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PROGRAMMA DI RICERCA 2005
italiano - english
Unità di Ricerca
- Università degli Studi di TRIESTE
PSICOLOGIA
TRIESTE(TS) - Università degli Studi di MILANO
TECNOLOGIE DELL'INFORMAZIONE
MILANO(MI) - Università degli Studi di PARMA
FISICA
PARMA(PR) - Università degli Studi di MILANO
STUDI SOCIALI E POLITICI
MILANO(MI) - Università degli Studi di PADOVA
PSICOLOGIA GENERALE
PADOVA(PD)
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- 5 - Meccansimi neuronali che mediano la stabilita’ percettiva durante i movimenti oculari nell’uomo
- 6 - Studio dei meccanismi di integrazione dell'informazione visiva e multisensoriale
- 7 - Meccanismi computazionali e neurali di apprendimento e controllo sensorimotorio
- 8 - Effetti di rumore in sistemi percettivi complessi
- 9 - Modellazione dinamica e controllo di strutture meccaniche complesse caratterizzate da parametri incerti
- 10 - Percezione e azione nel riconoscimento e nella comunicazione
Classificazione scientifico-disciplinare
- Area scientifico disciplinare: Scienze storiche, filosofiche, pedagogiche e psicologiche
- Area scientifico disciplinare: Scienze fisiche
- Area scientifico disciplinare: Ingegneria industriale e dell'informazione
Classificazione geografica
- Regione: Friuli Venezia Giulia
Bibliografia
Agostini T., Galmonte A. (2002) Perceptual organization overcomes the effect of local surround in determining simultaneous lightness contrast, Psychological Science, 13(1), 88-92.Anderson, B. (1997). A theory of illusory lightness and transparency in monocular and binocular images: The role of contour junctions. Perception, 26, 419-453.
G. Antonioli, F. Fermi, C. Oleari, R. Reverberi, Spectrophotometric Scanner for Imaging of Paintings and Other Works of Art, CGIV 2004: The Second European Conference on Colour Graphics, Imaging and Vision, Aachen, 219-224 (2004)
Broadbent, D.E., (1978). Levels, hierarchies and locus of control. Quarterly Journal of Experimental Psychology, 29, 181-201.
Cherry, E.C., (1953). Some experiments on the recognition of speech with one and two ears. Journal of acoustical society of America, 25, 975-979.
Clowes, M. B. (1971). On seeing things. Artificial Intelligence, 2, 79-112.
DEBEVEC, P., AND MALIK, J. 1997. Recovering high dynamic range radiance maps from photographs. Proc. ACM SIGGRAPH ’97, 369–378.
DURAND, F., AND DORSEY, J. 2002. Fast bilateral filtering for the display of high-dynamic-range images. In Proc. of SIGGRAPH2002, 257–267.
M. D. Fairchild, M. R. Rosen, G. M.Johnson, Munsell Color Science Lab. Technical Report available at http://www..cis.rit.edu/mcsl/research/reports.html.
FERWERDA, J., PATTANAIK, S., SHIRLEY, P., AND GREENBERG, D. 1996. A model of visual adaptation for realistic image synthesis. Proc. ACM SIGGRAPH ’96, 249–258.
Guzman, A. (1984). Decomposition of a visual scene into three-dimensional borders. In: Fishein, O. (Ed.), Artificial Intelligence (Information Technology Series, Vol. VI, 310-335). Reston, VA: AFIPS Press. [Lavoro originale pubblicato nel 1968].
J.Y. Hardeberg, F. Schmitt, H. Brettel, J.-P. Crettez, and H. Maître, Color Imaging: Vision and Technology Ch. 8, ed. L.W. MacDonald and M.R.Luo, John Wiley (1999).
B. Hill, Proc. of SPIE Vol.3963, Color Imaging: Device-Independent Color, Color Hardcopy,and Graphic Art V, ed. R.Eschbach, G. Marcu, 1999
B. Hill, Optimization of total multispectral imaging systems: best spectral match versus least observer metamerism, 9th Congress of the International Color Association, Proc. SPIE 4421: 481 (2002)
Kahneman, D., (1973). Attention and effort. Englewood Cliffs, Prentice Hall, trad.it. Psicologia dell’attenzione, Firenze, Giunti e Barbera, 1980.
