UDC 002.53; 004.89; 621.3.068 Petsa ng pagsusumite ng artikulo: 14.03.2014

MGA COGNITIVE TECHNOLOGIES PARA SA VISUALIZING MULTIDIMENSIONAL DATA PARA SA MATALINONG PAGPAPASYA SUPPORT

V.V. Tsaplin, Ph.D., Associate Professor, Chief Mananaliksik(Research Institute "Tsentrprogramsistem", ave. 50 let Oktyabrya, 3a, Tver, 170024, Russia, [email protected]); V.L. Gorokhov, Doktor ng Teknikal na Agham, Propesor (St. Petersburg State University of Architecture and Civil Engineering, 2nd Krasnoarmeiskaya str., 4, St. Petersburg, 190005, Russia, [email protected]); V.V. Vitkovsky, Kandidato ng Physical and Mathematical Sciences, Propesor (Special Astrophysical Observatory ng Russian Academy of Sciences, Nizhny Arkhyz, 1, Karachay-Cherkessia, 369167, Russia, [email protected])

Binabalangkas ng artikulo ang mga prinsipyo ng cognitive computer graphics at nagbibigay ng mga halimbawa ng praktikal na aplikasyon nito para sa pagbuo ng mga decision support system (DSS). Ang phenomenon ng cognitive computer graphics ay binubuo sa pagbuo ng mga imahe sa display screen na lumilikha ng mga kamangha-manghang larawan sa isip ng operator ng tao. Ang mga larawang ito ay may aesthetic appeal at nagpapasigla sa intuwisyon ng isang tao. Ang imahe sa display ay lumilikha sa kanyang isip ng isang gumagalaw na three-dimensional na imahe, na nabuo ng buong hanay ng multidimensional na data at biswal na nagpapakita ng mga katangian ng pinag-aralan na lugar ng paksa. Kapag nakikita ang mga larawang ito, ang isang tao

ang operator ay may kakayahang makilala ang indibidwal geometric na katangian ang naobserbahang larawan at ikonekta ang mga ito sa nilalaman ng paksa ng naprosesong multidimensional na data. Napakahalaga na pagsamahin ang iminungkahing teknolohiyang nagbibigay-malay sa modernong mga posibilidad intelligent programming interface at multidimensional program pagsusuri sa istatistika datos. Iminungkahi ang mga bagong algorithmic approach sa cognitive visualization batay sa hyperbolic geometry at algebraic varieties. AT sa isang tiyak na kahulugan maaari nating pag-usapan ang tungkol sa paglitaw ng isang bagong uri ng DSS - mga sistema ng suporta sa pagpapasya ng nagbibigay-malay.

Mga Keyword: cognitive image sa multidimensional space, cognitive visualization ng multidimensional statistical data, algorithm para sa cognitive visualization ng sitwasyon, decision support system, emergency na sitwasyon.

Natanggap noong 03/14/2014

MULTIDIMENSIONAL DATA VISUALIZING COGNITIVE TECHNOLOGIES FOR DECISION-MAKING INTELLIGENT SUPPORT Tsaplin V. V., Ph.D. (Military Sciences), Associate Professor, Chief Researcher (Research Institute "Centerprogramsistem", 50 let Oktyabrya Ave. 3a, Tver, 170024, Russian Federation, [email protected]);

Gorokhov V.L., Dr.Sc. (Engineering), Propesor (St. Petersburg State University of Architecture and Civil Engineering, 2nd Krasnoarmeyskaya St. 4, St. Petersburg, 190005, Russian Federation, [email protected]);

