы в виде трасс.

Совокупность всех идентификационных признаков, используемых в конкретном случае, образует так называемое идентификационное поле. Этим термином определяется круг признаков, запечатленных в материально фиксированном отображении объекта и сопоставляемых с признаками самого объекта. Главной задачей при изучении и сопоставлении признаков, составляющих идентификационное поле, является их оценка с позиции необходимости и достаточности для вывода о тождестве.

Данный текст является ознакомительным фрагментом.

Продолжение на ЛитРес

Альтернативная идентификация

При сравнении свойств проектов с использованием «Альтернативной идентификации» сравниваются не на основании своих внутренних идентификаторов, а на основании возможных ключей (определенные идентифицирующие ). Это целесообразно применять к автоматически сгенерированным проектам, поскольку при каждой генерации внутренние идентификаторы объектов задаются заново.

Возможный ключ –это минимальное количество свойств для однозначной идентификации объекта. Идентифицирующие свойства зафиксированы в EPLAN.

В выбранных для сравнения проектах два объекта, которые должны сравниваться между собой, находятся следующим образом:

  • Сначала выполняется присвоение страниц. При этом для идентификации используется полное имя страницы и тип страницы.
  • Вначале выполняется поиск объектов на присвоенной странице.
  • Объекты с одним и тем же идентифицирующим именем присваиваются. (У соединений должно совпадать идентифицирующее имя источника и цели.)
  • В зависимости от типа объекта проводится сравнение обязательных свойств.
  • Если после этого присвоение еще остается неоднозначным, проводится сравнение необязательных свойств.
  • Наконец, программа пытается присвоить объекты на основании их графического положения на странице.
  • Если для объекта не найден другой объект, с которым его можно сравнить, он помечается для сравнения как «добавленный».

Обязательные и необязательные свойства

Для идентификации различных типов объектов следующие свойства являются обязательными или необязательными:

Функции

Обязательные:

  • Вид представления ( 20121)
  • Определение (ид. 20188)
  • Обозначения выводов (все) (ид. 20038)
  • Дополнительный идентифицирующий элемент имени (ид. 20032)
  • Дополнительный идентифицирующий элемент имени для многоур. клемм (внутреннее свойство, ид. 20233).
3D-размещения изделий

Обязательные:

  • Вид представления (ид. 20121)
  • Определение функции (ид. 20188)
  • Обозначения выводов устройства (все) (ид. 20038)
  • Позиция легенды (ид. 20450).
Точки разрыва

Обязательные:

  • Вид представления (ид. 20121).

Дополнительно:

  • Имя страницы (ид. 19022).
Соединения

Обязательные:

  • Вид представления (ид. 20121)
  • Обозначение клеммы / контакта штекера (ид. 20030)
  • Обозначение штекера (автоматически) (ид. 20431)
  • Обозначение вывода устройства функции (ид. 20022).

Дополнительно:

  • Целевой номер источника (ид. 31023)
  • Целевой номер цели (ид. 31024)
  • Имя страницы (ид. 19022).
Потенциалы

Обязательные:

  • Имя потенциала (ид. 33000).

См. также

Управление ревизиями

Сравнить свойства проектов

2. Объекты и субъекты криминалистической идентификации.. Криминалистическая идентификация

Похожие главы из других работ:

Договор купли-продажи коммерческой недвижимости

1.2 Объекты и субъекты договора

Сторонами по договору купли-продажи недвижимости могут быть как физические лица, так и юридические. Если стороной по договору является физическое лицо, то к нему предъявляются определенные требования. Так…

Задачи идентификации в уголовно-процессуальном доказывании. Криминалистическая экспертиза оружия

1. Понятие криминалистической идентификации, ее научные основы и структура. Тождество и сходство. Задачи идентификации в уголовно-процессуальном доказывании

Криминалистическая идентификация — это теория, входящая в методологию науки криминалистики, которая пронизывает все ее разделы, является базовой для всех ее частных теорий и учений…

Идентификация огнестрельного оружия

1.1 Научные основы и виды криминалистической идентификации

В процессе расследования преступлений часто возникает задача по следам-отображениям такого события установить конкретного человека, предмет или иной объект, оставивший эти следы. Задачи такого же рода возникают…

Криминалистическая идентификация

1. Понятие и сущность криминалистической идентификации.

Любое преступление совершается в условиях реальной действительности и при этом неизбежно в окружающей среде, где совершается то или иное преступление. ..

Криминалистическая идентификация

3. Формы криминалистической идентификации.

Идентификация может проводиться в двух формах: процессуальной и непроцессуальной.

Процессуальные — это те формы, которые прямо предусмотрены уголовно-процессуальным кодексом РСФСР и других республик…

Научные основы судебной экспертизы

1. Сущность и общая характеристика криминалистической идентификации, ее отличие от иных видов идентификации

Ответ

Рассмотрение особенностей судебно-экспертных идентификации, диагностики и классифицирования целесообразно осуществлять на основе общих положений теории криминалистической идентификации и диагностики…

Научные основы судебной экспертизы

2. Основные понятия, принципы и термины криминалистической идентификации

Ответ

Криминалистическая идентификация — это установление конкретного материального объекта, связанного с расследуемым событием…

Основы криминалистики

1.

Субъекты криминалистической идентификации и их компетенция в процессе доказывания. На примере из практики исследовать деятельность следователя по идентификации вещественного доказательства

Криминалистическая идентификация — это установление конкретного материального объекта, связанного с расследуемым событием, путем выделения из заданной совокупности других объектов по неповторимому (индивидуальному) комплексу признаков…

Основы технико-криминалистической экспертизы документов

1.1 Предмет, задачи и объекты технико-криминалистической экспертизы документов

Предмет технико-криминалистической экспертизы документов

Теоретические разработки отечественной криминалистики, сложившейся на базе комплексного использования правовых и технических наук…

Понятие и классификация идентификационных признаков

1.2 Виды криминалистической идентификации

Все идентификационные исследования подразделяются на виды по различным основаниям.

Так, по характеру устанавливаемого тождества различают индивидуальную идентификацию, призванную решать вопрос…

Понятие и классификация идентификационных признаков

2. ОБЪЕКТЫ КРИМИНАЛИСТИЧЕСКОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ

криминалистический идентификация след преступление

В процессе идентификационного исследования, кроме объектов, тождество которых устанавливается, фигурируют и иные…

Понятие криминалистической идентификации

1. Понятие криминалистической идентификации

Любое преступление совершается в условиях реальной действительности и при этом неизбежно в окружающей среде, где совершается то или иное преступление…

Понятие криминалистической идентификации

2. Виды и формы криминалистической идентификации

В зависимости от характера отображения признаков объекта, тождество которого устанавливается, различают 4 вида криминалистической идентификации:

1. Идентификация объектов по мысленному образу. ..

Правоотношения в теории государства и права

2. СУБЪЕКТЫ И ОБЪЕКТЫ ПРАВООТНОШЕНИЯ

Современные возможности криминалистической экспертизы холодного оружия

1.1 Предмет, объекты и система методов криминалистической экспертизы холодного оружия

Термин «экспертиза» происходит от латинского «expertus», что означает «опытный», «сведущий». Экспертиза — это изучение специалистом (экспертом) или группой специалистов вопросов…

Поля уникальных идентификаторов в таблицах базы данных—Справка

Все таблицы и классы пространственных объектов ArcGIS должны содержать поле, уникально идентифицирующее каждый объект или каждую запись таблицы.

Для использования в качестве поля уникальных идентификаторов, поле не должно содержать пустые значения (null), должно иметь только уникальные значения и быть типа:

  • целое (только положительные значения)
  • Строка
  • GUID
  • Дата

Значения, однозначно идентифицирующие объекты или строки в ArcGIS, должны быть уникальными и должны присутствовать. Вы обязаны гарантировать, что данные этого поля удовлетворяют этим требованиям.

Примечание:

Если ArcGIS обнаружит пустое значение (null), то вы получите сообщение об ошибке, и ArcGIS не будет обеспечивать уникальность значений поля идентификатора в слое запросов или в таблице базы данных. Если ArcGIS встречает такое значение, то ошибка не возвращается; однако, результаты в выборке или других запросах в ArcGIS могут быть некорректны.

Когда вы перетаскиваете таблицу баз данных на карту или проверяете определение слоя запросов, ArcGIS считает первое найденное поле с ненулевым значением полем уникального идентификатора по умолчанию. Вы можете использовать это поле или открыть запрос и выбрать другое поле или несколько полей, содержащих уникальные идентификаторы. Инструкции см. в разделе Выбор поля уникального идентификатора.

Использование одного поля в качестве уникального идентификатора

Если указано единственное поле уникального идентификатора, ArcGIS непосредственно применяет значения из этого поля для уникальной идентификации всех объектов и строк таблицы базы данных.

Если в вашей таблице базы данных нет поля, которое может хранить уникальные идентификаторы, и вы используете базу данных ALTIBASE, IBM DB2, Microsoft SQL Server, Oracle или PostgreSQL, вы можете запустить инструмент геообработки Добавить поле прирастающего идентификатора, чтобы добавить целочисленное поле уникального идентификатора к таблице.

Если в качестве поля уникального идентификатора используется одно текстовое поле, ArcGIS должен привести эти значения в целочисленный формат. Это происходит в ArcGIS каждый раз, когда системе необходим атрибут ObjectID, например, при создании выборки карты или открывании атрибутивной таблицы. ArcGIS добавит атрибут ESRI_OID и сохранит в него уникальное целочисленное значение. Этот атрибут является частью только определения слоя; таблица базы данных не изменяется.

Использование составного уникального идентификатора

Вы можете выбрать одно или несколько полей для хранения уникального идентификатора. Если вы решите использовать несколько полей, составные значения этих полей должны быть уникальными. В следующем примере показаны два текстовых поля: member_surname и signup_date. По отдельности значения в этих полях не обязательно должны быть уникальными. Но при составлении их комбинации, значения уникальны, как показано ниже:

member_surname signup_date

alfred

2006-09-28 10:15:41

dewey

2006-09-28 10:15:56

johnson

2000-02-19 09:14:50

johnson

2004-12-08 11:02:32

mujan

2011-07-07 12:44:21

Комбинация этих значений будет использоваться в качестве ключа для создания уникального целочисленного значения, которое будет сохранено в поле ESRI_OID. Этот атрибут является частью только определения слоя; таблица базы данных не изменяется.

