애매한 이미지

Ambiguous image
토끼-오리 환상
루빈의 꽃병 예시
이 인물은 젊은 여성이나 나이 든 여성으로 볼 수 있다. "아내와 시어머니" 참조

모호한 이미지 또는 가역적인 그림은 두 개 이상의 다른 이미지 형태 간의 그래픽 유사성 및 시각 시스템 해석의 다른 속성을 이용하여 모호한 이미지를 만드는 시각적 형식입니다.이들은 다중 인식 현상을 유발하는 것으로 유명하다.다중 인식은 이미지가 안정적이지만 여러 개의 인식을 제공할 수 있는 경우입니다.

이러한 유형의 가장 초기 사례 중 하나는 독일의 유머 [1]잡지인 Fliegende Blétter에 처음 발표된 토끼-오리 착시 현상이다.다른 고전적인 예로는 [2]루빈 화병과 1888년의 독일 엽서에서 유래한 "아내와 장모" 그림이 있다.

모호한 이미지는 종종 [3]실험에 사용되는 연구 도구이기 때문에 심리학 분야에서 중요하다.애매한 이미지가 [4]정신적으로 표현될 수 있는지에 대한 증거는 다양하지만, 대다수의 연구는 정신적인 이미지가 [5]모호할 수 없다는 이론을 세웠다.

애매한 이미지 식별 및 해결

중간 시야는 장면의 모든 기본 특징을 구별되고 인식할 수 있는 객체 그룹으로 결합하는 시각적 처리 단계입니다.이 시각 단계는 높은 수준의 시각(장면 이해) 이전과 초기 시각(영상의 기본 특징 결정) 이후입니다.이미지를 인식하고 인식할 때 중간 수준의 시력은 우리가 보고 있는 물체를 분류해야 할 때 사용됩니다.더 높은 수준의 시력은 분류된 개체가 이제 그룹의 특정 구성원으로 인식되어야 할 때 사용됩니다.예를 들어 중간 수준의 시력을 통해 우리는 얼굴을 인지하고, 높은 수준의 시력을 통해 우리는 익숙한 사람의 얼굴을 인지한다.중간 수준의 시력과 높은 수준의 시력은 애매한 지각 [6]입력으로 가득 찬 현실을 이해하는 데 매우 중요하다.

중간 수준의 시각으로 영상 인식

이미지를 볼 때 가장 먼저 해야 할 일은 장면의 모든 부분을 다른 [7]그룹으로 정리하는 것입니다.이를 위해 가장 기본적인 방법 중 하나는 가장자리를 찾는 것입니다.가장자리에는 집의 가장자리와 같은 명백한 지각이 포함될 수 있고, 사람의 얼굴 특징의 가장자리와 같이 뇌가 더 깊게 처리해야 하는 다른 지각이 포함될 수 있습니다.가장자리를 찾을 때 뇌의 시각 시스템은 영상의 한 지점을 선명한 대비로 감지합니다.물체의 가장자리 위치를 감지할 수 있으면 물체를 인식하는 데 도움이 됩니다.모호한 이미지에서는 이미지를 지각하는 사람이 가장자리를 감지하는 것이 여전히 자연스러운 것처럼 보입니다.하지만 뇌는 모호함을 해소하기 위해 더 깊은 처리를 거친다.예를 들어, 물체와 배경 사이의 휘도 크기가 반대로 변화하는 이미지를 고려합니다(예: 맨 위에서 배경은 검은색에서 흰색으로, 개체는 흰색에서 검은색으로 이동).반대되는 구배는 결국 물체와 배경의 휘도가 동일한 지점에 도달한다.이 시점에서는 인식할 수 있는 가장자리가 없습니다.이에 대응하기 위해 시각 시스템은 일련의 가장자리가 아닌 전체 이미지를 연결하여 가장자리 및 비엣지 대신 개체를 볼 수 있습니다.비록 보이는 완전한 이미지는 없지만, 뇌는 물리적인 세계에 대한 이해와 애매한 빛의 [6]실제 사건 때문에 이것을 이룰 수 있다.

두 가지 이상의 방법으로 해석할 수 있는 모호한 이미지의 드문 예: 문자 "KB", 수학적 부등식 "1 < 13" 또는 문자 "VD"와 같은 미러 [8]이미지입니다.
'카니자 삼각지'이 공간적으로 분리된 조각들은 삼각형의 환상적 윤곽(모달 완성이라고도 함)의 인상을 준다.