Vitkovskiy V.V., Ph.D. (Physics and Mathematics) (Special Astrophysics Observatory ng Russian Academy of Sciences, Nizhny Arkhyz 1, Karachaevo-Cherkesiya, 369167, Russian Federation, [email protected])

abstract. Inilalarawan ng artikulo ang mga prinsipyo at halimbawa ng cognitive machine graphics para sa pagbuo ng Decision Support Systems (DSS). Ang cognitive machine graphics phenomenon ay nagpapakita ng mga graphic na representasyon na lumilikha ng mga nakamamanghang larawan sa utak ng operator ng tao. Ang mga larawang ito ay nagpapasigla sa mga mapaglarawang impresyon nito, na malapit na nauugnay sa mga intuitive na mekanismo ng pag-iisip. Ang cognitive effect ay sa katunayan na ang tao ay nakikita ang gumagalaw na projection bilang isang three-dimensional na larawan na nailalarawan sa pamamagitan ng multidimensional na mga katangian ng data sa multidimensional na espasyo. Pagkatapos ng pag-aaral ng multidimensional na data ng visual na aspeto ay may lalabas na posibilidad para sa isang user na magpinta ng mga interesanteng hiwalay na mga bagay o grupo ng mga bagay sa pamamagitan ng karaniwang machine drawing. Ang susunod na user ay maaaring bumalik sa pamamaraan ng pag-ikot ng imahe upang suriin ang mga ideya ng intuitive na user tungkol sa mga cluster at ang ugnayan sa multidimensional na data. Posibleng bumuo ng mga pamamaraan ng pagguhit ng cognitive machine kasama ng iba pang mga teknolohiya ng impormasyon. Sila ang mga packet ng digital sa espesyal pakiramdam na posibleng sabihin na may lalabas na bagong uri ng DSS - Cognitive Decision Support Systems (CDSS) .

Mga Keyword: cognitive image sa multidimensional space, cognitive visualization ng multidimensional statistical data, algorithm ng environment cognitive visualization, decision support system, emergency na sitwasyon.

Sa kasalukuyan, ang problema ng pagsusuri sa pagpapatakbo ng isang malaking dami ng pabago-bagong pagbabago ng mga parameter ng buong kumplikadong mga bagay sa ilalim ng pag-aaral ay nagiging may kaugnayan. Ang ganitong problema ay lumitaw, halimbawa, sa larangan ng militar sa taktikal na pagsusuri ng mga operasyong militar, mga sakuna na gawa ng tao, estratehikong pagpaplano at pagmomodelo ng paggamit ng mga sistema ng armas, sa paglikha ng isang bagong henerasyon ng mga sistema ng pagpapadala na sumasalamin sa sitwasyon. sa kontroladong airspace o iba pang operational space. Ang mga problemang ito ay masinsinang nalutas sa loob ng balangkas ng parehong estratehiko at taktikal na martial arts (gamit ang buong arsenal ng modernong matematika: ang teorya ng pagsasaliksik sa operasyon, ang teorya ng pinakamainam na kontrol at pag-optimize), at ang paglikha ng mga awtomatikong sistema ng mga modernong armas.

Kapag nilutas ang mga ito at iba pang katulad na mga problema, ang isang tao ay kailangang harapin ang isang bilang ng mga makabuluhang paghihirap na nauugnay sa malaking papel ng intuwisyon ng operator, na batay sa likas na kakayahan ng isang tao na direktang madama ang isang sitwasyon ng labanan o isang emergency (ES). Ang mga modernong kondisyon ng labanan at mga sakuna na gawa ng tao ay nag-iisa sa operator sa mga terminal, kung saan sa parehong oras

libu-libong mga parameter ang naayos, na hindi niya mabilis na naiintindihan at malikhaing iproseso sa kanyang isipan. Ang pangunahing kahirapan ay ang isang tao ay isang elemento lamang ng isang kumplikadong awtomatikong kontrol at sistema ng pamamahala na hindi inangkop sa kanyang mga malikhaing kakayahan. Ang mga pamamaraan ng pagsasama ng operator sa naturang sistema, na binuo nang mas maaga sa loob ng balangkas ng ergonomya, bahagyang ginawang posible na iakma ito sa tinatawag na mga ergotechnical system, ngunit ang malaking potensyal ng malikhain at propesyonal na intuwisyon ay hindi ganap na ginamit.

Gayunpaman, salamat sa pag-unlad sa larangan ng cognitive sciences, cognitive psychology, epistemology at information technology, sa panimula ay lumitaw ang mga bagong pagkakataon para sa isang radikal na solusyon sa mga problema sa itaas. Ang pag-unlad na ito ay lalo na ipinakita sa paglikha ng mga bagong teknolohiya at pamamaraan ng cognitive computer graphics.