Определение слоя в предыдущем примере будет содержать столбец ESRI_OID, как показано ниже:

member_surname signup_date ESRI_OID

alfred

2006-09-28 10:15:41

1

dewey

2006-09-28 10:15:56

2

johnson

2000-02-19 09:14:50

3

johnson

2004-12-08 11:02:32

4

mujan

2011-07-07 12:44:21

5

Помните, что если комбинированные значения в полях или указанном вами одном текстовом поле не являются уникальными, ArcGIS рассматривает эти записи как идентичные и присвоит им одинаковые значения ESRI_OID.

Если в вашей таблице уже есть поле ESRI_OID, к определению слоя будет добавлен атрибут ESRI_OID_1.

Примечание:

Вы не можете опубликовать доступный для редактирования сервис пространственных объектов, который содержит класс пространственных объектов с составным уникальным идентификатором.

Связанные разделы

Какими бывают виды и объекты криминалистической идентификации

Криминалистическая идентификация является одним из способов установления истины в ходе расследования преступлений. Она предполагает изучение и сопоставление объекта с его отображениями, представленными в виде «идеальных» и материально-фиксированных следов, оставленных злоумышленником или возникших вследствие совершения им противоправных действий. Рассмотрим далее объекты, виды и формы криминалистической идентификации.

Общие сведения

Правоотношения, связанные с идентификацией, возникают при наличии:

1.Способов исследования.

2. Субъектов, выполняющих изучение предметов.

3. Объектов криминалистической идентификации.

Классификация

Криминальная идентификация разделяется в зависимости от правовой природы на:

  • Процессуальную. В этом случае понятие и объекты криминалистической идентификации регламентируются УПК.
  • Непроцессуальную. Такая идентификация осуществляется в ходе оперативно-розыскной деятельности, при формировании криминалистических учетов.

Идентификация классифицируется и по субъектам. Объекты криминалистической идентификации изучаются:

  • Следователем.
  • Оперативным сотрудником.
  • Специалистом.
  • Экспертом.
  • Судом.
  • Прокурором.

В зависимости от способа отображения, идентификация разделяется на сопоставление по:

  • Материально фиксированным отображениям свойств и признаков объектов криминалистической идентификации.
  • Мысленному образу, зафиксированному в памяти человека. Речь в частности об идентификации при опознании.

Еще одним критерием классификации является доказательственное значение идентификации. Она может быть:

  • Индивидуальной. В этом случае имеет место тесное взаимодействие субъекта и объекта криминалистической идентификации. Уполномоченный служащий определяет принадлежность зафиксированного следа конкретному лицу. Установление объекта криминалистической идентификации происходит путем сопоставления следов рук, запаха, крови, волос, прочих биологических объектов.
  • Групповой. В этом случае по свойствам объектов криминалистической идентификации определяется их возможная связь с событием. В ходе исследований устанавливают вид, класс, род, группу объекта. К примеру, определено, что следы, оставленные колесами на месте ДТП, были оставлены автомобилем ГАЗ-3113.

Идентификация может проводиться по общим признакам, т. е. устанавливается целый объект по какой-то его части. К примеру, изучается куски документа, деталь механизма и пр.

Основание для формулирования выводов

При использовании существующих видов криминалистической идентификации и объекты, и их части сопоставляются по относительно устойчивым признакам. Они разделяются на:

  • Частные. Как правило, ими являются элементы объекта, образовавшиеся в процессе ремонта, производства, использования, элементы узора пальца человеческой руки и пр.
  • Общие. Они присущи однородным предметам. Их наличие позволяет отнести объект к конкретной группе (к примеру, определить группу крови).

Стадии и задачи

Объекты криминалистической идентификации классифицируются на идентифицируемые и идентифицирующие. В число первых входят:

  • Предметы.
  • Люди.
  • Животные.
  • Вещества.
  • Оружие.
  • Транспортные средства.
  • Инструменты.

Во второй группе присутствуют объекты, содержащие отображения изучаемых следов. Речь, в частности, о признаках внешности, совокупности навыков в почерке, следах ног, зубов, рук, крови и пр.

Выше были рассмотрены наиболее распространенные классификации криминалистической идентификации по формам и объектам. При этом, вне зависимости от конкретного способа исследования и сопоставления следов, процесс включает в себя 4 стадии:

  1. Осмотр. В ходе такого обследования изучаются все виды объектов криминалистической идентификации и их элементы. Кроме того, исследуются образцы (экспериментальные, свободные и условно-свободные).
  2. Детальное изучение объекта криминалистической идентификации. Его задача состоит в выявлении максимального количества частных и общих признаков. На этой стадии может проводиться эксперимент. К примеру, экспериментальное извлечение пуль и гильз из оружия.
  3. Сопоставление выявленных признаков. На этой стадии устанавливаются совпадающие и различающиеся свойства.
  4. Оценка признаков и составление выводов об отсутствии либо наличии тождества. Они могут быть отрицательными или утвердительными, вероятными или достоверными.

Групповое и индивидуальное тождество

Установление групповой идентификации, выступая в качестве стадии исследования, считается неотъемлемым этапом индивидуального сопоставления. При этом эта процедура может являться и самостоятельным видом исследования.

При групповом изучении устанавливают тождество, а не сходство. Это связано с тем, что сходство между объектами криминалистической идентификации не может считаться достаточным для формулирования вывода о принадлежности следов к конкретной группе.

Более существенное значение для расследования имеет индивидуальная идентификация. Но и определение группового тождества может выполнять не менее важные задачи, поскольку позволяет значительно сузить перечень сравниваемых объектов и может выступать основанием для прекращения их сравнительного изучения.

Определение источника происхождения

Эта методика была разработана для максимального сужения объема классификационных групп, к которым могут относиться объекты криминалистической идентификации.

В ходе такого исследования устанавливается принадлежность сопоставляемых следов к одной массе (картечи, дроби, чернил в ручке и штрихах и пр.), группе, партии продукции (как правило, массового потребления), произведенной конкретным предприятием. В некоторых случаях определяется цех, станок, дата выпуска товара, рабочая смена и пр. Сравнительное исследование при этом проводится и в отношении внутренних признаков объекта, его структуры, состава, так и следов, отражающих ход его создания, характеризующих инструменты и механизмы, использованные при производстве.

Исследование целого объекта по частям

В зависимости от исходной информации изучение может проводиться по материально-фиксированному отображению, по мысленному образу, по частям целого объекта криминалистической идентификации.

В последнем случае сравниваются отдельные элементы поврежденного предмета. Это могут быть осколки, обломки, клочки бумаги, детали, узлы и пр. Исследование производится по линиям разделения, микрорельефу совмещаемых элементов, признакам структуры, физико-химическим свойствам.

Разновидностью такой идентификации является исследование объема, емкости, хранилища посредством сравнения содержимого со следами жидких, сыпучих и других веществ и их частей, обнаруженных на месте преступления. К примеру, оперативникам нужно установить, что найденный на месте пожара керосин был взят из канистры, изъятой при обыске у подозреваемого. Для проведения идентификации необходимо, чтобы в материалах дела присутствовала емкость, обнаруженная у подозреваемого, и достоверные сведения о том, что жидкость находилась именно в ней, а другие хранилища отсутствуют.

В сравнительном исследовании особое значение имеет природа признаков объектов. В зависимости от них, идентификация осуществляется по:

  • Внешнему строению.
  • Особенностям запаха.
  • Внутреннему строению.
  • Функционально-динамическим особенностям.

Субъективный признак

В зависимости от субъекта и характера процессуальной регламентации, выделяют судебную, экспертную и следственную идентификацию.

Последняя выполняется уполномоченным сотрудником – следователем – в ходе осуществления процессуальных действий. К примеру, идентификация производится при предъявлении объектов на опознание, сравнении обнаруженных и изъятых предметов при выемке, обыске, осмотре. Следственная идентификация отличается тем, что при решении поставленных задач специальные познания не требуются.

Экспертное исследование проводится лицами, обладающими специальными знаниями и навыками.

Идентификация может осуществляться и в ходе судебного разбирательства. Сопоставление производится путем непосредственного восприятия предметов или посредством доказывания.

Группы объектов

Объекты криминалистической идентификации могут быть самыми разными. Все они объединены в группы:

  • Живые люди.
  • Трупы.
  • Участки местности.
  • Животные, предметы и вещи.
  • Транспорт.

В зависимости от отрасли криминалистики, к которой относятся сопоставляемые объекты, выделяют идентификацию:

  • Трасологическую.
  • Судебно-баллистическую.
  • Дактилоскопическую.
  • Почерковедческую и пр.

Дополнительные категории

Выше были указаны объекты неживой и живой природы и их элементы. Однако криминалистическая идентификация производится и в отношении особой группы объектов, которые связаны с методикой сопоставления. Они выполняют разные задачи в процессе исследования. В эту группу входят объекты и их образцы:

  • По которым тождество устанавливается.
  • Отображающие следы, по которым происходит отождествление.

Пока не выявлены объекты, они именуются искомыми, т. е. идентифицируемыми. Следы, обнаруженные на месте преступления, являются проверяемыми. При этом их количество может быть большим. Среди проверяемых следов искомый объект может не находиться.

К числу идентифицирующих относят объекты, содержащие исходный материал, без которого идентификацию провести невозможно. В одном таком объекте могут присутствовать разнородные признаки (свойства) разных предметов. К примеру, в рукописи отображены признаки почерка. По ним устанавливается человек, ее написавший. Вместе с тем в рукописи присутствуют признаки, по которым может быть идентифицирован автор текста. Эти лица могут и не совпадать.

Сравнительные образцы

Они образуют относительно самостоятельную группу объектов идентификации. При этом образцы не являются обязательными элементами исследования. Необходимость в них возникает при невозможности или существенных сложностях в сопоставлении идентифицируемых и идентифицирующих объектов. К примеру, определение оружия по следам от каналов ствола на пуле невозможно без сравнения их со следами на пуле, полученной в ходе экспериментального выстрела. Непосредственное сопоставление имеющихся на пуле следов и нарезов канала ствола невозможно.

Образцами при групповом исследовании веществ, материалов, изделий являются их пробы. При этом ими могут выступать только такие части, которые несомненно отображают признаки проверяемых объектов, а также их носители, содержащие необходимый объем признаков и сопоставимые с идентифицирующими объектами.