애매한 이미지에서는 환상이 생기는 경우가 많다.망상 등고선은 물리적 구배가 없는 인지된 등고선이다.흰색 바탕에 검은색 물체가 가려지는 것처럼 보이는 예에서 흰색 모양은 배경보다 밝은 것처럼 보이며, 이 모양의 가장자리는 환상적 [9]윤곽을 생성합니다.이러한 환상의 윤곽은 실제 [7]윤곽과 비슷한 방식으로 뇌에 의해 처리된다.시각 시스템은 휘도 구배와 거의 동일한 방법으로 제시된 정보를 넘어 추론함으로써 이를 달성한다.

게슈탈트 그룹 규칙

중간 수준의 시각에서 시각 시스템은 게스탈트 그룹화 규칙이라고 불리는 일련의 발견적 방법을 사용하여 [3]모호성을 해소하는 데 도움이 되는 물체의 기본 인식을 빠르게 식별합니다.이를 통해 그룹의 각 부분을 식별하는 느린 과정이 아닌 패턴과 익숙한 이미지를 관찰함으로써 빠르고 쉽게 지각할 수 있습니다.이는 시각적 시스템이 패턴의 작은 변화를 수용하면서도 패턴을 전체적으로 인식하기 때문에 애매한 이미지를 해결하는 데 도움이 됩니다.게슈탈트 그룹화 규칙은 시각 시스템의 경험의 결과입니다.패턴이 자주 인식되면 메모리에 저장되므로 객체 전체를 [6]다시 검사할 필요 없이 쉽게 다시 인식될 수 있습니다.예를 들어 체스판을 볼 때 우리는 흑백 정사각형을 번갈아 보는 것이 아니라 체커 패턴을 인지한다.

좋은 계속

양호한 연속성의 원리는 시각적 시스템이 연속되는 가장자리를 식별하기 위한 기초를 제공합니다.즉, 일련의 선이 인식되면 선이 한 방향으로 계속 이어지는 경향이 있습니다.이를 통해 시각적 시스템은 선이 교차하는 지점을 식별하여 복잡한 이미지의 가장자리를 식별할 수 있습니다.예를 들어, "X" 모양으로 교차하는 두 선은 서로 반대되는 "V" 모양을 형성하기 위해 방향을 바꾸는 두 선이 아니라 대각선으로 이동하는 두 개의 선으로 인식됩니다.모호한 이미지의 예로는 한 점에서 교차하는 두 개의 곡선을 들 수 있습니다.이 접합부는 "X"와 같은 방식으로 인식되며, 여기서 교차점은 서로에게서 돌아서기 보다는 교차하는 선으로 보인다.마술사들은 좋은 지속에 대한 환상을 관객들을 [10]속이기 위해 종종 사용한다.

유사성

유사성 규칙은 서로 유사한 이미지를 동일한 유형의 개체 또는 동일한 개체의 일부로 그룹화할 수 있음을 나타냅니다.따라서 두 이미지 또는 객체가 비슷할수록 함께 그룹화할 가능성이 높아집니다.예를 들어, 여러 원 중에서 두 개의 정사각형이 함께 그룹화됩니다.색상, 크기, 방향 및 기타 특성에서 유사성이 다를 수 있지만, 궁극적으로 멤버십의 [6]다양한 정도에 따라 함께 분류됩니다.

근접성, 공통 영역 및 연결성

근접의 법칙

근접성의 그룹화 특성(Gestalt)은 두 물체 사이의 공간 거리입니다.두 개체가 가까울수록 동일한 그룹에 속할 가능성이 높아집니다.이 인식은 애매할 수 있지만, 그 사람은 애매할 수 있습니다.예를 들어 뷰어로부터의 거리와 방향이 다른 두 개체는 서로 근접한 것처럼 보일 수 있으며, 세 번째 개체는 다른 개체 중 하나에 가깝지만 더 멀리 나타날 수 있습니다.

이미지에서 공통 영역을 차지하는 개체는 이미 동일한 그룹의 구성원인 것으로 보입니다.여기에는 두 개의 객체가 자신의 그룹 외부에 있는 별개의 공간 영역을 차지하는 것과 같은 고유한 공간 위치가 포함될 수 있습니다.물체는 근접성을 가질 수 있지만 두 물체를 분리하는 색상의 한계값과 같은 다양한 시각적 보조 장치를 통해 다른 그룹의 일부처럼 보입니다.

또, 각 오브젝트에서 선을 긋는 등의 방법으로 오브젝트를 시각적으로 접속할 수 있다.이와 유사하지만 계층적인 규칙은 일부 게슈탈트 규칙이 다른 [6]규칙을 재정의할 수 있음을 나타냅니다.