Mga prinsipyo sa trabaho. Ang diskarte na iminungkahi ng mga may-akda ay ginagawang posible na mag-proyekto ng multidimensional na data na ipinakita sa anyo ng Grassmann manifolds papunta sa isang eroplano na arbitraryong tinukoy ng operator-researcher sa isang multidimensional na configuration (phase) space.

kanin. 1. Stratification ng mga biktima Pic. 2. Pagsasapin-sapin ng mga mapagkukunan sa kaso ng pagkakaloob ng mga rehiyon na may mga sitwasyong pang-emerhensiya ayon sa tiyempo at mga rehiyon

teknikal na paraan ng pagliligtas

Fig. 2. Mga mapagkukunan ng panganib 1. Pagsasapin-sapin ng mga rehiyon sa petsa

sa teknikal na paraan ng pagtiyak at rehiyon

kanin. 3. Stratification ng estado at availability teknikal na paraan iligtas ayon sa rehiyon

Fig. 3. Rehiyon stratification sa mga pasilidad ng kaligtasan at teknikal na kondisyon

stve. Kasabay nito, ang pagpili pinakamahusay na posisyon ang projection plane ay isinasagawa ng gumagamit mismo, umaasa sa kanyang intuwisyon at nagbibigay-malay na imahe sa harap ng kanyang mga mata. Ang pagkakaroon ng kakayahang aktibong maimpluwensyahan ang oryentasyon ng projection plane sa multidimensional space, ang mananaliksik ay malaya mula sa mga paunang pagsasaalang-alang tungkol sa istatistikal (geometric) na istraktura ng data na kinakatawan ng mga bagay. Direktang nakikita ng isang tao sa screen ang mga projection ng mga cluster o multidimensional na ibabaw kung saan nabuo ang kanyang data. Ang kamangha-manghang imaheng ito ay nagpapasigla sa kanyang madaling maunawaan na mga bagay na pinag-aaralan.

Nasa ibaba ang isang maikling halimbawa ng paggamit ng mga paraan ng cognitive visualization ng sitwasyon na binuo ng mga may-akda, na may kakayahang malutas ang problema ng aktibo at kinokontrol na pagpapasigla ng intuwisyon at empirical na karanasan ng operator upang makagawa ng sapat na mga desisyon sa kumplikado at mabilis na ngayon. nagbabagong kapaligiran. Bilang karagdagan, sa panimula, ang mga bagong algorithmic approach na batay sa hyperbolic geometry at algebraic varieties ay iminungkahi at binuo.

Ang isang halimbawa ng cognitive visualization ay isang cognitive analysis ng mga technospheric hazard, na isinagawa

ned sa loob ng balangkas ng pakikipagtulungan sa Ministry of Emergency Situations ng Russia. Ang pag-aaral ay isinagawa sa partisipasyon at kadalubhasaan ng mga empleyado ng All-Russian Scientific Research Institute para sa Civil Defense at mga emergency EMERCOM ng Russia" (Federal Center for Science and mataas na teknolohiya)). Ang impormasyon sa mga emergency na naitala noong 1st quarter ng 2012 (703 emergency) ay ginamit bilang paunang data para sa pagsusuri. Ang mga emerhensiya na naganap sa daan-daang pasilidad ay sinuri ayon sa mga sumusunod na napiling parameter: buwan, estado, sukat, rehiyon, bilang ng mga biktima, bilang ng mga namatay, tauhan, kagamitan, pinagmulan ng mga emerhensiya.

Mga posibleng opsyon mga imaheng nagbibigay-malay sa isang static na posisyon para sa pagsusuri ng mga sitwasyong pang-emergency na ito (ang projection ng isang multidimensional na ulap sa isang eroplano na tinukoy ng isang pares ng mga parameter axes) ay ipinapakita sa Mga Figure 1-3.