Классификация образцов

Пробные экземпляры объектов различаются в зависимости от условий и способа получения. Образцы могут быть экспериментальными и свободными. В качестве последних выступают объекты, которые возникли не в связи с преступлением и расследованием. Они относятся, как правило, к периоду, предшествующему оперативно-розыскным мероприятиям. Такие образцы считаются наиболее ценными.

Экспериментальные экземпляры получают специально в ходе расследования у потерпевшего, подозреваемого, свидетеля, обвиняемого. К примеру, лицо пишет текст под диктовку следователя либо по просьбе сотрудника; эксперт осуществляет экспериментальный отстрел из оружия и пр.

Идентификационный признак

Каждый исследуемый в криминалистике объект наделен огромным числом свойств и характеристик. Для идентификации, однако, используются не все его признаки, а только те, которые отображены в следе объекта, представляющего интерес для следствия.

К примеру, для идентификации лица, написавшего текст, могут использоваться только особенности почерка, отраженные в данной рукописи. Для определения автора текста используются уже другие признаки. В частности, изучаются свойства речи, отображенные в тексте.

Идентификационными признаками могут являться внешние черты объекта: форма, размеры, вид, рельеф и пр. Ими также могут выступать особенности внутренней структуры: плотность, анатомические черты, твердость и пр.

Условия использования признаков

В криминалистике действуют определенные требования к признакам объектов:

  • Специфичность и существенность. Таким требованиям, как правило, соответствуют свойства, которые могут и не отображать существенные признаки объектов, но являются нетипичными, ярко индивидуальными. Соответственно, они признаются наиболее значимыми при отождествлении. К примеру, такими признаками являются отклонения в почерке, особые внешние приметы человека и пр. Чем своеобразнее признак, тем выше идентификационная значимость.
  • Устойчивость. Ее критериями признаются постоянная воспроизводимость признака либо его повторяемость в разных условиях в сочетании с однозначно передаваемыми сведениями. Допускается незначительная изменяемость признака в пределах периода идентификации. При этом действует принцип: чем реже данный признак обнаруживается, тем выше идентификационное значение.
  • Относительная самостоятельность. Идентифицирующие признаки должны быть взаимно независимыми от иных свойств, не влияющих на процесс идентификации.

Все признаки в силу самых разных причин обладают вариативностью и изменчивостью. Такие особенности ярче всего выражаются в почерке человека. Отдельные признаки могут изменяться в зависимости от жизненных условий. Учет всех обстоятельств, влияющих на состояние признаков, имеет особое значение при формулировании выводов об отсутствии или наличии тождества.

Предмет криминалистики. Этапы развития представлений о предмете, страница 2

  1. деление объектов идентификации на идентифицируемые
    (те, тождество которых неоюходимо установить — отображаемые) и
    идентифицирующие (те, посредством которых устанавливается тождество -
    отображающие).
    *
    следытождественными другим следам не
    бывают*. : отпечатки пальцев на месте преступления и отпечатки
    пальцев задержанного. В данном случае идентифицирующие – отпечатки ,
    идентифицируемый – преступник. Пуля из пистолета. Пуля из трупа. Пистолет
    – идентифицируемоый, пули – идентифицирующие. Пр: Повешенный с запиской
    без подставки – порождает версию об убийстве. Исследуют записку и его
    письма. Идентифицируемый – человек (не почерк), а идентифицирующие –
    записи. Колдин: Идентифицируемые делятся на искомые и прверяемые.
    Идентифицирующие делятся на сравнительные образцы и следы преступления.
  2.  деление объектов криминалистической идентификации на изменяемые
    (не подлежат отождествлению – относится как к идентифицируемым, так и к
    идентифицирующим) и относительно неизменяемые
  3. каждый идентификационный признак должен исследоваться в
    динамике
    – различия есть всегда. Вопрос в том, когда они существены, а
    когда нет. Необходимо каждый раз при нахождении отличий объяснять их
    причины. Нельзя доверять заключениям эксперта, в которых не найдены
    отличия, или генезис найденных не объяснен.
  4. в процессе отождествления (идентификации) необходимо
    использовать методы анализа и синтеза.
    Раздельное аналитическое
    исследование всегда предшествует обобщению – синтетическому исслдованию.
    Эта методика едина для любой экспертизы.

Этот комплекс принципов получил
некое развитие. Но ест\ь еще и другое деление.

Эйсман / Терзиев. Все объекты
разделил на главные идентифицируемые объекты (человек) и непосредственно
идентифицируемые объекты (палец человека). Связь главного с
непосредственно идентифицируемым объектом не подлежит сомнению в этом случае
(палец-человек). А вот, например, следы от шины(непосредственно
идентифицируемый) автомобиля (главный). Но ведь колеса можно поменять…

Виды криминалистической
идентификации.

  1. Доказательственное значение результата
    1. Проводимая в процессуальной форме, т.е. регламентирована
      законом: экспертиза; предъявление на опознание; исследование, проводимое
      специалистом.
    2. Вне процессуальной формы: такие результаты
      доказательственного значения не имеют: предварительные исследования.Часто
      дают ответ отрицательного характера.
  2. По прцессуальному положению субъекта проведения
    идентификационного исследования. (с криминалистической точки зрения)
    1. Экпертная. В чистом виде занимается идентификационным
      исследованием.
    2. Проводимая судом. Оценивает результаты, полученные
      экспертами, специалистами..Основание для вопроса о допустимости\недопустимости
      доказательств.
    3. Адвокатом(?). Оценивает результаты, полученные
      экспертами, специалистами..
    4. Следователем. Для ОРД, выдвижения версий (з-н об ОРД). Не
      доказательства.
    5. Специалист. Может давать заключение, которое имеет
      доказательственное заключение в случае, если не совпадают.
  3. По степени завершенности процесса.
    1. Индивидуальную
    2. Групповую (вернее сказать групповую принадлежность) – как
      правило является промежуточным этапом перед индивидуальной.
  4. В зависимости от фрмы отображения.
    1. Идеальная – по мысленному образу – узнавание.
    2. По материальному отображению – следы, отпечатки.
  5. В зависимости от характера признаков.
    1. По материальному отображению материально-фиксированных
      признаков.

 
i.  По
отображению признаков внутреннего строения. Применение аналитических +
физико-химических способов.

 
ii.  По
отображению признкаов внешнего строения. (считается наиболее эффективным) –
фото, гильзы..

    1. По функционально динамическим свойствам. (почерк,
      походка, звук)

 Идентификационные признаки.

— это свойства материальных объектов, которые отобразились
в обстановке преступления и могут быть использованы для целей идентификации.

ЗАДАЧА ИДЕНТИФИКАЦИИ ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЪЕКТА В СЛУЧАЕ БОЛЬШОГО КОЛИЧЕСТВА ИДЕНТИФИЦИРУЮЩИХ ПРИЗНАКОВ | Кулик

ЗАДАЧА ИДЕНТИФИКАЦИИ ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЪЕКТА В СЛУЧАЕ БОЛЬШОГО КОЛИЧЕСТВА ИДЕНТИФИЦИРУЮЩИХ ПРИЗНАКОВ

С. Д. Кулик, Д. А. Никонец

Аннотация

Предложена модификация алгоритма идентификации информационного объекта, используемого для идентификации исполнителя рукописных текстов в АРМ эксперта-криминалиста. В качестве модификации предлагается использовать метод поиска ассоциативных правил для определения статистически зависимых наборов частных признаков рукописных прописных букв русского языка. Алгоритм апробирован на выборке из 691 образца рукописных документов, для которых заданы около 2000 идентифицирующих признаков. Модификация алгоритма идентификации позволяет снизить уровень ошибок и повысить качество принимаемых решений для обеспечения информационной безопасности.

Ключевые слова

идентификация; ассоциативные правила; информационная безопасность

Литература

1 Кулик С. Д., Никонец Д. А. Примеры использования нейросетевого алгоритма в методиках для эксперта-почерковеда // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. 2009. № 9. С. 61—85.

2 Кулик С. Д., Никонец Д. А., Ткаченко К. И., Жижилев А. В. Устройство определения поддельных документов // Безопасность информационных технологий. 2009. № 1. С. 114—115.

3 Кулик С. Д., Никонец Д. А., Ткаченко К. И., Жижилев А. В. Патент на полезную модель № 73750, Российская Федерация (RU), л. МПК7 G 07 D 7/00. Устройство определения фальшивых рукописных документов на русском языке / С. Д. Кулик, Д. А. Никонец, К. И. Ткаченко, А. В. Жижилев (Россия). Заявка № 2007147832/22; Заяв. 25.12.2007; Зарегистр. 27.05.2008; Приоритет от 25.12.2007. Опубл. Бюл. № 15. Ч. 3. С. 860. (РОСПАТЕНТ).

4 Webb G. I. Discovering Significant Patterns // Machine Learning. Vol. 68 (1). Netherlands: Springer, 2007. P. 1—33.

Google Goggles: мобильное приложение для распознавания изображений

Приложение Google Goggles было мобильным приложением для распознавания изображений, использующим технологию визуального поиска для идентификации объектов с помощью камеры мобильного устройства. Пользователи фотографируют физический объект, а Google ищет и получает информацию об изображении.

Мобильное приложение Google Goggles может:

  • Распознавание и предоставление информации об исторических достопримечательностях
  • Сканирование штрих-кодов и QR-кодов
  • Распознавание книг, компакт-дисков, произведений искусства, логотипов и других 2D-объектов
  • Добавление контактов путем сканирования визитных карточек
  • Перевод текста на иностранном языке

Функция перевода Google Goggles может переводить иностранный текст (например, меню ужина) для путешественников, посещающих иностранные страны.Очень удобная функция для тех, кто любит путешествовать.

 

Google Goggles теперь называется Google Lens

В августе 2018 года компания Google Goggles была упразднена и заменена на Google Lens. Идея та же: кто-то может просмотреть или сфотографировать предмет, и Google скажет вам, что это такое. Но в то время как Goggles на основе штрих-кода имеет свои ограничения, Lens на основе искусственного интеллекта обладает большими возможностями.

В дополнение к вышеперечисленным функциям Goggles, Lens также может:

  • Распознавайте и делитесь информацией о магазинах и ресторанах в режиме реального времени.
  • Расшифруйте изображения сложных кодов или длинных абзацев.
  • Добавляйте события в свой календарь с постера.
  • Магазин по изображениям одежды, мебели и декора.
  • Определите растения, животных и популярные блюда.

