Зрительный поиск – процесс поиска искомого объекта среди других нецелевых объектов [1]. Опираясь на актуальную модель внимания, можно выделять параллельный и последовательный зрительный поиск. Для параллельного поиска все процессы происходят на уровне предвнимания, и искомый объект «выскакивает» за счет наличия отличительного признака на фоне отвлекающих объектов. Для последовательного поиска этот эффект отсутствует и происходит последовательный анализ каждого объекта с участием внимания [2].
Частным случаем последовательного зрительного поиска является гибридный зрительный поиск, который реализуется в условиях наличия нескольких искомых объектов для обнаружения. Таким образом, такой процесс будет совмещать не только последовательный поиск объектов, но и обработку информации в рабочей зрительной памяти, для определения принадлежности рассматриваемого объекта к искомым [3]. Именно гибридный зрительный поиск наиболее распространен в повседневной жизни.
Актуальность исследования этого процесса обусловлена распространенностью явления зрительного поиска в повседневной жизни. Однако в повседневной жизни задача на зрительный поиск может быть представлена с несколькими искомыми объектами. Таким образом, такой процесс будет включать себя не только зрительный поиск, но и сопоставление рассматриваемых объектов с искомыми объектами в памяти, что в совокупности будет представлять собой явление гибридного зрительного поиска.
Процесс последовательного зрительного поиска хорошо изучен в условиях варьирования количества и характера стимульных признаков, однако практически не изучен в условиях, где основным исследовательским приемом является варьирование количества самих искомых объектов.
Цель исследования: изучение влияния изменения параметров искомых объектов, предъявляемых для поиска, на скорость поиска объектов на изображении.
Материалы и методы исследования
Экспериментальная часть исследования выполнялась на базе лаборатории мозга и нейрокогнитивного развития УрФУ. Исследование осуществлялось на выборке из 21 студента (14 девушек и 7 юношей) биологического департамента УрФУ в возрасте 20–22 лет.
Для оценки визуального восприятия стимулов использовалась стационарная система высокоскоростного удаленного бинокулярного трекинга глаз SMI RED 500. Частота работы системы фиксации взгляда – 500 Гц. Для создания протокола предъявления стимулов и последующего предъявления материала применялся программный модуль Experimental Center. Испытуемые находились на расстоянии 60–65 см перед монитором со встроенной в него системой удаленной регистрации движения глаз.
В качестве зрительных стимулов испытуемым в течение 4 с последовательно предъявлялись фотографии различных реальных объектов на белом фоне для запоминания. После прохождения запоминания дважды проводилась проверка запомненных объектов. Проверка представляла собой последовательное предъявление различных объектов, включая объекты, предъявленные для запоминания. Испытуемым необходимо было отвечать «да» или «нет», в зависимости от того, предъявлялся представленный на экране объект для запоминания или нет. Достигались показатели 100 % правильности называемых искомых объектов при проверке. В случае ошибок процесс запоминания и проверки повторялся до достижения необходимого показателя. Для каждого нового задания предъявлялись уникальные объекты для запоминания.
Перед каждым предъявлением стимульного материала происходила процедура калибровки, необходимая для дальнейшего учета погрешностей при обработке данных. После процедуры калибровки испытуемым демонстрировался стимульный материал и проводилась видеорегистрация движений взгляда.
Производились пробы поиска объектов на изображении с увеличением количества предъявляемых объектов для запоминания с каждым следующим заданием. Общее количество объектов для запоминания: 1, 2, 4, 6. Перед каждым заданием для каждого количества целей происходил этап запоминания искомых объектов. Испытуемым необходимо было сопровождать анализ изображения словами «да» или «нет» в случае обнаружения или необнаружения искомого объекта.
Всего было сделано по 10 проб для каждого задания, таким образом, каждым испытуемым было выполнено 40 уникальных попыток поиска объектов. На изображении предъявлялось 8 объектов в виде двух рядов по 4 объекта. Для каждой пробы предъявлялись уникальные объекты для поиска. Максимально возможное количество искомых объектов было не более 4. Были пробы с отсутствием искомых целей на изображении. В качестве зрительных стимулов предъявлялись фотографии реальных объектов на белом фоне. Предъявляемые объекты были легко узнаваемыми. Исключались фотографии людей с лицами, так как было доказано, что при последовательном зрительном поиске человеческое лицо обладает эффектом «выскакивания» [4].
Методика обработки представляла собой начальное выделение областей интереса (Area Of Interest – AOI) в соответствии с имеющейся гипотезой исследования [5]. В таком случае возможен анализ ряда показателей, связанных с данными областями. В данной работе анализируется время фиксаций и саккад в каждой из областей и суммарное время рассматривания изображения. В данном случае, учитывая уникальность каждого искомого объекта и объектов-дистракторов по признакам, зонами интереса являлись непосредственные границы каждого объекта [6]. Объекты выделялись с учетом погрешности, измеренной в процессе калибровки. Белый фон, не включающий в себя границы объектов на изображении, выделялся как отдельный объект и время его анализа включалось как показатель в общее время рассматривания изображения.
Первичные данные были обработаны в программе BeGaze 3.6, где выделялись зоны интереса. В дальнейшем данные были переведены в стандартный пакет Microsoft Excel для последующей обработки, производилось выделение средних и суммарных показателей. Статистическая обработка данных была проведена с помощью программы Statistica. Для статистической обработки применялся дисперсионный анализ с повторными измерениями ANOVA, в котором использовалась коррекция по Greenhouse-Geisser [7]. Значимость эффекта выражается в показателе eta squared (?2), где значения <0,10 указывают на слабую значимость, 0,10–0,30 на среднюю и >0,50 на сильную значимость фактора на зависимую переменную.