Maaari itong tapusin na ang paggamit ng visualization ng multidimensional na istatistikal na data gamit ang pagbuo ng isang nagbibigay-malay na imahe bilang isang karagdagang tool sa pagsusuri at pagtataya ng mga emerhensiya ay naging posible upang maakit ang pansin sa kanilang mga espesyal na klase, na hindi matukoy nang walang paggamit. ng intuitive perception ng cognitive images.

kanin. 4. Mga larawang nagbibigay-malay sa hyperbolic visualizer 4. Mga larawang nagbibigay-malay sa hyperbolic visualizer

Mga bagong algorithm para sa cognitive visualization. Inaalok karagdagang pag-unlad cognitive visualization algorithm batay sa interpretasyon ng k-dimensional projective space Pk sa isang ^-dimensional hyperbolic space sa ^, na sinusundan ng pagbabago ng huli sa isang cognitive three-dimensional na imahe. Ang pagbuo na ito ng hyperbolic geometry ng multidimensional na data ay nangyayari gamit ang Plücker coordinates. Ang ganitong mga algorithm ay may kakayahang cognitively visualizing kahit terabyte na mga koleksyon ng mga bagay. Ang isang nagbibigay-malay na imahe ng ganitong uri ay ipinapakita sa Figure 4.

Ang hyperbolic visualization algorithm ay sumusuporta sa isang mahusay na paraan ng pakikipag-ugnayan sa mga hierarchies mas malaking sukat kaysa sa mga karaniwang hierarchy renderer. Habang ang isang normal na 2D renderer sa isang 600x600 pixel na window ay maaaring magpakita ng 100 node, ang isang hyperbolic browser ay maaaring magpakita ng 1,000 node, kung saan humigit-kumulang 50 ang nakatutok at madaling basahin.

Ito ay lalong mahalaga kapag sinusuri ang mga istatistikal na relasyon, factor analysis, target na pagtuklas at pagkilala. Ang dynamic na visualization procedure ay hindi umaasa sa hindi kumpleto at posibleng maling a priori na impormasyon tungkol sa likas na katangian ng mga bagay, at samakatuwid, nang hindi ipinapasok ang distorting na impluwensya ng isang partikular na modelo sa mga projection, ginagawang posible na gumamit ng visualized na mga imahe sa mga kondisyon ng malalim na a priori na kawalan ng katiyakan ng paksang lugar ng mga operasyong pangkombat at armas. Ang mga may-akda ay nakabuo ng mga multiplatform na bersyon ng Java mga sistema ng software SpaceWalker at , may kakayahang magpatupad ng mga teknolohiya para sa cognitive visualization ng operational environment para sa mga pangkalahatang serbisyo sa pagpapadala.

May isa pang posibilidad ng cognitive control ng pinakamaliit na pagbabago sa estado ng mga bagay. Ipinakita ng mga pag-aaral na kahit na ang mga maliliit na pagbabago sa mga parameter ng mga bagay ay makabuluhang nagbabago sa kanilang mga nagbibigay-malay na imahe, na nagpapahintulot sa operator na agad na mapansin ang isang pagbabago sa mga katangian ng mga bagay. Dapat itong bigyang-diin na ang paggamit ng hyperbolic geometry kapag lumilikha ng isang nagbibigay-malay na imahe ay ginagawang posible na biswal na kumatawan sa nilalaman ng terabyte multidimensional arrays. Bilang karagdagan, ang paggamit ng mga application na ito ng cognitive graphics ay magiging mas epektibo kapag ito ay ipinatupad sa mga teknolohiya ng network. Ang isang kahanga-hangang epekto ay maaaring makuha sa pamamagitan ng pagpapakilala ng paraan ng operational analysis sa mga online space monitoring system.

operational analysis ng malalaking volume ng multidimensional na data - mula sa pagpaplano ng mga operasyon hanggang sa pagsubaybay at pagmomodelo ng mga teknikal na sistema.

Panitikan

1. Garret R., London J. Mga Batayan ng mga operasyon sa dagat; [per. mula sa Ingles]. M.: Voen. Moscow Publishing House, 1974. 268 p.