Загрузить мобильное приложение Google Lens

Вы когда-нибудь спрашивали Google: «Если я сфотографирую что-то, вы можете мне сказать, что это такое?»

Что ж, теперь вы знаете, что да! На любом мобильном устройстве.

Для пользователей Android загрузите Google Lens из магазина Google Play.Для пользователей iPhone загрузите приложение Google из App Store (не путать с приложением Chrome)

.

Чтобы узнать больше о Google Lens, вы можете посмотреть это видео о Google Lens на YouTube

Загрузить мобильное приложение Google Goggles

Вы больше не можете загружать приложение Google Goggles, но чтобы увидеть, как выглядели Google Goggles раньше, вы можете посмотреть это видео Google Goggles на YouTube

Идентификация объектов

Процессы, происходящие в мозгу, определяющие сознание,
каково бы ни было их местонахождение, плохо изучены.Ясно, как обсуждалось ранее, комбинаторика показывает, что отдельные клетки
не каждый отвечает за один объект. Все еще остается вероятным, что,
тем не менее, что наборы клеток специфически реагируют на экологически и эволюционно
значимые объекты. Например, люди легко узнают предметы, которые
напоминают лица, а маленькие движущиеся объекты часто принимают за мышей или
змеи.

Что же тогда происходит в мозгу, чтобы определить осознание? Независимо от того
расположение нейронов сознания, другие нейроны отвечают
для определения характеристик объектов, таких как цвет, форма и
место нахождения.Поскольку несколько нейронов должны взаимодействовать, чтобы реагировать на объект,
к каждому объекту прикреплен набор нейронов. Как, однако, эти
нейроны знают, с какими другими клетками сотрудничать, чтобы идентифицировать объект?

Очевидно, некоторые нейроны «связываются» вместе, работая над
тот же объект. Существует три основных типа этой привязки. Первый
а вторые «зашиты» в мозг и служат для распознавания
обычно встречающиеся объекты, в то время как третий почти полностью преходящ,
распознавать вещи, которые никогда прежде не видели.

Первый тип связывания предопределен генетически. Этот тип включает
распознавание лиц и змей, увиденных выше. В какой-то момент истории,
эволюция благоприятствовала тем людям, которые родились способными распознавать эти
объекты. Такое узнавание происходит не только у человека, но и у низших
организмы, например мухи. Эволюционный
преимущество, данное этими адаптациями, довольно очевидно.

Второй тип связывания возникает из-за частого воздействия (переобучения)
конкретной ситуации.Например, этот тип связывания происходит, когда
изучение алфавита. Вместе с первым типом связывания, переобучение
является результатом усиленных связей между нейронами.

Однако эти два типа привязки не могут охватывать все возможные объекты
с которыми можно было столкнуться. Таким образом, мозг должен быть способен формировать новые связи.
быстро реагируют на новые раздражители. Повторяющиеся обстоятельства этого третьего
Тип связывания в конечном итоге приводит ко второму типу, описанному выше.

Классифицировав таким образом привязку, мы до сих пор точно не знаем, какая привязка
является.Однако существует несколько теорий относительно того, как мозг способен достигать
этой привязки, и, следовательно, различать
разные объекты.

Нежное введение в распознавание объектов с помощью глубокого обучения

Последнее обновление: 27 января 2021 г.

Новичкам может быть сложно различать разные связанные задачи компьютерного зрения.

Например, классификация изображений проста, но различия между локализацией объекта и обнаружением объекта могут сбивать с толку, особенно когда все три задачи могут в равной степени называться распознаванием объектов.

Классификация изображений включает в себя присвоение изображению метки класса, тогда как локализация объектов включает в себя рисование ограничивающей рамки вокруг одного или нескольких объектов на изображении. Обнаружение объектов является более сложной задачей и объединяет эти две задачи и рисует ограничивающую рамку вокруг каждого интересующего объекта на изображении и присваивает им метку класса. Вместе все эти проблемы называются распознаванием объектов.

В этом посте вы найдете краткое введение в проблему распознавания объектов и современные модели глубокого обучения, предназначенные для ее решения.

Прочитав этот пост, вы узнаете:

  • Распознавание объектов относится к набору связанных задач для идентификации объектов на цифровых фотографиях.
  • Региональные сверточные нейронные сети, или R-CNN, представляют собой семейство методов для решения задач локализации и распознавания объектов, предназначенных для повышения производительности модели.
  • You Only Look Once, или YOLO, — это второе семейство методов распознавания объектов, разработанных для скорости и использования в режиме реального времени.

Начните свой проект с моей новой книги Deep Learning for Computer Vision, включающей пошаговых руководств и файлы исходного кода Python для всех примеров.

Начнем.

Нежное введение в распознавание объектов с помощью глубокого обучения
Фотография Барта Эверсона, некоторые права защищены.

Обзор

Это руководство разделено на три части; они:

  1. Что такое распознавание объектов?
  2. Семейство моделей R-CNN
  3. Модельный ряд YOLO

Хотите получить результаты с помощью глубокого обучения для компьютерного зрения?

Пройдите мой бесплатный 7-дневный экспресс-курс по электронной почте прямо сейчас (с образцом кода).

Нажмите, чтобы зарегистрироваться, а также получить бесплатную электронную версию курса в формате PDF.

Нажмите здесь, чтобы подписаться

Что такое распознавание объектов?

Распознавание объектов — это общий термин для описания набора связанных задач компьютерного зрения, которые включают идентификацию объектов на цифровых фотографиях.

Классификация изображений включает предсказание класса одного объекта на изображении. Локализация объекта относится к определению местоположения одного или нескольких объектов на изображении и рисованию объемной рамки вокруг их границ. Обнаружение объектов объединяет эти две задачи и локализует и классифицирует один или несколько объектов на изображении.

Когда пользователь или практик ссылается на « распознавание объектов », они часто имеют в виду « обнаружение объектов ».

… мы будем использовать термин «распознавание объектов» в широком смысле, чтобы охватить как классификацию изображений (задача, требующая алгоритма для определения того, какие классы объектов присутствуют на изображении), так и обнаружение объектов (задача, требующая алгоритма для локализации всех присутствующих объектов). на картинке

— Крупномасштабная программа визуального распознавания ImageNet, 2015 г.

Таким образом, мы можем различать эти три задачи компьютерного зрения:

  • Классификация изображений : Предсказать тип или класс объекта на изображении.
    • Ввод : Изображение с одним объектом, например фотография.
    • Выходные данные : метка класса (например, одно или несколько целых чисел, сопоставленных с метками классов).
  • Локализация объектов : Найдите наличие объектов на изображении и укажите их местоположение с помощью ограничивающей рамки.
    • Ввод : Изображение с одним или несколькими объектами, например фотография.
    • Выход : одна или несколько ограничивающих рамок (например, определяемых точкой, шириной и высотой).
  • Обнаружение объектов : Определите наличие объектов с помощью ограничивающей рамки и типов или классов обнаруженных объектов на изображении.
    • Ввод : Изображение с одним или несколькими объектами, например фотография.
    • Выход : одна или несколько ограничивающих рамок (например,грамм. определяется точкой, шириной и высотой) и меткой класса для каждой ограничивающей рамки.

Еще одним расширением этой разбивки задач компьютерного зрения является сегментация объектов , также называемая «сегментацией экземпляров объекта» или «семантической сегментацией», где экземпляры распознанных объектов обозначаются выделением определенных пикселей объекта вместо грубой Ограничительная рамка.

Из этой разбивки видно, что распознавание объектов относится к набору сложных задач компьютерного зрения.

Обзор задач компьютерного зрения по распознаванию объектов

Большинство недавних нововведений в задачах распознавания изображений стали частью участия в задачах ILSVRC.

Это ежегодное академическое соревнование с отдельным заданием для каждого из этих трех типов задач, целью которого является поощрение независимых и отдельных улучшений на каждом уровне, которые можно использовать более широко. Например, см. приведенный ниже список трех соответствующих типов задач, взятых из обзорного документа ILSVRC 2015 года:

.

  • Классификация изображений : Алгоритмы создают список категорий объектов, присутствующих на изображении.
  • Локализация одного объекта : Алгоритмы создают список категорий объектов, присутствующих на изображении, вместе с выровненной по оси ограничивающей рамкой, указывающей положение и масштаб одного экземпляра каждой категории объектов.
  • Обнаружение объектов : Алгоритмы создают список категорий объектов, присутствующих на изображении, вместе с выровненной по оси ограничивающей рамкой, указывающей положение и масштаб каждого экземпляра каждой категории объектов.

Мы видим, что « Локализация одного объекта » является более простой версией более широкого определения « Локализация объекта », ограничивая задачи локализации объектами одного типа на изображении, что, как мы можем предположить, является более простым. задача.

Ниже приведен пример сравнения локализации отдельных объектов и обнаружения объектов, взятый из документа ILSVRC. Обратите внимание на разницу в ожиданиях наземной истины в каждом случае.

Сравнение между локализацией отдельных объектов и обнаружением объектов. Взято из: ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge.

Производительность модели для классификации изображений оценивается с использованием средней ошибки классификации по предсказанным меткам классов. Производительность модели для локализации одного объекта оценивается с использованием расстояния между ожидаемой и предсказанной ограничивающей рамкой для ожидаемого класса.Принимая во внимание, что производительность модели распознавания объектов оценивается с использованием точности и отзыва в каждой из ограничивающих рамок, наиболее подходящих для известных объектов на изображении.

Теперь, когда мы знакомы с проблемой локализации и обнаружения объектов, давайте взглянем на некоторые последние наиболее эффективные модели глубокого обучения.

Семейство моделей R-CNN

Семейство методов R-CNN относится к R-CNN, что может означать « регионов с функциями CNN » или « региональная сверточная нейронная сеть », разработанная Ross Girshick, et al.

Сюда входят методы R-CNN, Fast R-CNN и Faster-RCNN, разработанные и продемонстрированные для локализации и распознавания объектов.

Давайте подробнее рассмотрим основные моменты каждой из этих техник по очереди.

Р-CNN

R-CNN был описан в статье 2014 года Росса Гиршика и соавт. из Калифорнийского университета в Беркли под названием «Расширенные иерархии функций для точного обнаружения объектов и семантической сегментации».