T. Keusen, Multispectral color system with an encoding format compatible with the conventional tristimulus model, J. Imaging Science Technol., 40: 510 (1996)
F. König, W. Praefcke, A multispectral scanner, Color Imaging: Vision and Technology, John Wiley and Sons (1999), p. 129
Melfi, T. O. e Schirillo, J. A. (2000). T-junctions in inhomogeneous surrounds. Vision Research, 40, 3735-3741.
Moray, N., (1967). Where is capacity limited? A survey and a model. Acta Psychologica, 27, 84-92.
PATTANAIK, S., FERWERDA, J., FAIRCHILD, M., AND GREENBERG, D. 1998. A multiscale model of adaptation and spatial vision for realistic image display. In Proc. of SIGGRAPH98, 287–298.
REINHARD, E., STARK, M., SHIRLEY, P., AND FERWERDA, J. 2002. Photographic tone reproduction for digital images. In Proc. of SIGGRAPH2002, 267–277.
REINHARD, E., 2005. Dynamic Range Reduction Inspired by Photoreceptor Physiology. IEEE Transaction on Visualization and Computer Graphics", 11 (1), January/February, 13-24.
A. Ribés, F. Schmitt, and H. Brettel, Calibration and spectral reconstruction for an art painting multispectral acquisition system, Proc. of The 2nd European Conference on Colour Graphic, Imaging and Vision, Aachen, Germany, 2004, p.403.
Ross, W. e Pessoa, L. (2000) Lightness from contrast: A selective integration model. Perception & Psychophysics, 62(6), 1160-1181.
R. Schettini, G. Novati, P. Pellegri, Trainingset and filter selection for the efficient use of multispectral acquisition systems, Proc. of The Second European Conference on Colour Graphic, Imaging and Vision, Aachen, Germany, 2004, p.422.
SCHLICK, C. 1995. Quantization techniques for visualization of high dynamic range pictures. Photorealistic Rendering Techniques, 7–20.
Todorović , D. (1997). Lightness and junctions. Perception, 26(4), 379-394.
Treisman A. M., Gelade G. (1980). A feature-integration theory of attention. Cognitive Psychology, 16, 97-134.
TUMBLIN, J., AND RUSHMEIER, H. 1993. Tone reproduction for realistic image synthesis. IEEE
Computer Graphics & Applications November, 1000–1007.
TUMBLIN, J., AND TURK, G. 1999. Lcis:a boundary hierarchy for detail-preserving contrast reduction. Siggraph 1999, 83–90.
TUMBLIN, J., HODGINS, J., AND GUENTER, B. 1999. Two methods for display of high contrast images. ACM Transactions On Graphics 18, 1, 56–94.
Walz, D. L. (1975). Generating semantic descriptions from scenes with shadows. In:
WARD, G. 1994. A contrast-based scale factor for luminance display. Graphics Gems IV, 415–421.
Watanabe, T. e Cavanagh, P. (1993). Transparent surfaces defined by implicit X junctions. Vision Research, 33, 2339-2346.
D. Williams, P.D. Burns, Diagnostics for digital capture using MTF, Proc. of the Conference on Image Processing, Image Quality, Image capture System, Montreal, Canada, 2001, p. 227.
Winston, P. H. (Ed.), The psychology of computer vision. New York: McGraw-Hill.
Zaidi, Q., Spehar, B. e Shy, M. (1997). Induced effects of backgrounds and foregrounds in three-dimensional configurations: The role of T-junctions. Perception, 26, 395-408.
