Active perception
ಸಕ್ರಿಯ ಗ್ರಹಿಕೆಯು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಆ ನಡವಳಿಕೆಗಳು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ದತ್ತಾಂಶದ ಹರಿವಿನಿಂದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ನಡವಳಿಕೆಗಳ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ. ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಜಗತ್ತನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು, ನಾವು ಸುತ್ತಲೂ ಚಲಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ-ಆ ನಡವಳಿಕೆಯ (ಕ್ರಿಯೆ) ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಪರಿಸರದ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು (ಗ್ರಹಿಕೆ) ನಿರ್ಮಿಸಲು ನಮ್ಮ ಇಂದ್ರಿಯಗಳ ಮೂಲಕ ಜಗತ್ತನ್ನು ಮಾದರಿ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ. ಸಕ್ರಿಯ ಗ್ರಹಿಕೆಯ ರಚನೆಯೊಳಗೆ, ಸಂವೇದನಾ ದತ್ತಾಂಶದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವು ಆ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ನಡವಳಿಕೆಗಳಿಂದ ಅಂತರ್ಗತವಾಗಿ ಬೇರ್ಪಡಿಸಲಾಗದು. ಕ್ರಿಯೆ ಮತ್ತು ಗ್ರಹಿಕೆಗಳು ನಿಕಟವಾಗಿ ಬೆಸೆದುಕೊಂಡಿವೆ. ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಸ್ತುವಿನ ನೋಟವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಏಜೆಂಟ್ (ಪ್ರಾಣಿ, ರೋಬೋಟ್, ಮಾನವ, ಕ್ಯಾಮರಾ ಮೌಂಟ್) ಸ್ಥಾನವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವ ಅಥವಾ ಪರಿಸರವನ್ನು ಗ್ರಹಿಸಲು ಏಜೆಂಟ್ ಚಲನೆಯನ್ನು ಬಳಸುವ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ರೋಬೋಟ್ ಅಡೆತಡೆಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವುದು) ದೃಷ್ಟಿಗೆ (ಸಕ್ರಿಯ ದೃಷ್ಟಿ) ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಇದನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸಮಗ್ರವಾಗಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಹೆಚ್ಚು ಔಪಚಾರಿಕ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದ ಪ್ರಕಾರ, ಸಕ್ರಿಯ ಗ್ರಹಿಕೆಯುಃ ". ಗ್ರಹಿಕೆಗಾಗಿ ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣ ತಂತ್ರಗಳ ಅಧ್ಯಯನವಾಗಿದೆ. ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಎಂದರೆ ಸಂವೇದಕಗಳ ಮಾದರಿಗಳು, ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆ. ನಾವು ಸ್ಥಳೀಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಜಾಗತಿಕ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಅವುಗಳ ಸ್ಥಳ ಮತ್ತು ಸಮಯದಲ್ಲಿನ ಅನ್ವಯದ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುತ್ತೇವೆ. ಸ್ಥಳೀಯ ಮಾದರಿಗಳು ಮಸೂರದ ಆಪ್ಟಿಕಲ್ ವಿರೂಪಗಳು, ಫೋಕಲ್ ಮಸೂರ, ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್, ಬ್ಯಾಂಡ್-ಪಾಸ್ ಫಿಲ್ಟರ್ ಮುಂತಾದ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತವೆ. ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ ಜಾಗತಿಕ ಮಾದರಿಗಳು ಒಟ್ಟಾರೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ನಿರೂಪಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ಗಳು ಹೇಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಭವಿಷ್ಯ ನುಡಿಯುತ್ತವೆ. ಒಬ್ಬರು ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತಿರುವಾಗ ನಷ್ಟದ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವಂತಹ ಕ್ರಮಗಳ ಅನುಕ್ರಮದ ಹುಡುಕಾಟವಾಗಿ ನಿಯಂತ್ರಣ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಲಾಗಿದೆ. ಚಿತ್ರದ 2-0 ವಿಭಜನೆ ಮತ್ತು 3-0 ಆಕಾರದ ನಿಯತಾಂಕಗಳ ಮೇಲೆ ಫೋಕಸ್ ಮತ್ತು ಸ್ಟೆರಾಲ್ವರ್ಜೆನ್ಸ್ನಿಂದ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ ಸಿದ್ಧಾಂತದ ಅಸ್ತಿತ್ವದ ಪುರಾವೆಯಾಗಿ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಆಪ್ಟಿಕಲ್ ಹರಿವಿನ ಸಿದ್ಧಾಂತವು ಸಕ್ರಿಯ ಗ್ರಹಿಕೆಯ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳಿಂದ ಹುಟ್ಟಿಕೊಂಡಿದೆ, ಮತ್ತು ಆಪ್ಟಿಕಲ್ ಹರಿವನ್ನು ಈಗ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ದೃಷ್ಟಿ ಸಂವೇದಕದಿಂದ (ಕ್ಯಾಮೆರಾ) ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲಾದ ಚಲನೆಯ ವಾಹಕ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗಿದ್ದರೂ, ಇದನ್ನು ಮೂಲತಃ ಸಕ್ರಿಯ ಗ್ರಹಿಕೆಯ ಪರಿಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ. ವಿಶ್ವದ ಏಜೆಂಟ್ನ (ಪ್ರಾಣಿ, ರೋಬೋಟ್, ಮಾನವ) ನಡವಳಿಕೆಯು ದೃಶ್ಯ ಸಂವೇದಕದ (ಕ್ಯಾಮೆರಾ, ಕಣ್ಣು) ಮೇಲೆ ದತ್ತಾಂಶದ ಹರಿವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ಸಂವೇದಕವು ಸ್ಯಾಂಪಲ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕೆಲವು ಗಣನೆಯ ಮೂಲಕ ಏಜೆಂಟ್ನಿಂದ ಪರಿಸರದ ಗ್ರಹಿಕೆಗೆ ಅರ್ಥೈಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಗ್ರಹಿಕೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಏಜೆಂಟ್ ಹೆಚ್ಚಿನ ದತ್ತಾಂಶ ಹರಿವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುವ ಮತ್ತೊಂದು ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತಾನೆ. ಹೀಗಾಗಿ ಆಪ್ಟಿಕಲ್ ಹರಿವು ಎಂದರೆ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಚಲನೆಯ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಪರಿಸರದಿಂದ ದೃಷ್ಟಿ ಸಂವೇದಕಕ್ಕೆ ಬೆಳಕು ಸಾಗಿಸುವ ದತ್ತಾಂಶ ಹರಿವು. ಸಕ್ರಿಯ ಗ್ರಹಿಕೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಆದರೆ ಕಿರಿದಾದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವು ಮೆದುಳಿನೊಳಗಿನ ಗ್ರಹಿಕೆ ಮತ್ತು ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಒಂದೇ ವಿಷಯವಾಗಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಒಂದು ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನೋಡಿದಾಗ, ಅದು ಆಂತರಿಕವಾಗಿ ಸಂಭವನೀಯ ಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿ ರೂಪಾಂತರಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದರ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಎಂದು ಅದು ಹೇಳುತ್ತದೆ. ಇದು ಜನರು ಮತ್ತು ಪ್ರಾಣಿಗಳು ಇತರರು ಏನು ಮಾಡುವುದನ್ನು ನೋಡುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದರ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಏನು ಮಾಡಬೇಕೆಂದು ಕಲಿಯುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ. ಸಕ್ರಿಯ ಗ್ರಹಿಕೆಯು ಪರಿಸರ ಮನೋವಿಜ್ಞಾನದ ವಿಶಾಲ ಕ್ಷೇತ್ರದ ಭಾಗವಾಗಿದೆ. ಪರಿಸರ ಮನೋವಿಜ್ಞಾನವನ್ನು (ಮತ್ತು ಪರಿಸರ ಗ್ರಹಿಕೆಯ ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳು) 1930 ರ ದಶಕದಲ್ಲಿ ಗೆಸ್ಟಾಲ್ಟ್ ಮನಶ್ಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ರೂಪಿಸಿದರು ಮತ್ತು 1950 ರಿಂದ 1970 ರ ದಶಕದಲ್ಲಿ ಗಿಬ್ಸನ್ ಅವರು ಪರಿಷ್ಕರಿಸಿದರು. ಈ ಸಿದ್ಧಾಂತವು ಪ್ರಬಲವಾಗಿದೆ, ಆದರೂ ಇದು ಸುಮಾರು 80 ವರ್ಷಗಳಿಂದಲೂ ಇದೆ, ಇದನ್ನು ಯಾವಾಗಲೂ ಮನೋವಿಜ್ಞಾನದ ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಕ್ಷೇತ್ರವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗಿದೆ. ಸಕ್ರಿಯ ಗ್ರಹಿಕೆಯ ಅನ್ವಯಗಳು ನೆಲದ ವಾಹನಗಳು, ನೀರೊಳಗಿನ ವಾಹನಗಳು ಮತ್ತು ವಾಯು ವಾಹನಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್ಗೆ ಸಕ್ರಿಯ ಗ್ರಹಿಕೆಯನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಬಗ್ಗೆ ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಕೆಲಸವಿದೆ. ಒಬ್ಬರು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಿದಂತೆ, ಸಕ್ರಿಯ ಗ್ರಹಿಕೆಯ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದಲ್ಲಿ ಆಪ್ಟಿಕಲ್ ಹರಿವನ್ನು ಸೇರಿಸಿದಾಗ ಸಂಬಂಧಿತ ಕೆಲಸದ ಪ್ರಮಾಣವು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ. ಸಕ್ರಿಯ ತೀರ್ಮಾನದ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಗ್ರಹಿಕೆ ಕ್ರಿಯೆ (ತತ್ವಶಾಸ್ತ್ರ) ಅನ್ನು ಸಹ ನೋಡಿ.