Результаты исследования и их обсуждение
В данном случае самым значимым анализируемым показателем является среднее время фиксации на объектах-дистракторах, так как на время фиксации на искомом объекте могут влиять различные факторы, а в общем времени анализа изображения в том числе учитываются показатели саккад на белом фоне. Таким образом, этот показатель является наиболее точным индикатором анализа гибридного поиска. Как видно, с увеличением количества искомых объектов этот показатель возрастает, даже в условиях отсутствия цели. То есть фактически для испытуемого разница в стимульном материале отсутствует, так как во всех случаях искомая цель не обнаруживается, однако этот показатель увеличивается только за счет изменения одного параметра – количества объектов в рабочей зрительной памяти.
По данным, приведенным в таблице, как в условиях присутствия, так и в условиях отсутствия цели наблюдается тенденция к увеличению основных временных показателей от количества искомых целей в столбце среднего времени фиксации взгляда и саккад на объекте-дистракторе. Эти показатели соотносятся с показателями общего времени анализа изображения, где также наблюдается зависимость временных показателей от количества искомых целей.
Подробный графический анализ показателей среднего времени фиксации и саккад на объектах-дистракторах представлен на рис. 1.
Сравнение основных показателей при визуальном предъявлении цели (p<=0,05)
|
Цель присутствует |
Цель отсутствует |
||||
|
Количество целей |
Среднее время фиксации взгляда и саккад на искомом объекте, мс |
Среднее время фиксации взгляда и саккад на объекте-дистракторе, мс |
Общее время анализа изображения, мс |
Среднее время фиксации взгляда и саккад на объекте-дистракторе, мс |
Общее время анализа изображения, мс |
|
1 |
488,98 ± 231,5 |
49,37 ± 36 |
1514,8 ± 341,4 |
122,61 ± 26,34 |
1627,6 ± 341,4 |
|
2 |
356,3 ± 133,4 |
160,62 ± 65,9 |
2237,2 ± 514,4 |
213,87 ± 81,3 |
2443,1 ± 879 |
|
4 |
414,84 ± 124,9 |
283,94 ± 78,2 |
3445,5 ± 769,9 |
253,37 ± 73,8 |
2643,5 ± 579,7 |
|
6 |
440,4 ± 169,6 |
391,304 ± 91,4 |
4269 ± 898,4 |
336 ± 80,1 |
3253,1 ± 792,8 |
Рис. 1. График зависимости времени фиксации взгляда на объектах-дистракторах от количества искомых объектов
Рис. 2. График зависимости общего времени анализа изображения от количества искомых объектов
Рис. 3. Пример тепловой карты по одной из проб при одной искомой цели в условиях отсутствия цели
Рис. 4. Пример тепловой карты по одной из проб при шести искомых целях в условиях отсутствия цели
Как видно из графика, наблюдается тенденция к возрастанию основных временных показателей в зависимости от количества искомых объектов с каждой пробой.
Анализ данных по этому графику также показывает тенденцию к увеличению общего времени анализа изображения в условиях присутствия цели (рис. 2). В условиях отсутствия цели значимые различия между пробами на 2 и 4 искомые цели отсутствуют. Это объясняется показателями меньшего времени просмотра белого фона для пробы в четырех искомых целях.
Анализ данных по визуальному представлению также реализуется в виде тепловых карт (рис. 3, 4), что подразумевает под собой соотнесение цвета с временем фиксации взгляда относительно всех показателей на каждом представленном объекте. Переход от «холодного» к «теплым» цветам представляет собой увеличение основного временного показателя. Синим оттенкам цвета соответствуют значения в диапазоне от 1 до 10 мс, зеленым – от 10 до 20 мс, желтым – от 20 до 30 мс, красному цвету соответствуют значения от 40 мс. Визуальные показатели на всех тепловых картах являются усредненными для всех участников эксперимента.
В данном случае искомые объекты, удовлетворяющие условиям поиска, отсутствуют. Таким образом, для испытуемого отсутствует разница в характере предъявляемых стимулов.
Визуальный анализ данных тепловых карт указывает на видимое различие во времени фиксации взгляда на каждом объекте.
Анализ показателей статистической значимости проводился посредством многофакторного дисперсионного анализа. Были получены данные о влиянии фактора количества целей на основные зависимые показатели в виде времени фиксации взгляда на объекте-дистракторе и общем времени анализа изображения.
Оценка влияния этого фактора на время фиксации взгляда дает следующие показатели: время фиксации взгляда на объекте-дистракторе пропорционально возрастает. F = 136,2; p < 0,001; eta squared (η2) = 0,89. Общее время анализа изображения также пропорционально возрастает. F = 219,3; p < 0,001; eta squared (η2) = 0,924. Данные различия являются значимыми с высокой оценкой силы влияния данного фактора (η2 > 0,5).
Таким образом, можно утверждать, что увеличение количества целей достоверно влияет на основные показатели времени при гибридном зрительном поиске.
Высокие показатели статистической значимости и низкий разброс значений также позволяют в дальнейшем создавать диагностические мероприятия для изучения нарушений и развития когнитивных функций человека на основе данной методики.
Выводы
Проведенное исследование было направлено на проверку предположения о возможности влияния количества информации в рабочей зрительной памяти на скорость зрительного поиска объектов на изображении. В соответствии с поставленной гипотезой можно сделать вывод об обнаружении значимой положительной динамики изменения скорости поиска объектов на изображении от количества объектов-целей в рабочей зрительной памяти. С увеличением количества искомых объектов возрастает общее время анализа изображения и время фиксации взгляда на объектах-дистракторах.