Возможно, это было одно из первых крупных и успешных применений сверточных нейронных сетей для решения проблемы локализации, обнаружения и сегментации объектов.Подход был продемонстрирован на эталонных наборах данных, что дало самые современные результаты на наборе данных VOC-2012 и наборе данных обнаружения объектов класса 200 ILSVRC-2013.

Предложенная ими модель R-CNN состоит из трех модулей; они:

  • Модуль 1: Региональное предложение . Создавайте и извлекайте предложения регионов, не зависящих от категорий, например. ограничивающие рамки кандидатов.
  • Модуль 2: Извлечение признаков . Извлечь функцию из каждой области-кандидата, например.грамм. с помощью глубокой сверточной нейронной сети.
  • Модуль 3: Классификатор . Классифицировать функции как один из известных классов, например. модель линейного классификатора SVM.

Архитектура модели представлена ​​на изображении ниже, взятом из статьи.

Резюме архитектуры модели R-CNNВзято из богатой иерархии функций для точного обнаружения объектов и семантической сегментации.

Метод компьютерного зрения используется для предложения областей-кандидатов или ограничивающих прямоугольников потенциальных объектов на изображении под названием « выборочный поиск », хотя гибкость дизайна позволяет использовать другие алгоритмы предложения области.

Средством извлечения признаков, использованным в модели, была глубокая CNN AlexNet, которая выиграла конкурс классификации изображений ILSVRC-2012. Выходом CNN был вектор из 4096 элементов, описывающий содержимое изображения, которое подается в линейный SVM для классификации, в частности, один SVM обучается для каждого известного класса.

Это относительно простое и понятное приложение CNN к проблеме локализации и распознавания объектов. Недостатком этого подхода является то, что он медленный, требующий прохода извлечения признаков на основе CNN для каждого из регионов-кандидатов, сгенерированных алгоритмом предложения регионов.Это проблема, поскольку в документе описывается модель, работающая примерно с 2000 предложенных областей на изображение во время тестирования.

Исходный код Python (Caffe) и MatLab для R-CNN, как описано в документе, был доступен в репозитории R-CNN GitHub.

Быстрый R-CNN

Учитывая большой успех R-CNN, Росс Гиршик, тогда работавший в Microsoft Research, предложил расширение для решения проблем скорости R-CNN в статье 2015 года под названием «Fast R-CNN».

Бумага открывается обзором ограничений R-CNN, которые можно резюмировать следующим образом:

  • Обучение представляет собой многоступенчатый конвейер .Включает в себя подготовку и эксплуатацию трех отдельных моделей.
  • Обучение требует больших затрат пространства и времени . Обучение глубокой CNN на таком количестве предложений регионов на изображение происходит очень медленно.
  • Медленное обнаружение объекта . Делать прогнозы, используя глубокую CNN для такого количества предложений по регионам, очень медленно.

Предыдущая работа была предложена для ускорения метода, называемого сетями объединения пространственных пирамид или SPPnets, в статье 2014 года «Объединение пространственных пирамид в глубоких сверточных сетях для визуального распознавания».Это действительно ускорило извлечение признаков, но по сути использовало тип алгоритма кэширования прямого прохода.

Fast R-CNN предлагается как единая модель вместо конвейера для непосредственного изучения и вывода регионов и классификаций.

Архитектура модели использует фотографию набора предложений региона в качестве входных данных, которые передаются через глубокую сверточную нейронную сеть. Предварительно обученная CNN, такая как VGG-16, используется для извлечения признаков. Концом глубокой CNN является настраиваемый слой, называемый слоем объединения областей интереса или объединением областей интереса, который извлекает функции, характерные для данного региона-кандидата на вход.

Выходные данные CNN затем интерпретируются полностью подключенным слоем, после чего модель разделяется на два выходных сигнала: один для предсказания класса через слой softmax, а другой — с линейным выходом для ограничивающей рамки. Затем этот процесс повторяется несколько раз для каждой области интереса в данном изображении.

Архитектура модели представлена ​​на изображении ниже, взятом из статьи.

Краткое изложение архитектуры модели Fast R-CNN.
Взято из: Fast R-CNN.

Модель значительно быстрее обучается и делает прогнозы, но по-прежнему требует предложения набора областей-кандидатов вместе с каждым входным изображением.

Исходный код Python и C++ (Caffe) для Fast R-CNN, как описано в документе, был доступен в репозитории GitHub.

Быстрее R-CNN

Архитектура модели была дополнительно улучшена как для скорости обучения, так и для обнаружения Shaoqing Ren, et al. в Microsoft Research в статье 2016 года под названием «Faster R-CNN: на пути к обнаружению объектов в реальном времени с сетями региональных предложений».

Архитектура послужила основой для первых результатов, достигнутых в конкурсных задачах распознавания и обнаружения объектов ILSGRC-2015 и MS COCO-2015.

Архитектура была разработана как для предложения, так и для уточнения предложений по регионам в рамках процесса обучения, называемого сетью предложений по регионам или RPN. Затем эти области используются совместно с моделью Fast R-CNN в единой модели. Эти улучшения сокращают количество предложений по регионам и ускоряют работу модели во время тестирования почти до реального времени, обеспечивая при этом самую современную производительность.

… наша система обнаружения имеет частоту кадров 5 кадров в секунду (включая все шаги) на графическом процессоре, при этом достигая современной точности обнаружения объектов в наборах данных PASCAL VOC 2007, 2012 и MS COCO всего с 300 предложениями на изображение . В соревнованиях ILSVRC и COCO 2015 Faster R-CNN и RPN являются основой для заявок, занявших 1-е место в нескольких треках

— Быстрее R-CNN: на пути к обнаружению объектов в реальном времени с сетями региональных предложений, 2016 г.

Несмотря на то, что это единая унифицированная модель, архитектура состоит из двух модулей:

  • Модуль 1: Региональная сеть предложений .Сверточная нейронная сеть для предложения регионов и типа объекта для рассмотрения в регионе.
  • Модуль 2: Fast R-CNN . Сверточная нейронная сеть для извлечения признаков из предложенных областей и вывода ограничивающей рамки и меток классов.

Оба модуля работают на одном и том же выходе глубокой CNN. Сеть региональных предложений действует как механизм внимания для сети Fast R-CNN, информируя вторую сеть о том, где искать или обращать внимание.

Архитектура модели представлена ​​на изображении ниже, взятом из статьи.

Краткое изложение архитектуры модели Faster R-CNN. Взято из: Faster R-CNN: на пути к обнаружению объектов в реальном времени с сетями региональных предложений.

RPN работает, беря выходные данные предварительно обученной глубокой CNN, такой как VGG-16, и пропуская небольшую сеть по карте объектов и выводя несколько предложений регионов и прогноз класса для каждого. Предложения по регионам представляют собой ограничивающие рамки, основанные на так называемых якорных полях или предварительно определенных формах, предназначенных для ускорения и улучшения предложений по регионам.Предсказание класса является бинарным, указывающим на наличие объекта или его отсутствие, так называемую « объектность » предлагаемой области.

Процедура попеременного обучения используется, когда обе подсети обучаются одновременно, хотя и с чередованием. Это позволяет адаптировать или точно настроить параметры глубокой CNN детектора признаков для обеих задач одновременно.

На момент написания этой статьи эта архитектура Faster R-CNN была вершиной семейства моделей и продолжала достигать практически самых современных результатов в задачах распознавания объектов.Дальнейшее расширение добавляет поддержку сегментации изображений, описанную в статье 2017 года «Mask R-CNN».

Исходный код Python и C++ (Caffe) для Fast R-CNN, как описано в документе, был доступен в репозитории GitHub.

Модельный ряд YOLO

Другое популярное семейство моделей распознавания объектов называется YOLO или « You Only Look Once », разработанное Джозефом Редмоном и др.

Модели R-CNN могут быть в целом более точными, но семейство моделей YOLO быстрое, намного быстрее, чем R-CNN, обеспечивая обнаружение объектов в режиме реального времени.

ЙОЛО

Модель YOLO была впервые описана Джозефом Редмоном и соавт. в статье 2015 года под названием «Вы только посмотрите один раз: унифицированное обнаружение объектов в реальном времени». Обратите внимание, что Росс Гиршик, разработчик R-CNN, также был автором и участником этой работы, затем в Facebook AI Research.

Подход включает в себя одну нейронную сеть, обученную от начала до конца, которая принимает фотографию в качестве входных данных и предсказывает ограничивающие рамки и метки классов для каждой ограничивающей рамки напрямую. Этот метод предлагает более низкую прогностическую точность (т.грамм. больше ошибок локализации), хотя работает со скоростью 45 кадров в секунду и до 155 кадров в секунду для оптимизированной по скорости версии модели.

Наша унифицированная архитектура чрезвычайно быстра. Наша базовая модель YOLO обрабатывает изображения в режиме реального времени со скоростью 45 кадров в секунду. Меньшая версия сети, Fast YOLO, обрабатывает поразительные 155 кадров в секунду…

— You Only Look Once: Unified, обнаружение объектов в реальном времени, 2015.

Модель работает, сначала разбивая входное изображение на сетку ячеек, где каждая ячейка отвечает за прогнозирование ограничивающей рамки, если центр ограничивающей рамки попадает в ячейку.Каждая ячейка сетки предсказывает ограничивающую рамку, включающую координаты x, y, ширину, высоту и достоверность. Предсказание класса также основано на каждой ячейке.

Например, изображение может быть разделено на сетку 7×7, и каждая ячейка в сетке может предсказать 2 ограничивающих прямоугольника, в результате чего будет предложено 94 предсказания ограничивающих прямоугольников. Затем карта вероятностей классов и ограничивающие рамки с достоверностями объединяются в окончательный набор ограничивающих рамок и меток классов. Изображение, взятое из приведенной ниже статьи, суммирует два вывода модели.

Сводка прогнозов, сделанных моделью YOLO. Взято из: You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection

YOLOv2 (YOLO9000) и YOLOv3

Модель была обновлена ​​Джозефом Редмоном и Али Фархади с целью дальнейшего улучшения характеристик модели в их статье 2016 года под названием «YOLO9000: лучше, быстрее, сильнее».

Хотя этот вариант модели называется YOLO v2, описан экземпляр модели, который был обучен на двух наборах данных распознавания объектов параллельно и способен прогнозировать 9000 классов объектов, поэтому он получил название « YOLO9000 ».