2. Cognitive approach; [res. ed. V.A. Lektor]. M.: "KANON +" ROOI "Rehabilitasyon", 2008. 464 p.

3. Prokopchina S.V., Shestopalov M.Yu., Utkin L.V., Kupriyanov M.S., Lazarev V.L., Imaev D.Kh., Gorokhov V.L., Zhuk Yu.A., Spesivtsev A.V. Pamamahala sa ilalim ng kawalan ng katiyakan: monograph. St. Petersburg: Publishing House ng St. Petersburg Electrotechnical University "LETI", 2014. 303 p.

4. Zenkin A.A. nagbibigay-malay computer graphics. M.: Nauka, 1991.

5. Cook D., Swaine D.E. Interactive at Dynamic na Graphics Para sa Pagsusuri ng Data. Spriger, 2009. 345 p.

6. Gorokhov V.L., Muravyov I.P. Cognitive machine graphics. Paraan ng mga dynamic na projection at matatag na pagse-segment ng multidimensional na data: monograph; [ed. A.I. Mikhaylushkin]. St. Petersburg: SPbGIEU, 2007. 170 p.

7. Lo A. Big data, Systemic Risk, at Privacy-Preserving Risk Measurement / Big Data &Privacy - Work Shop Summary Report Hunyo 19, 2013 Massachusetts Institute of Technology, 2013. 45 p.

8. Rosenfeld B.A. Multidimensional na mga puwang. M.: Nauka, 1966. 647 p.

9. Klein F. Mas mataas na geometry. M.: URSS, 2004. 400 p.

1. Garret R.A., London J.Ph. Mga batayan ng pagsusuri sa operasyon ng hukbong-dagat. United States Naval Institute Publ., 1970, 254 p. (Russ. ed.: Osnovy analiz operatsiy na higit pa. Moscow, Voennoe izdatelstvo, 1974, 268 p.).

2. Lektorskiy V.A. (Ed.) Kognitivnyiy podkhod. Moscow, KANON+ ROOI Reabilitsiya Publ., 2008, 464 p.

3. Prokopchina S.V., Shestopalov M.Yu., Utkin L.V., Kupriyanov M.S., Lazarev V.L., Imaev D.H., Gorokhov V.L., Zhuk Yu.A., Spesivtsev A.V. Upravlenie v usloviyakh neopredelyonnosti. Monograph, St. Petersburg, St. Petersburg Petersburg Electrotechnical Univ. "LETI" Publ., 2014, 303 p.

4. Zenkin A.A. Kognitivnaya kompyuternaya grafika. Moscow, Nauka, 1991, 192 p.

5. Cook D., Swaine D.E. Interactive at dynamic na graphics para sa pagsusuri ng data. Spriger Publ., 2009, 345 p.

6. Gorokhov V.L., Muravyev I.P. Kognitivnaya mashinnaya grafika. Pamamaraan dinamicheskikh proektsiy i robastnaya segmenta-tsiya mnohomernyikh dannykh. Monograph, St. Petersburg, St. Petersburg Petersburg State University of Economics (UNECON) Publ., 2007, 170 p.

7. Lo A. Malaking data, sistematikong panganib, at pagsukat ng panganib na nagpapanatili ng privacy. Malaking Data at Privacy - Ulat ng Buod ng Workshop. 2013, Massachusetts Institute of Technology Publ., 2013, 45 p.

8. Rozenfeld B.A. Multidimensional na prostranstva. Moscow, Nauka, 1966, 647 p.

9. Kleyn F. Vyisshaya geometriya. Moscow, URSS Publ., 2004, 2nd ed., 400 p.

10. Vitkovskiy V., Komarinskiy S. 6-D visualization ng multidimensional na data sa pamamagitan ng cognitive technology. Astronomical Data Analysis Software and Systems (ADASS) XIX. Mizumoto Y., Morita K.-I., Ohishi M. (Eds.). USA, San Francisco, 2010, pp. 449-553.

