Оптический поиск и зрительный навык

Скуратова К.А., Шелепин Е.Ю., Яровая Н.П.

Полный текст на elibrary.ru

Публикация в Journal of Optical Technology

Ссылка для цитирования:

Скуратова К.А., Шелепин Е.Ю., Яровая Н.П. Оптический поиск и зрительный навык // Оптический журнал. 2021. Т. 88. № 12. С. 28–35. http://doi.org/10.17586/1023-5086-2021-88-12-28-35

Skuratova K.A., Shelepin E.Yu., Yarovaya N.P. Optical search and visual expertise [in Russian] // Opticheskii Zhurnal. 2021. V. 88. № 12. P. 28–35. http://doi.org/10.17586/1023-5086-2021-88-12-28-35

Ссылка на англоязычную версию:

K. A. Skuratova, E. Yu. Shelepin, and N. P. Yarovaya, "Optical search and visual expertise," Journal of Optical Technology. 88(12), 700-705 (2021). https://doi.org/10.1364/JOT.88.000700

Аннотация:

С целью выявления роли навыка в зрительном поиске, необходимой для разработки автоматизированных программ оптического поиска цели, проведено экспериментальное исследование параметров движений глаз во время зрительного поиска человеком информативных признаков в изображениях лиц и выявлению изменений этих параметров в зависимости от опыта «поисковика». Впервые показано, что в процессе научения происходит улучшение распознавания нечётких изображений на периферии поля зрения. Именно в результате этого процесса с ростом опыта профессиональной деятельности наступает минимизация движений глаз и, вследствие этого, времени поиска цели.

Ключевые слова:

физиологическая оптика, цель, оптический поиск, движения глаз, распознавание, обучение, зрительный навык

Коды OCIS: 330.2210, 330.5020, 330.4270

Список источников:

1. Здор С.Е., Широков В.Б. Оптический поиск и распознавание. М.: Наука, 1973. 239 с.
2. Травникова Н.П. Эффективность визуального поиска. М.: Машиностроение, 1985. 129 с.
3. Красильников Н.Н. Теория передачи и восприятия изображений. М.: Радио и связь, 1986. 246 с.
4. Шелепин Ю.Е., Красильников Н.Н. Принцип наименьшего действия, физиология зрения и условнорефлекторная теория // Российский физиологический журнал имени И.М. Сеченова. 2003. Т. 89. № 6. С. 725–730.
5. Малашин Р.О. Принцип наименьшего действия в динамически конфигурируемых системах анализа изображений // Оптический журнал. 2019. Т. 86. № 11. С. 5–13.
6. Shelepin Yu.E., Kharauzov A.K., Zhukova O.V., Pronin S.V., Kuprianov M.S., Tsvetkov O.V. Masking and detection of hidden signals in dynamic images // Journal of Optical Technology. 2020. V. 87. № 10. P. 624–632.
7. Brunyé T.T., Drew T., Weaver D.L., Elmore J.G. A review of eye tracking for understanding and improving diagnostic interpretation // Cognitive research: principles and implications. 2019. V. 4. № 1. P. 7. DOI: 10.1186/s41235-019-0159-2
8. Yarovaya N.P., Araviiskaia E.R., Zueva V.S., Skuratova K.A., Shelepin E.Yu. The relationship between selfattitude and oculomotor patterns in self-face perception in women // Russian Psychological Journal. 2021. V. 18. № 1. P. 22–33. DOI: 10.21702/rpj.2021.1.2
9. Kundel H.L., Nodine C.F., Krupinski E.A., Mello-Thoms C. Using gaze-tracking data and mixture distribution analysis to support a holistic model for the detection of cancers on mammograms // Academic radiology. 2008. V. 15. № 7. P. 881–886. DOI: 10.1016/j.acra.2008.01.023

10. Crowley R.S., Naus G.J., Stewart J., Friedman C.P. Development of visual diagnostic expertise in pathology: an information-processing study // J Am Med Inform Assoc. 2003. V. 10. P. 39–51.
11. Swensson R.G. A two-stage detection model applied to skilled visual search by radiologists // Perception & Psychophysics. 1980. V. 27. P. 11–16. DOI: 10.3758/BF03199899
12. Cowan N. The magical number 4 in short-term memory: A reconsideration of mental storage capacity // Behavioural Brain Science. 2001. V. 24. № 1. P. 87–114.
13. Sergeev S.F., Khomyakov A.V. Operator’s perception of groups of dynamic objects // Journal of Optical Technology. 2021. V. 88. № 6. P. 337–342.
14. Wolfe J.M., Võ M.L., Evans K.K., Greene M.R. Visual search in scenes involves selective and nonselective pathways // Trends in Cognitive Sciences. 2011. V. 15. № 2. P. 77–84. DOI: 10.1016/j.tics.2010.12.001
15. Drew T., Evans K., Võ M.L., Jacobson F.L., Wolfe J.M. Informatics in radiology: What can you see in a single glance and how might this guide visual search in medical images? // Radiographics. 2013. V. 33. № 1. P. 263–274. DOI: 10.1148/rg.331125023
16. Кемпбелл Ф.В., Шелепин Ю.Е. Возможности фовеолы в различении объектов // Сенсорные системы. 1990. Т. 4. № 2. С. 181–185.
17. Sheridan H., Reingold E.M. Expert versus novice differences in the detection of relevant information during a chess game: Evidence from eye movements // Frontiers in Psychology. 2014. № 5. Article 941. DOI: 10.3389/fpsyg.2014.00941.
18. Gobet F., Simon H.A. Templates in chess memory: A mechanism for recalling several boards // Cognitive Psychology. 1996. V. 31. № 1. P. 1–40. DOI: 10.1006/cogp.1996.0011
19. Maturi K.S., Sheridan H. Expertise effects on attention and eye-movement control during visual search: Evidence from the domain of music reading // Atten Percept Psychophys. 2020. V. 82. P. 2201–2208. DOI: 10.3758/s13414-020-01979-3
20. Searston R.A., Tangen J.M. The style of a stranger: Identification expertise generalizes to coarser level categories // Psychonomic Bulletin and Review. 2017. V. 24. № 4. P. 1324–1329. DOI: 10.3758/s13423-016-1211-6
21. Brunyé T.T., Carney P.A., Allison K.H., Shapiro L.G., Weaver D.L., Elmore J.G. Eye movements as an index of pathologist visual expertise: a pilot study // PloS one. 2014. V. 9. № 8. e103447. DOI: 10.1371/journal. pone.0103447
22. Voisin S., Pinto F., Morin-Ducote G., Hudson K.B., Tourassi G.D. Predicting diagnostic error in radiology via eye-tracking and image analytics: preliminary investigation in mammography // Medical physics. 2013. V. 40. № 10. 101906. DOI: 10.1118/1.4820536
23. Shiraishi J., Li Q., Appelbaum D., Doi K. Computer-aided diagnosis and artificial intelligence in clinical imaging // Seminars in nuclear medicine. 2011. V. 41. № 6. P. 449–462. DOI: 10.1053/j.semnuclmed.2011.06.004
24. Malashin R.O. Sparsely ensembled convolutional neural network classifiers via reinforcement learning // ICMLT 2021: 2021. 6th International Conference on Machine Learning Technologies. April 2021. Ljubljana, Slovenia. P. 102–110. https://d\DOI.org/10.1145/3468891.3468906