В модель был внесен ряд обучающих и архитектурных изменений, таких как использование пакетной нормализации и входных изображений с высоким разрешением.

Как и Faster R-CNN, модель YOLOv2 использует якорные рамки, предварительно определенные ограничивающие рамки с полезными формами и размерами, которые настраиваются во время обучения. Выбор ограничительных рамок для изображения предварительно обрабатывается с помощью анализа k-средних в наборе обучающих данных.

Важно отметить, что прогнозируемое представление ограничительных рамок изменено, чтобы позволить небольшим изменениям оказывать менее существенное влияние на прогнозы, что приводит к более стабильной модели.Вместо непосредственного прогнозирования положения и размера смещения прогнозируются для перемещения и изменения формы предварительно определенных анкерных полей относительно ячейки сетки и демпфируются логистической функцией.

Пример представления, выбранного при прогнозировании положения и формы ограничительной рамки. Взято из: YOLO9000: лучше, быстрее, сильнее

Дальнейшие улучшения модели были предложены Джозефом Редмоном и Али Фархади в их статье 2018 года под названием «YOLOv3: постепенное улучшение». Улучшения были достаточно незначительными, включая более глубокую сеть детекторов признаков и незначительные изменения представления.

Дополнительное чтение

В этом разделе содержится больше ресурсов по теме, если вы хотите углубиться.

Бумаги

Семейные документы R-CNN

Семейные документы YOLO

Код проектов

Ресурсы

Артикул

Резюме

В этом посте вы нашли краткое введение в проблему распознавания объектов и современные модели глубокого обучения, предназначенные для ее решения.

В частности, вы узнали:

  • Распознавание объектов относится к набору связанных задач для идентификации объектов на цифровых фотографиях.
  • Региональные сверточные нейронные сети, или R-CNN, представляют собой семейство методов для решения задач локализации и распознавания объектов, предназначенных для повышения производительности модели.
  • You Only Look Once, или YOLO, — это второе семейство методов распознавания объектов, разработанных для скорости и использования в режиме реального времени.

Есть вопросы?
Задавайте свои вопросы в комментариях ниже, и я постараюсь ответить.

Разработайте модели глубокого обучения для машинного зрения уже сегодня!

. Разработка собственных моделей машинного зрения за считанные минуты

…. всего несколькими строками кода Python

Узнайте, как это сделать, в моей новой электронной книге:
Deep Learning for Computer Vision

Он содержит самоучителей по таким темам, как:
классификация , обнаружение объектов (yolo и rcnn) , распознавание лиц (vggface и facenet) , подготовка данных и многое другое…

Наконец-то внедрите глубокое обучение в свои проекты технического зрения

Пропустить учебу. Просто Результаты.

Посмотреть, что внутри

Как использовать Google Lens для распознавания объектов с помощью камеры

Google Lens — это инструмент, который использует распознавание изображений, чтобы помочь вам ориентироваться в реальном мире с помощью Google Assistant.

Вы можете использовать его для идентификации изображений на вашей камере и получения дополнительной информации о достопримечательностях, местах, растениях, животных, продуктах и ​​других объектах. Его также можно использовать для сканирования и автоматического перевода текста.

Вот что вам нужно сделать, чтобы начать использовать этот полезный инструмент для идентификации изображений вокруг вас.

Ознакомьтесь с продуктами, упомянутыми в этой статье:

Google Pixel 3 (от 799,99 долларов США в Best Buy)
iPhone Xs (от 999,99 долларов США в Best Buy)
iPad (от 329,99 долларов США в Best Buy)

Как использовать Google Lens

Прежде чем вы сможете использовать Google Lens, убедитесь, что вы загрузили приложение на свой телефон из магазина Google Play.И имейте в виду, что это доступно только для тех, у кого есть телефон Android (если вы не используете Google Фото, инструкции для которых вы можете увидеть внизу).

Как только это будет сделано, вот как начать использовать его для идентификации изображений через

Google Ассистент

на телефоне Android:

1. Нажмите и удерживайте кнопку «Домой», чтобы открыть Google Assistant.

2. Коснитесь значка компаса в правом нижнем углу экрана.

Нажмите кнопку компаса в правом нижнем углу.

Девон Дельфино/Business Insider

3. Коснитесь значка камеры, расположенного слева от значка микрофона в нижней центральной части экрана.

Нажмите кнопку камеры в нижней части экрана.

Девон Дельфино/Business Insider

4. Если вы впервые используете Google Lens, возможно, вам придется нажать «Начать», чтобы продолжить.

Нажмите «Начать», чтобы запустить Google Lens.

Девон Дельфино/Business Insider

5. Сделайте снимок того, что вы хотите идентифицировать с помощью Google Lens, нажав кнопку поиска в нижней центральной части экрана.

Используйте кнопку поиска, чтобы получить информацию с помощью Google Lens.

Девон Дельфино/Business Insider

После того, как вы сделаете снимок и Google Lens идентифицирует изображение, вы получите список релевантной информации о нем.

Чтобы использовать другие функции инструмента, вы можете выбрать один из нескольких вариантов в зависимости от вашей фотографии — значок документа для сканирования текста, значки символов для перевода текста, корзина для покупок или вилка и нож. значок для ресторанов.

Как использовать Google Lens через Google Фото 

В качестве альтернативы, если вы еще не включили Google Assistant на своем телефоне или не имеете к нему доступа, вы также можете получить доступ к Google Lens через приложение Google Photos.

Сначала сфотографируйте то, что вы хотите идентифицировать. Затем откройте приложение Google Фото, выберите эту фотографию и коснитесь значка Google Lens. Оттуда вы сможете получить доступ ко всем инструментам и функциям, упомянутым выше, на своем телефоне Android.

Вы можете использовать Google Lens через Google Фото на своем iPhone или iPad, но некоторые из ваших возможностей будут ограничены; например, вы не сможете идентифицировать продукты и штрих-коды.

Топ 7 приложений, помогающих слабовидящим идентифицировать объекты

Смартфоны — это очень мощные компьютеры, которые мы часто воспринимаем как должное и используем просто для проверки Twitter или Reddit, а также для игр или просмотра видео с щенками.Но для слабовидящих смартфоны могут быть очень полезными инструментами, которые поддерживают их в течение дня и дают им большее чувство независимости. Одной из самых популярных и полезных задач, которые слабовидящие люди выполняют с помощью смартфона, такого как iPhone, кроме телефонных звонков, конечно же, является идентификация объектов. Процесс включает в себя фотографирование физического объекта, и приложение предоставляет информацию об изображении. Это один из полезных методов, который может помочь слепым и слабовидящим узнать информацию об объекте, снятом их камерой.В этой статье я расскажу о семи лучших приложениях для распознавания объектов для слепых и слабовидящих в 2021 году.

Лучшие приложения для распознавания объектов для слепых и слабовидящих

1. НажмитеTapSee

TapTapSee — это приложение для распознавания объектов для слабовидящих, которое позволяет пользователям точно идентифицировать объекты, с которыми они сталкиваются в повседневной жизни, без помощи зрячих. Используя камеру iPhone, вы можете сделать снимок под любым углом и услышать описание объекта, прочитанное вам.В приложении также есть уведомление об автофокусе и параметры обмена. Кроме того, вы можете повторить идентификацию последнего изображения. Наконец, вы можете загружать фотографии из фотопленки для идентификации и даже впоследствии сохранять их на свой телефон с предоставленными определениями для повторного использования.

2. Lookout от Google

Если есть бренд, которому вы можете доверять больше, чем другим, в создании полезных и надежных инноваций, то это Google. Используя заднюю камеру вашего смартфона, Lookout идентифицирует важные объекты в вашем окружении и сообщает информацию, которую считает важной.Это может включать в себя такие вещи, как знаки выхода, расположение туалета, людей или объекты поблизости и даже текст в книге. Голосовые уведомления Lookout предназначены для использования с минимальным взаимодействием, чтобы они не отвлекали вас и не мешали.

3. Видение ИИ

Разработанный Microsoft, Seeing AI позволяет пользователям использовать заднюю камеру смартфона, чтобы идентифицировать и рассказывать об окружающем мире, превращая ежедневное невидимое в звуковой опыт. Приложение помогает слепым и слабовидящим идентифицировать объекты, текст и даже людей.Вы можете использовать Seeing AI для выполнения нескольких задач, которые вы иначе не можете выполнить из-за нарушения зрения.

Просто перейдите к каналу предварительного просмотра сцены. Когда будете готовы, дважды нажмите кнопку «Сделать фото». Приложение будет описывать окрестности. Вверху экрана есть кнопка «Закрыть». Под описанием приведены варианты сохранения и публикации фотографии.

4. Суперсенс

Понятно, что когда дело доходит до доступности, лучше меньше, да лучше. Supersense — еще один пример отличного приложения для распознавания объектов, которое может повысить вашу уверенность в себе, несмотря на очень незначительные недостатки.

Режим Object Explorer приложения использует потоковое видео с камеры вашего смартфона. Не нужно делать фотографии и ждать, пока изображения будут загружены и проанализированы.

Точно так же, если вы сидите в комнате и хотите знать, что происходит вокруг, запустите приложение Supersense и включите Object Explorer. Медленно перемещайте телефон, и приложение определит и произнесет названия мебели: диваны, стулья, лампы, рамы для картин и тому подобное. Опять же, идентификация происходит в режиме реального времени, что очень удобно для быстрого осмотра и ориентации в незнакомой комнате или офисе.

  • Скачать: Supersense для Android | iOS (доступны бесплатные покупки в приложении)

5. Будь моими глазами

Be My Eyes объединяет слепых и зрячих добровольцев, которые помогают им идентифицировать объекты с помощью приложения для смартфона и камеры.

Одно заметное различие, которое существует между Be My Eyes и другими приложениями, заключается в том, что Be My Eyes использует живой видеочат для общения с волонтером на другом конце, в то время как другие приложения требуют, чтобы вы сделали фото.Слепой человек общается со зрячими, наводит камеру смартфона на предметы и получает помощь, чтобы увидеть, что они из себя представляют. Приложение звонит — монотонный гудящий звонок — до тех пор, пока обе стороны не будут подключены.

6. Беззеркальный

Это довольно фантастическое приложение, которое можно использовать, когда вам нужна помощь. Приложение предлагает очень уникальный и простой способ найти удаленного волонтера, который поможет вам в чем-то, что вам нужно. Вы получите и сможете получить несколько ответов на свои вопросы. Это дает вам множество различных ответов, чтобы получить ответ на тот вопрос, который вы хотите и в котором нуждаетесь.