PAGBUBUO NG COGNITIVE COMPUTER GRAPHICS SA LOOB NG FRAMEWORK NG APPLIED SCIENCE NG COMPUTER SCIENCE

Art. guro ng departamento ng ISvEC

Sangay ng SPbGIEU

Maraming mga pag-aaral ng mga psychologist na nakatuon sa pagsusuri ng proseso ng paglutas ng mga problema ng mga tao ay nagpakita na ang unang dalawang yugto ay ang pinaka-nakakaubos ng oras sa prosesong ito. Ang isang tao ay gumugugol ng maximum na pagsisikap sa proseso ng paglipat mula sa isang hindi malinaw na pakiramdam ng isang tiyak na sitwasyon sa isang malinaw na nabalangkas na gawain. Bilang isang tuntunin, ang yugtong ito ay nakikita ng karamihan sa mga mananaliksik bilang malikhain. Sa kung ano ang nabuong ideya ng problema at hinahangad ang pagbabalangkas nito. Dagdag pa, sa maraming mga kaso, ang usapin ay tungkol lamang sa aplikasyon ng isang propesyonal.

Ang mga yugto ng pagbabalangkas ng problema sa ilalim ng mga kondisyon ng paggamit ng algebraic na diskarte ay nananatiling wala sa larangan ng pangitain ng agham. Ang problemang ito ay malinaw na hindi algorithmic. Ang bawat gawain ay may indibidwal na karakter, at ang pagkakaroon ng anumang pangkalahatang pamamaraan, maliban sa mga pamamaraan lamang (tulad ng mga algorithm sa paghahanap ng imbensyon, ay halos hindi posible dito). Gayunpaman, bilang mga kilalang mathematician na seryosong nag-iisip tungkol sa mga pamamaraan ng pagkamalikhain sa matematika ay paulit-ulit na nabanggit, sa yugto ng paghahanap para sa pagbabalangkas ng isang problema, isang mahalagang papel ang madalas na ginampanan ng mga geometric na representasyon at mga modelo. At ito ay kagiliw-giliw na madalas na hindi sila direktang nauugnay sa likas na katangian ng problemang niresolba, ngunit nauugnay lamang ang pahayag na ito. Ang parehong kababalaghan ay nabanggit ng mga psychologist. Subukan nating ilista ang mga tampok na katangian ng isang bagong direksyon sa computer science, na tinatawag na cognitive graphics. Ang isang mas detalyadong talakayan sa direksyon na ito ay nakapaloob sa unang monograph sa mundo na partikular na nakatuon sa mga cognitive graphics.

Ang computer graphics ay isang larangan ng computer science na sumasaklaw sa lahat ng aspeto ng pagbuo ng mga imahe gamit ang computer.

Lumitaw noong 1950s, noong una ay naging posible na magpakita lamang ng ilang dosenang mga segment sa screen.

Ang batayan ng computer graphics steel mga pangunahing agham: matematika, kimika, pisika, atbp.

Ginagamit ang mga computer graphics sa halos lahat ng mga disiplinang pang-agham at inhinyero para sa visual na perception at paghahatid ng impormasyon. Karaniwan ding kasanayan ang paggamit ng mga computer simulation sa pagsasanay ng mga piloto at iba pang propesyon (simulator). Ang kaalaman sa mga pangunahing kaalaman sa computer graphics ay kailangan na ngayon para sa isang engineer at isang scientist.

Ang resulta ng aplikasyon ng computer graphics ay isang imahe na maaaring magamit para sa iba't ibang layunin.

Cognitive computer graphics- computer graphics para sa mga abstract na pang-agham, na nag-aambag sa pagsilang ng bagong kaalamang pang-agham. Ang teknikal na batayan para dito ay makapangyarihang mga computer at mga tool sa visualization na may mataas na pagganap.

Ang isang halimbawa ng paggamit ng cognitive computer graphics sa mga inilapat na informatics ay maaaring cognitive visualization ng algorithm flowcharts, three-dimensional na representasyon ng mga research object, visual na representasyon ng mga modelo ng data, atbp.