텍스처 분할 및 그림-그라운드 할당

시각 시스템은 또한 영상의 텍스처 패턴을 감지하여 모호함을 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.이것은 많은 게슈탈트 원칙을 사용함으로써 달성된다.텍스처는 전체 객체를 구별하는 데 도움이 되는 정보를 제공할 수 있으며, 이미지의 텍스처를 변경하면 동일한 그룹에 속할 수 있는 개별 객체가 나타납니다.텍스처 분할 규칙은 종종 서로 협력하고 경쟁합니다. 텍스처를 조사하면 이미지 레이어에 대한 정보가 생성되어 배경, 전경 및 객체가 [11]명확해질 수 있습니다.

크기와 주변 환경

텍스처 영역이 다른 텍스처 영역을 완전히 둘러싸면 그 영역이 배경일 수 있습니다.또한 이미지 내의 텍스처 영역이 작을 수 있습니다.[6]

평행성과 대칭성

병렬은 이미지의 형상을 모호하게 하는 또 다른 방법입니다.이미지에서 서로 다른 텍스처의 윤곽선의 방향에 따라 함께 그룹화되는 개체가 결정됩니다.일반적으로 평행 등고선은 동일한 객체 또는 객체 그룹에 대한 구성원 자격을 나타냅니다.마찬가지로 윤곽선의 대칭을 통해 [6]영상의 그림도 정의할 수 있습니다.

극단 모서리 및 상대 운동

끝 가장자리는 물체가 다른 개체의 앞 또는 뒤에 있음을 나타내는 텍스처의 변화입니다.이는 텍스처 영역의 가장자리에 음영 효과가 있어 깊이가 있는 것처럼 보이기 때문일 수 있습니다.일부 극단적 에지 효과는 주변성 또는 크기의 분할을 압도할 수 있습니다.또한 인식된 가장자리는 [6]움직임으로 인한 가장자리에 대한 텍스처 변화를 조사하여 객체를 구별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

모호한 이미지를 사용하여 현실세계에서 숨김: 위장

자연에서, 위장술은 포식자로부터 도망치기 위해 유기체에 의해 사용된다.이는 주변 환경을 모방하여 텍스처 분할의 모호성을 만들어냄으로써 달성됩니다.식감과 위치의 눈에 띄는 차이를 인지하지 못하면 포식자는 먹이를 [6]볼 수 없게 됩니다.

폐색

많은 애매한 이미지가 어떤 폐색을 통해 생성되는데, 이때 물체의 질감이 갑자기 멈춘다.폐색이란 한 물체가 다른 물체의 뒤 또는 앞에 있는 시각적 지각으로 [6]텍스처 층의 순서에 대한 정보를 제공합니다.폐색 환상은 존재하지 않음에도 불구하고 폐색이 감지되는 환상 등고선의 효과에서 뚜렷하게 나타난다.여기서 애매한 화상은 폐색 사례로 인식된다.물체가 가려질 때 시각 시스템은 볼 수 있는 개체의 일부에 대한 정보만 가지고 있기 때문에 나머지 과정은 더 깊이 진행되어야 하며 기억을 수반해야 합니다.

우발적인 시점

우발적인 시점은 애매한 이미지를 생성하는 단일 시각적 위치입니다.우발적인 관점은 물체가 [12]무엇인지를 구별할 수 있는 충분한 정보를 제공하지 않습니다.종종 이 이미지는 잘못 인식되어 현실과 다른 착각을 일으킨다.예를 들면, 화상을 반으로 분할해, 위쪽의 반을 확대해, 공간내에서 지각자로부터 멀리 떨어진 장소에 배치할 수 있습니다.이 이미지는 착시현상을 일으키며 두 개의 분리된 반쪽 물체의 실체가 아닌 우주에서 하나의 관점으로만 하나의 완전한 이미지로 인식될 것입니다.거리 예술가들은 종종 3차원으로 보이는 2차원의 장면을 만들기 위해 시점의 묘기를 사용한다.