Parole Chiave
CONTRASTO DI BIANCHEZZA; ATTENZIONE; INTERAZIONE UOMO-MACCHINA; RAGGRUPPAMENTO PERCETTIVO; TRASPARENZA; ILLUMINAZIONE PERCEPITA; MODELLI COMPUTAZIONALI; MAPPATURA DELLA DINAMICA; METRICA DEGLI SPAZI DI COLOREDinamica della Visione: dal sistema umano ai sistemi intelligenti
Università degli Studi di TriesteAbstract
Il programma di ricerca riguarda le dinamiche cognitive e strumentali coinvolte nella percezione del colore. Esso è la prosecuzione delle indagini condotte negli ultimi anni, parte delle quali sono state realizzate anche grazie a finanziamenti ministeriali (PRIN 2000: MM11197484_002; PRIN 2002: 2002094812_002; vedi anche il sito web: http://picaso.usr.dico.unimi.it/~cofin2002/index.htm). In particolare, il programma intende affrontare il problema della percezione cromatica e del bilanciamento attentivo con particolare attenzione ai risvolti applicativi nel campo del modellamento del sistema visivo umano e a quello relativo la realizzazione di Scanner spettrofotometrici. L'approccio che si intende adottare affronta alle origini il problema della interdipendenza tra percezione e attenzione la cui conoscenza permette di fornire indicazioni precise per la costruzione di modelli computazionali della visione. Conseguentemente il programma si articola in indagini condotte da unità operative distinte, che comprendono diverse competenze disciplinari che si integrano in modo armonico. Il nostro scopo è pertanto quello di studiare le regole del bilanciamento attentivo (Unità IV) mediante l'utilizzo di stimoli visivi cromatici e acromatici (Unità I e II) che servono alla realizzazione di sistemi intelligenti capaci di riprodurre un oggetto con una dinamica prossima a quella del sistema visivo umano (Unità III e V). Un approccio che si fonda sui principi dinamici della cognizione >>>Coordinatore Scientifico del Programma di Ricerca
Tiziano AGOSTINI Università degli Studi di TRIESTEObiettivo del Programma di Ricerca
Un approccio che si fonda sui principi dinamici della cognizione, consente di sviluppare e approfondire la conoscenza di base relativa i meccanismi sottesi la percezione del colore nelle sue varie dimensioni e di fornire precise indicazioni per l'implementazione di sistemi intelligenti in grado di generare stimoli visivi affini a quelli prodotti dalla visione di scene reali. Pertanto è possibile illustrare in modo analitico gli obiettivi del programma di ricerca e il contributo di ciascuna unità operativa ripercorrendo il processo che parte dall'attenzione, passando per il colore, e arriva alla realizzazione di sistemi in grado di "percepire" le qualità cromatiche di una scena visiva in modo molto simile a quello del sistema visivo umano. L'unità 4 (Università di Milano) indagherà il funzionamento del sistema di controllo attentivo, andando a scoprire come vengono formate le mappe e i modelli cognitivi dell'ambiente esterno, e come questi interagiscono con le altre rappresentazioni interne e con le conoscenze pregresse, e come si vengano a creare le strategie che il sistema utilizza per far fronte alle possibili variazioni e alle modificazioni dell'ambiente. Questa attività di coordinamento si sa variare in funzione di svariati parametri: complessità del compito, qualità e complessità dei dati, stato dell'individuo, urgenza temporale, etc. Si tratta quindi di andare a variare sistematicamente tali parametri al fine di verificarne gli effetti comportamentali. Un altro >>>Durata
24 mesiBase di partenza scientifica nazionale o internazionale
Il programma di ricerca riguarda le dinamiche cognitive e strumentali coinvolte nella percezione del colore. Esso è la prosecuzione delle indagini condotte negli ultimi anni, parte delle quali sono state realizzate anche grazie a finanziamenti ministeriali (PRIN 2000: MM11197484_002; PRIN 2002: 2002094812_002; vedi pagina web: http://picaso.usr.dico.unimi.it/~cofin2002/index.htm).Secondo Kahneman il termine attenzione rappresenta semplicemente una etichetta che designa riassuntivamente alcuni dei meccanismi interni che determinano il significato di un dato stimolo per chi lo percepisce e lo elabora. Sono proprio questi meccanismi interni che rendono impossibile una previsione sul comportamento umano se vengono prese in considerazione solo le caratteristiche dello stimolo.
Questa posizione, a prima vista molto generica, stabilisce tuttavia almeno un vincolo che serve ad ancorare la trattazione del problema a uno specifico approccio e a determinare l'area di dati e di ricerche che vengono prese in considerazione. L'affermazione di Kahneman presuppone che l'uomo non venga considerato come un sistema che produce risposte prevedibili a partire da stimoli descritti secondo categorie fisiche. Non è infatti, sufficiente conoscere le dimensioni fisiche di uno stimolo, oppure quante volte si presenta per prevedere quale sarà la risposta umana. Questo tuttavia non significa escludere che questi fattori giochino un loro ruolo nella produzione delle risposte >>>