Что отличает это приложение от парка, так это возможность отправить вопрос вместе с изображением объекта, который вы хотите идентифицировать, сообществу добровольцев.

Человек с нарушением зрения может задать вопрос, например, сфотографировав одежду, которую он хотел бы надеть, и задать вопрос, например, подходит ли эта одежда к моей обуви, а затем этот вопрос будет отправлен сообществу добровольцев, которые затем оставить отзыв»

7. Считыватель наличных денег

Если вам нужно раздать наличные или пересчитать выданные вам купюры, воспользуйтесь приложением Cash Reader.Этот инструмент не только произносит номинал, но также вибрирует и отображает его крупными контрастными цифрами на экране для особых ситуаций. Приложение поддерживает более 100 номиналов валюты и несколько языков. Неважно, как вы его используете, даже если вы покажете в камеру лишь небольшую часть банкноты, он будет работать. Итак, убедитесь, что вы получаете правильную сдачу или помощь в подсчете наличных с помощью Cash Reader.

  • Скачать: Cash Reader для Android | iOS (бесплатно, доступна подписка)

«Что это?» У этих приложений для распознавания объектов есть ответ!

Благодаря достижениям в области технологии распознавания изображений неизвестные объекты в окружающем вас мире больше не остаются загадкой.С помощью этих приложений для распознавания объектов для слабовидящих у вас есть возможность идентифицировать практически все, будь то растение, камень, ювелирные изделия или валюта. Например, если вам трудно увидеть определенные приложения, вы можете настроить специальные возможности для этих заголовков, не затрагивая все остальное.

(PDF) Идентификация объектов на ощупь: «Экспертная система»

300 КЛАТЦКИ, ЛЕДЕРМАН И МЕТЦГЕР

работает плохо. Однако несколько соображений предполагают, что эти сравнения неуместны для оценки тактильного распознавания объектов.Одной из проблем является степень практики, которая, как было установлено, улучшает тактильную дискриминацию (Gibson, 1966; Simons & Locher, 1979).

Недостаточное знакомство с тактильной идентификацией искусственных дисплеев может иметь решающее значение для его неполноценности по сравнению с

зрением. Другой вопрос заключается в том, адекватно ли учитывают дисплеи, использовавшиеся в предыдущих исследованиях, фундаментальные различия между зрительной и тактильной сенсорными системами (Berla, 1982; Ikeda & Uchikawa, 1978;

Lederman, 1979). ).Например, разрешающая способность

кончика пальца намного меньше, чем у глаза (Weinstein,

1968), а тактильной системе могут быть присущи трудности

в представлении ориентации стимула (Pick, Klein, &Pick,

). 1966). Оба эти фактора могут сильно влиять на тактильные характеристики; тем не менее, конструкция стимула не может легко компенсировать ни то, ни другое. Учтите, что изменение

размера стимула, чтобы приспособиться к плохому разрешению

прикосновения, также изменяет скорость, с которой его можно исследовать

и, соответственно, изменяет временную интеграцию и

требования к памяти задачи (Берла , 1982).Точно так же использование явных ориентировочных сигналов может способствовать тактильному восприятию (Lederman, 1979; Lederman &Campbell, 1982), но также может добавлять нерелевантную информацию, которая мешает восприятию структурных свойств дисплея. .

Из вышеизложенного следует, что для оценки тактильной

идентификации объектов следует избегать искусственных объектов

или двухмерных дисплеев, а вместо этого использовать реальные объекты.

Сигналы, которые дают реальные объекты, определяются экологически

, а не основаны на визуальной копии. Тактильные

манипуляции с объектами являются обычными и поэтому

привычными. Реальные объекты сохраняют в полном масштабе атрибуты

, которые способствуют тактильной идентификации, и их правильная

ориентация определяется такими внутренними

характеристиками, как главные оси, плоские поверхности и центр тяжести.

Таким образом, объекты кажутся идеально подходящими для распознавания посредством

тактильного исследования.

Некоторые существующие исследования предполагают, в соответствии с этим

рассуждением, что тактильная идентификация обычных объектов

является довольно точной (Bigelow, 1981; Hoop, 1971; Schiff &

Dytell, 1972; Simpkins, 1979). Однако эти исследования не дают общей оценки возможностей тактильной идентификации из-за различных

ограничений,

использования очень молодых испытуемых, небольшой выборки объектов или

задачи, отличной от идентификация как таковая.В настоящем исследовании

непосредственно оценивалась тактильная идентификация взрослыми

обычных объектов размером с ладонь, которые легко распознавались с помощью зрения. Его цель состояла в том, чтобы обеспечить базовые показатели скорости

и точности.

МЕТОД

Испытуемыми были студенты

Королевского

Университета, 20-23 лет

возраста. Три женщины и 2 мужчины приняли участие в задаче визуальной идентификации

, а 10 женщин и 10 мужчин — в задаче тактильной идентификации

.

Стимулы представляли собой 100 обычных предметов размером

, которые можно было держать в руках (см. Приложение). Никто не производил шума ни

при работе, ни в ходе ручного исследования, и ни у кого не было

явного узнаваемого запаха. Сорок один стимул был выбран из

списка объектов (Snodgrass & Vanderwart, 1980) как имеющие высокое соответствие названий, когда они были представлены в виде изображений;

остальные были выбраны экспериментаторами как

однозначно идентифицируемые по имени.Предметы были примерно классифицированы как личные вещи, предметы для развлечения, продукты питания, одежда, инструменты, кухонные принадлежности, канцелярские товары и предметы домашнего обихода.

В каждом классе было от 8 до 23 предметов.

Задание визуальной идентификации служило предварительным тестом для проверки

именуемости

из

стимулов визуально. В дополнение к 100 стимулам

, описанным выше, были включены еще 10, но они были отброшены

, когда они были неправильно названы испытуемым.Имя считалось правильным, если оно обычно применялось к объектам данного

типа, не применялось обычно к совершенно другим объектам и

не было названием относительно абстрактной категории. (Таким образом, для ex-

Sharple,

«Нить»

«Thread»

или

«Smool»

будет приемлемым для этого объекта,

, но

«DOWEL»

или

«Швейное

Реализация » не будет.) Каждый предмет

помещали по очереди на стол перед испытуемым, которого просили

назвать.Все использованные стимулы были правильно названы

всеми пятью испытуемыми. Хотя время реакции не измерялось, оно, как правило, было коротким, порядка

из

в секунду.

Для задачи тактильной идентификации каждый субъект сидел за столом, который

был покрыт полотенцем для уменьшения шума. Он или она был слеп-

сложен и носил наушники, через которые передавался белый шум, чтобы замаскировать непреднамеренный шум от исследования.Подбородок субъекта

помещали в подставку для подбородка, прикрепленную к столу, и

он или она давал ответы в микрофон, который запускал голосовую

клавишу для целей

из

временных ответов. Субъект мог свободно использовать

обеими руками и брать предметы во время исследования.

В каждой попытке экспериментатор клал предмет на мягкий стол

и включал магнитофон. (Порядок предметов определялся

случайным образом для каждого испытуемого.) Затем она постучала по руке субъекта, чтобы

указать, что объект доступен для исследования. Когда

испытуемый впервые прикоснулся к объекту, экспериментатор нажимал переключатель,

запуская таймер, который заканчивался голосовым ответом испытуемого.

Задача испытуемого состояла в том, чтобы как можно быстрее и точнее идентифицировать каждый предмет,

,

или,

, если он не мог этого сделать, сказать,

«Я

не

знать.

Кроме того, после произнесения имени испытуемому

было предложено описать свойства, которые использовались для

идентификации объекта.

первый тактильный контакт с объектом и вокализация), а также ошибки неправильного наименования или пропуска («1-

не знаю» ответы). высшая

категория заказа,

эл.г.,

«овощ» для тыквы),

категориально связанные (например,

«носок»

вместо

«свитер»),

исправлено вышестоящее или родственное (после начального су-

перординатное или категориально связанное имя с правильным ответом

, например, «одежда

свитер»), и категорически

не связанное (например,

«камень»

для картофеля).

Из 2000 ответов только 83 (4.2 %) были ошибки.

Четыре ошибки были пропусками. Сверхординарных

ошибок было 22, категорически связанных 29, исправленных сверхординарных или связанных 14 и 14 не связанных. Самцы и самки

не различались по частоте ошибок по t-критерию.

Анализ времени реакции на правильные ответы показал, что

латентность реакции модели составляла 1-2 секунды, а

что 68% ответов произошли в течение 3 секунд после контакта.

Только 6% ответов длились дольше 5 секунд.

Использование мозга (а не только глаз) для поиска потерянных предметов · Границы для юных умов

Аннотация

Подумайте о том, как часто вы обыскиваете свою захламленную комнату в поисках потерянных вещей или обыскиваете холодильник в поисках закуски. Визуальный поиск — это процесс поиска таких вещей, как ключи, потерянные игрушки, одежда и все, что вам может понадобиться. Это сложная умственная задача, которую мы выполняем бесчисленное количество раз в течение дня. Нам кажется относительно простым найти кого-то (например, вашего друга в холле в школе) или найти места и вещи (например, ваш любимый магазин в торговом центре или машину ваших родителей на парковке).Но эта умственная задача намного сложнее, чем кажется. Из этой статьи вы узнаете, что визуальный поиск — это больше, чем просто перемещение взгляда на то, что вы ищете. Как вы скоро узнаете, ваш мозг даже важнее, чем ваши глаза, помогая вам найти потерянные предметы.

Поиск обуви с помощью визуального поиска

Легко предположить, что глаза — это самая важная часть поиска — конечно же, глаза важны для того, чтобы видеть! Но ваши глаза — это только одна важная часть процесса, называемого визуальным поиском .По правде говоря, ваш мозг выполняет большую часть работы, помогая вам находить объекты в таких местах, как ваша спальня, класс или внешний мир. Способность находить потерянные предметы требует взаимодействия между частями мозга, которые обрабатывают то, что вы видите, теми, которые хранят то, что вы помните, и областями, которые контролируют то, как вы двигаете глазами.

Внимание!

