Den perceptuella igenkänningen av objekt är konceptualiserad för att vara en process där bilden av indata är segmenterad i regioner med djup konkavitet i ett arrangemang av enkla geometriska komponenter, såsom block, cylindrar, kilar och kottar. Det grundläggande antagandet av den föreslagna teorin, erkännande-för-komponenter (RBC), är att en blygsam uppsättning generaliserade-kon komponenter, som kallas geoner (N ^ 36), kan härledas från kontraster av fem lätt detekterbara egenskaper av kanter i en tvådimensionell bild: krökning, collinearitet, symmetri, parallellism och cotermation. Upptäckten av dessa egenskaper är i allmänhet invariant över visningsläge och bildkvalitet och tillåter följaktligen robust objektuppfattning när bilden projiceras från en ny synvinkel eller bryts ner. RBC ger således en principiell redogörelse för det tidigare obeslutade förhållandet mellan de klassiska principerna för perceptuell organisation och mönsterigenkänning: Begränsningarna mot legalisering (Pragnanz) karakteriserar inte det kompletta objektet utan objektets komponenter. Representationskraften kan härledas från fria kombinationer av geoner. En princip för Componential Recovery kan redogöra för de viktigaste fenomenen av objektigenkänning: Om ett arrangemang av två eller tre geoner kan återvinnas från inmatningen, objekt kan snabbt kännas igen även när de är ocluded, roman, roteras på djupet, eller i stor utsträckning degraderas. Resultaten från experiment om uppfattningen av kort presenterade bilder av mänskliga observatörer ger empiriskt stöd för teorin. Varje enskilt objekt kan projicera en oändlighet av bildkonfigurationer till näthinnan. Riktandet av objektet till betraktaren kan variera kontinuerligt, var och en ger upphov till en annan tvådimensionell projektion. Föremålet kan ockluderas av andra objekt eller texturfält, som när de ses bakom bladverk. Objektet behöver inte presenteras som en helfärgad texturerad bild utan kan istället vara en förenklad linjeritning. Dessutom kan föremålet till och med sakna en del av sina delar eller vara ett nytt exempel på sin särskilda kategori. Men det är bara med sällsynta undantag som en bild inte snabbt och lätt klassificeras, antingen som ett fall av en bekant objektkategori eller som ett fall som inte kan klassificeras så (själv en form av klassificering). Betrakta föremålet som visas i figur 1. Vi erkänner det gärna som ett av de objekt som inte kan klassificeras i en välbekant kategori. Trots sin totala obekanthet finns det nära nog enhällighet i dess beskrivningar. Vi tolkar-eller segment-sitt delar i regioner av djup konkavitet och beskriver de delar med vanliga, enkla volymetriska termer, såsom "ett block", "en cylinder" "en tratt eller trunkerad kon." Vi kan titta på zig-zag horisontella fäste som en textur region eller zooma in och tolka det som en serie anslutna block. Samma sak gäller för massan längst ner till vänster: vi kan se den som ett texturområde eller zooma in och tolka den i dess olika stötar. Även om vi vet att det inte är ett bekant objekt, efter ett tag kan vi säga vad det liknar: "En New York City varmkorv vagn, med det stora blocket är den centrala matförvaring och matlagning område, den rundade delen under som ett hjul, den stora bågen till höger som ett handtag, tratten som en apelsinjuice pressar och de olika vertikala rör som ventiler eller paraply stöd." Det är ingen bra vagn, men vi kan se hur den kan vara relaterad till en. Det är som ett 10 bokstävers ord med fyra fel bokstäver. Vi utför gärna samma process för alla föremål, välbekanta eller obekanta, i vårt foveala synfält. Sättet för segmentering och analys i komponenter verkar inte bero på vår förtrogenhet med det specifika objekt som identifieras. Den naiva realism som framträder i beskrivningar av nonsensföremål kan återspegla hur ett representationssystem fungerar genom vilket föremål identifieras.
Senare, Biederman i 1987 föreslog erkännande-för-komponenter (RBC) teori, där ett objekt kan kännas igen av kombinationen av element som kallas geoner: block, cylindrar, och trattlar eller trunkerade kottar som liknar phonemes i ett mänskligt språk REF.
Recognition-by-components: A theory of human image understanding
{'venue': 'Psychological Review', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine']}