Ang isang katulad na pamamaraan ay ginamit para sa mga pana-panahong pag-andar. Tulad ng alam mo, ang mga graph ng periodic function ay may paulit-ulit na mga seksyon, samakatuwid, kung ililipat mo ang graph ng isang periodic function sa mga tala, ang musika ay magkakaroon ng paulit-ulit na mga fragment.

Ang paglutas sa problema ng pagsubaybay sa pagpapatupad ng mga pambansang proyekto ay nangangailangan ng pagsasaalang-alang sa maraming mga kadahilanan. Ang sukat at dynamism ng sitwasyon sa pagpapatupad ng mga pambansang proyekto ay nangangailangan ng mabilis na pagproseso ng isang makabuluhang halaga ng paunang data, ang pagbuo at pag-ampon ng sapat at napapanahong mga desisyon.

Itinataas nito ang problema ng pang-unawa at interpretasyon ng heterogenous na impormasyon ng gumagawa ng desisyon, na tumutukoy sa kaugnayan ng paglutas ng problema sa paghahanap ng mga anyo ng pagtatanghal nito na hindi kasama o binabawasan ang kalabuan ng pag-unawa sa kasalukuyang sitwasyon.

Ang pag-iisip ng tao ay binuo sa paraang ang isang tao ay nag-iisip hindi sa mga salita at numero, ngunit sa mga imahe. Ang sitwasyon ay eksaktong pareho sa pang-unawa ng impormasyon tungkol sa nakapaligid na mundo: ang mga imahe na nabuo sa pamamagitan ng iba't ibang katawan ang mga damdamin ay nakikita sa kabuuan.

Ipinakikita ng mga pag-aaral na ang visual na bahagi ng pinaghihinalaang imahe ay ang pinakamahalaga. Ito ay nagpapahiwatig ng pangangailangan para sa isang priyoridad na solusyon ng problema ng visualization ng numerical at non-numerical (verbal, graphic) na paunang data at ang mga resulta ng kanilang analytical processing.

Sa loob ng balangkas ng computer science, umuunlad ang cognitive computer graphics sa mga sumusunod na lugar:

– pag-aaral ng pangkalahatang pagbuo ng mga cognitive graphic na imahe ng mga pamamaraan, mga pamamaraan ng cognitive computer graphics;

- pag-aaral mga indibidwal na katangian perception, lalo na ang aperception nito;

– pagbuo ng isang modelo ng pang-unawa sa impormasyon ng mga gumagawa ng desisyon;

– pagbuo ng isang alpabeto ng isang konsepto at matalinghagang wika para sa representasyon ng data, kabilang ang mga stereotypical na simbolo na nagpapakita ng mga bagay at phenomena ng nakapaligid na mundo na may iba't ibang antas ng pagkakapareho, nauugnay na mauunawaan na mga graphic primitive kung saan ang GO ng anumang kumplikado ay synthesize, at mga pantulong na simbolo ay kinakailangan upang ikonekta ang mga graphic primitive at maakit ang pansin sa pinaka-kaugnay na pagtatanggol sibil;

- pag-aaral ng mga katangian ng GO na nakakaapekto sa gumagawa ng desisyon kapag sila ay pinaghihinalaang sa antas ng mga sensasyon - enerhiya, geometriko, pabago-bago;

- ang pagbuo ng "grammar" ng konseptong-makasagisag na wika, iyon ay, ang mga pangunahing patakaran para sa pagbuo ng GO at mga cognitive na eksena;

– pagbuo ng isang prototype subsystem para sa pagsasalarawan ng mga resulta ng impormasyon at analytical na suporta para sa pagsubaybay sa pagpapatupad ng mga prayoridad na pambansang proyekto batay sa isang konsepto at matalinghagang wika ng presentasyon ng data;

- eksperimentong pagpapatunay ng pagiging epektibo ng binuo na prototype sa mga tuntunin ng kahusayan, pagkakumpleto, katumpakan ng pagdama ng impormasyon ng gumagawa ng desisyon.