Вы сделали это снова — вы потеряли один из ваших ботинок! Как найти туфлю в грязной комнате? Рассмотрите все, что вы можете увидеть в своей комнате: предметы, такие как кровать, лампа, одежда на полу, гаджеты на тумбочке и постеры на стенах.Но это еще не все, что вы видите! Прежде чем вы сможете по-настоящему распознавать объекты, ваш мозг сначала увидит признаков (или качеств) этих объектов, таких как их цвет, форма, размер и текстура. Плакат на вашей стене — это не просто объект, на который вы смотрите; он состоит из всплесков цветов и форм на нарисованном фоне. Одеяло на вашей кровати представляет собой набор квадратов с множеством разноцветных узоров и нечетких текстур. Когда вы смотрите на все эти функции, ваш мозг соединяет их вместе, как кусочки головоломки, чтобы вы могли понять, на что смотрите [1].

Нужно разобраться с большим количеством визуальной информации, и мы не можем обращать внимание на все одновременно. Так откуда же мозг знает, как выбирать важные вещи? Вот где избирательное внимание приходит на помощь. Избирательное внимание работает как умственный прожектор, помогая сделать важную визуальную информацию более очевидной или определенной. Подумайте об этом: пока вы читаете это предложение, другие слова на странице все еще обрабатываются вашими глазами. То есть вы все еще можете «видеть» другие слова, но каким-то образом вы в состоянии детально сосредоточиться только на словах в этом предложении.Когда вы читаете и выполняете визуальный поиск, вы перемещаете этот мысленный прожектор на объекты (или слова!), которые важны для выполнения поставленной задачи.

Избирательное зрительное внимание влияет на то, как мозг обрабатывает (то есть осмысливает) визуальную информацию, посылаемую глазами, и зрительная кора является частью мозга, которая выполняет эту обработку. На рисунке 1 вы видите области зрительной коры, которые обрабатывают различные типы объектов.Например, V3 — это часть зрительной коры, участвующая в обработке информации о форме объектов, которые вы видите, а части V4 помогают вам различать цвета. Думайте о нейронах (клетках мозга, которые общаются друг с другом) как о выключателях света, которые можно включать и выключать. Эти области зрительной коры представляют собой наборы нейронов, которые включаются только тогда, когда вы смотрите на определенные особенности объектов. Например, некоторые нейроны включаются, когда вы смотрите на красного плюшевого мишку, но не включаются, когда вы смотрите на синего плюшевого мишку.Есть нейроны, которые включаются, когда вы видите вертикальную линию на странице, и другие нейроны активируются, когда та же самая линия наклонена горизонтально. Когда вы обращаете внимание на объект, зрительное внимание увеличивает активность нейронов V4, которые связаны с особенностями объекта, на который вы обращаете внимание [2].

  • Рисунок 1 – Зрительная кора.
  • Зрительная кора расположена в задней части мозга. Каждый слой (от V1 до V4) помечен своим цветом.Различные области выполняют разные функции, связанные со зрением, как вы можете видеть в цветных прямоугольниках. Синяя область в передней части мозга — это префронтальная кора (ПФК), которая удерживает целевой шаблон и помогает искателю сосредоточиться.

Обеспечение быстрого и эффективного поиска

Представьте, что вы потеряли красный ботинок. Когда вы будете искать его в своей комнате, вы можете заметить, что склонны смотреть на предметы того же цвета, что и ваша обувь. Это потому, что ваше внимание, скорее всего, упадет на объекты, похожие на объект, который вы ищете.Внимание направляется чертами мира, общими с объектом, который вы ищете. Это руководство для привлечения внимания делает ваш поиск простым и эффективным. Представьте, если бы вы искали свой красный ботинок без внимания. Тогда вам придется смотреть на каждый предмет в комнате! Но благодаря управлению вниманием вы не тратите время на разглядывание синих игрушек, зеленых носков или черного рюкзака. Вы обращаете внимание только на особенности, связанные с вашей обувью — красные вещи или вещи в форме обуви (рис. 2).

  • Рис. 2. Внимание.
  • При поиске красного башмака ваше внимание направляется на объекты, имеющие черты, сходные с объектом, который вы ищете. Здесь кто-то ищет свой красный ботинок в грязной комнате. Есть и другие объекты красного цвета, поэтому управление вниманием делает вероятным, что он также будет смотреть на эти красные объекты, когда ищет свой ботинок.

Внимательное руководство в процессе поиска объектов получает помощь от целевых шаблонов .Шаблоны целей — это мысленные образы, которые помогают направить внимание на области комнаты, где есть объекты, имеющие общие черты с вещью, которую вы ищете (т. е. с вашей целью). Когда вы узнаете об объектах окружающего мира, вы сможете сохранять эти объекты в памяти, как картинки в своем телефоне. Например, подумайте о своих любимых туфлях. Подумайте о форме и цвете этих туфель. Вам не нужно иметь эти туфли прямо перед собой, чтобы думать об их особенностях, потому что у вас есть мысленное представление об этих туфлях в памяти.При визуальном поиске, когда вы ищете свой красный ботинок, целевой шаблон в вашей памяти подталкивает ваше внимание (и даже ваши глаза!) к красным объектам в форме ботинка.

При использовании целевого шаблона для помощи в поиске включаются нейроны в зрительной коре, а также в префронтальной коре (рис. 1). Есть области зрительной коры, которые активны для каждой характеристики вашего целевого объекта, например, область, активная для «красного», и другая область для «формы обуви». PFC — это центр управления, который помогает вам помнить о целевом шаблоне и сосредоточиться на задаче поиска [3].Префронтальная кора помогает поддерживать активность нейронов, связанных с целевым шаблоном, либо до тех пор, пока вы не найдете то, что ищете, либо пока вы не сдадитесь и не перейдете к чему-то другому.

В поисках вещей, которых вы раньше не видели

Визуальный поиск упрощается, когда вы точно знаете, как выглядит то, что ищете. Так как же найти объект, если точно не знаешь, как он выглядит? Представьте, что вы находитесь в парке, и друг просит вас помочь ему найти его новую собаку.Вы никогда раньше не видели эту собаку, так как же вы поможете своему другу найти его потерянного щенка? Вы, вероятно, видели много собак раньше, возможно, у вас даже есть домашняя собака. Из вашего прошлого опыта общения с собаками вы знаете типичные признаки собаки (четыре ноги, хвост, мех и т. д.) и можете использовать эти признаки, чтобы помочь в поиске. Если у вашего друга была обычная собака, например, золотистый ретривер или лабрадор, вы быстрее найдете эту собаку, чем если бы вы искали необычную собаку, например китайскую хохлатую собаку, или боксера меньше среднего. [4] (рис. 3).

  • Рисунок 3. Поиск объектов, которых вы раньше не видели.
  • На левом изображении этот человек ищет любую собаку, поэтому его шаблон поиска, вероятно, будет содержать признаки, соответствующие типичной собаке, например, золотистому ретриверу. На правом изображении мужчина медленно находит необычную собаку, потому что она не соответствует его шаблону поиска (то есть она была меньше, менее пушистая и другого цвета, чем то, что он имел в виду).

Поиск незнакомой собаки является примером поиска по категориям .В течение дня вы часто можете обнаружить, что ищете предметы из категории объектов, и в таких ситуациях вы не знаете точного внешнего вида объекта, пока не найдете его. Например, вспомните случай, когда вы не могли найти карандаш в рюкзаке. Возможно, вы осматривали класс или стол учителя в поисках письменных принадлежностей, которые можно было бы одолжить. Вы, вероятно, быстро нашли карандаш, потому что ваш опыт обращения с письменными принадлежностями говорит вам, что они, как правило, длинные, тонкие и цилиндрической формы.Эта информация поможет вам сформировать полезный целевой шаблон, который быстро направит ваш поиск к карандашу на столе. Дело в том, что вы так хорошо находите вещи, что вам не нужно знать точный внешний вид предмета (например, письменных принадлежностей), чтобы быстро его найти.

Заключение: визуальный поиск — это гораздо больше, чем просто то, что вы видите

Попытка найти предметы в вашем доме или в мире гораздо сложнее, чем думает большинство людей. Акт визуального поиска зависит от совместной работы многих различных областей мозга.Он также зависит от вашего опыта работы с объектом, который вы ищете, будь то точный объект (например, поиск вашей конкретной собаки) или похожий на него объект, который просто принадлежит к той же категории (например, поиск любой собаки). ). Ваш опыт работы с объектом или категорией, которые вы ищете, помогает вам разработать целевой шаблон — полезную мысленную картину того, что вы пытаетесь найти. Целевой шаблон помогает направить ваше внимание (и глаза!) на искомый объект.В следующий раз, когда вы будете искать потерянную обувь, найдите минутку, чтобы подумать и оценить всю работу, которую проделывает ваш мозг, чтобы помочь вам найти то, что вам нужно!

Глоссарий

Зрительный поиск : Умственная задача поиска объекта.

Особенности : Особые визуальные элементы или качества объекта, такие как цвет, форма, ориентация и размер.

Избирательное внимание : Сосредоточение внимания на чем-либо для получения подробной информации об этом.Думайте об этом как о ментальном прожекторе.

Зрительная кора : Часть мозга, отвечающая за обработку зрительной информации и характеристик объекта.

Управление вниманием : Процесс переключения внимания на важные особенности объекта.

Шаблоны целей : Мысленные образы или представления целевых объектов, которые используются для направления внимания во время визуального поиска.

Поиск по категориям : Форма визуального поиска, при которой вы ищете любой объект из определенной категории.

Заявление о конфликте интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.


Каталожные номера

[1] Мартин К., Фидальго К. и Баренсе М. 2017. Зная, что мы видим. Перед. Молодые умы 5:15. doi: 10.3389/frym.2017.00015

[2] Maunsell, JH, and Treue, S. 2006. Внимание, основанное на признаках, в зрительной коре. Trends Neurosci. 29:317–22. doi: 10.1016/j.tins.2006.04.001

[3] Сото, Д., Хамфрис, Г.В., и Ротштейн, П. 2007. Диссоциация нейронных механизмов управления зрительным выбором на основе памяти . проц. Натл. акад. науч. США 104:17186–91. doi: 10.1073/pnas.0703706104

[4] Роббинс, А., и Hout, M.C. 2015. Категориальные целевые шаблоны: типичные члены категории быстро находят и идентифицируют во время поиска по слову. Виз. Познан. 23:817–21. дои: 10.1080/13506285.2015.1093247

.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.