높은 수준의 시야를 통해 물체 인식

슈뢰더의 계단

단순히 사물을 인식하는 것보다 더 멀리 가는 것은 사물을 인식하는 것이다.객체를 인식하는 것은 애매한 이미지를 해결하는 데 중요한 역할을 하며 기억력과 사전 지식에 크게 의존합니다.물체를 인식하기 위해 시각 시스템은 그것의 친숙한 구성요소를 검출하고,[7] 그것의 지각적 표현과 메모리에 저장된 물체의 표현을 비교한다.이것은 일반적으로 개를 나타내기 위해 "개"와 같은 사물의 다양한 템플릿을 사용하여 수행될 수 있습니다.템플릿 방법은 그룹의 구성원들이 시각적으로 서로 크게 다를 수 있고 다른 각도에서 보면 크게 다를 수 있기 때문에 항상 성공적이지 않습니다.시각의 문제에 대응하기 위해 시각 시스템은 3차원 공간에서 사물의 익숙한 구성 요소를 감지합니다.인식되는 물체의 구성요소가 메모리 내의 물체와 동일한 위치 및 방향에 있으면 인식이 가능하다.[6]연구에 따르면 이미지에서 더 창의적인 사람들은 모호한 이미지를 더 잘 해결할 수 있는 것으로 나타났다.이는 이미지 [13]내의 패턴을 빠르게 식별할 수 있기 때문일 수 있습니다.애매한 이미지를 정신적 표현으로 할 때, 일반 이미지와 마찬가지로 각 부분을 정의하여 정신적 표현에 올린다.씬(scene)이 복잡할수록 표현 [14]처리 및 추가에 시간이 걸립니다.

네커 큐브: 깊이 단서가 없는 와이어 프레임 큐브.

깊이 신호를 피하는 방식으로 그려진 그림은 모호해질 수 있습니다.이 현상의 전형적인 예로는 네커 [6]큐브와 마름빌 타일링(큐브의 등각도 그림으로 표시됨)이 있습니다.

메모리와 최근 경험 사용

우리의 기억은 사물을 반복적으로 분석하고 분류하지 않고도 시각 시스템이 사물을 식별하고 인식하는 데 도움을 주기 때문에 애매한 이미지를 해결하는 데 큰 영향을 미친다.기억과 사전 지식이 없으면 유사한 물체의 여러 그룹이 있는 이미지는 인식하기 어려울 것입니다.어떤 오브젝트든 애매한 표현을 가질 수 있으며 오브젝트의 충분한 메모리 인식 없이 잘못된 그룹으로 잘못 분류될 수 있습니다.이 결과는 올바른 [15]인식을 위해서는 사전 경험이 필요하다는 것을 시사한다.Grebles를 사용하여 객체 [6]인식에서 메모리의 역할을 보여주는 연구가 수행되었습니다.유사한 시각적 자극에 노출되어 참가자를 준비시키는 행위 또한 [15]모호성을 쉽게 해결하는 데 큰 영향을 미친다.

지각 장애

근인증은 사람의 얼굴을 식별할 수 없게 하는 질환이다.시각 시스템은 중간 수준의 시력을 거쳐 얼굴을 식별하지만, 높은 수준의 시력은 얼굴이 누구의 것인지 식별하지 못한다.이 경우 시각 시스템은 애매한 물체, 얼굴을 식별하지만 기억을 사용하여 애매한 부분을 해결할 수 없기 때문에 영향을 받는 사람은 자신이 누구를 [6]보고 있는지 판단할 수 없게 됩니다.

미디어 내

Verbeek의 스트립은 거꾸로 보면 다르게 보입니다(이 이미지는 자동으로 거꾸로 뒤집힙니다).

1903년부터 1905년까지 구스타브 베어벡은 그의 만화 시리즈 "The UppdDowns of Old Man Muffaru and Little Lady Lovekins"를 썼다.이 만화들은 6장짜리 만화를 읽고, 책을 넘기고, 계속 읽을 수 있도록 만들어졌다.그는 총 64편의 만화를 만들었다.2012년, Marcus Ivarsson에 의해 'In Upöner med Lilla Lisen & Gamle Muppen'이라는 책에서 선택된 만화들을 리메이크했다.( ISBN978-91-7089-524-1)

애매한 영상현상의 사용은 M.C. 에셔와 살바도르 달리의 일부 작품에서 볼 수 있다.앤 조나스의 아동 도서 라운드 트립은 삽화에 애매한 이미지를 사용했는데, 독자는 처음에 책을 앞뒤로 정상적으로 읽다가 거꾸로 뒤집어서 이야기를 계속하고 그림을 새로운 [16]시각으로 볼 수 있었다.

갤러리

「 」를 참조해 주세요.

참조

  1. ^ Fliegende Blétter 1892년 10월 23일, 페이지 147
  2. ^ Parkkonen, L.; Andersson, J.; Hämäläinen, M.; Hari, R. (2008). "Early visual brain areas reflect the percept of an ambiguous scene". Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 105 (51): 20500–20504. Bibcode:2008PNAS..10520500P. doi:10.1073/pnas.0810966105. PMC 2602606. PMID 19074267.
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외부 링크

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