Ang mga pangunahing direksyon ng inilapat na cognitive science. Artipisyal na katalinuhan: mga pagkakataon at limitasyon. Mga sistema ng dalubhasa at mga sistemang sumusuporta sa desisyon. Pagmomodelo ng paggawa ng desisyon sa ekonomiya at ang problema ng rasyonalidad ng tao. Ang problema ng natural na pagpoproseso ng wika at mga sistema ng pagsasalin ng makina. Ang mga pangunahing direksyon ng robotics: ang mga problema ng pagmomodelo sa pagtatayo ng paggalaw, oryentasyon sa espasyo at pagsasanay ng mga mobile robot. Interaksyon ng tao-computer: mga pangunahing diskarte at pamamaraan ng pananaliksik. Cognitive ergonomics. Disenyo at computer graphics. Mga Virtual Reality.

Ang malawakang paggamit ng mga teknolohiyang hypertext at ang paradigm ng multimedia na malapit na nauugnay sa mga teknolohiyang ito ay nagpapasigla din sa pagbuo ng mga cognitive graphics. Tulad ng alam mo, ang paradigm ng multimedia ay katumbas ng mga karapatan ng mga teksto at mga imahe. Sa isang non-linear na representasyon (sa anyo ng isang network), na karaniwan para sa mga teknolohiya ng hypertext, pinapayagan ka ng multimedia paradigm na mag-navigate sa network, kapwa sa antas ng teksto at sa antas ng imahe, na gumagawa ng paglipat mula sa teksto patungo sa mga imahe. sa anumang oras, at kabaliktaran.

Kaya, ang mga sistema ng uri ng "Text-Drawing" at "Drawing-Text" ay malapit na nauugnay sa multimedia paradigm at cognitive graphics, at sila mismo ang isa sa mga resulta ng interaksyon sa pagitan ng cognitive graphics at hypertext technology.

Sa mga sistema ng automation ng pananaliksik, ang mga cognitive graphics ay maaaring gamitin bilang isang paraan ng pagpapakita ng mga ideya na hindi pa nakakatanggap ng anumang tumpak na pagpapahayag. Ang isa pang halimbawa ng paggamit ng mga tool na ito ay isang espesyal na cognitive graphics para sa pagpili ng mga pangunahing operasyon sa fuzzy logics, kung saan ang pandaigdigang pamamahagi ng kulay ng asul at pula na mga lugar ay nagpapakilala sa "katigasan" ng pagtukoy ng mga operasyon tulad ng conjunction at disjunction.

Sa lugar na ito, ang mga cognitive graphics ay ginagamit sa yugto ng pag-formalize ng mga problema at sa pamamaraan para sa paglalagay ng mga posibleng hypotheses.

Sa larangan ng mga artificial intelligence system, ang mga cognitive computer graphics ay makakamit ng mas malaking resulta kaysa sa iba pang mga system dahil sa algebraic at geometric na diskarte sa pagmomodelo ng mga sitwasyon at iba't ibang mga pagpipilian kanilang mga desisyon.

Kaya, sa siyentipikong pananaliksik, kabilang ang pangunahing, katangian para sa paunang yugto ang pagbibigay-diin sa ilustratibong paggana ng ICG ay lalong lumilipat patungo sa paggamit ng mga kakayahan ng ICG na ginagawang posible upang maisaaktibo tao ang kakayahang mag-isip sa mga kumplikadong spatial pattern. Sa pagsasaalang-alang na ito, ang dalawang mga pag-andar ng ICG ay nagsisimula nang malinaw na nakikilala: illustrative at cognitive.

Ang illustrative function ng ICG ay ginagawang posible na isama sa isang mas marami o hindi gaanong sapat na visual na disenyo lamang ang alam na, ibig sabihin, ay umiiral na sa mundo sa paligid natin, o bilang isang ideya sa ulo ng mananaliksik. Ang cognitive function ng ICG ay ang paggamit ng ilang uri ng imahe ng ICG para makakuha ng bago, ibig sabihin, kaalaman na hindi pa umiiral kahit na sa ulo ng isang espesyalista, o, ayon sa kahit na, mag-ambag sa intelektwal na proseso ng pagkuha ng kaalamang ito.

Ang pangunahing ideyang ito ng mga pagkakaiba sa pagitan ng illustrative at cognitive function ng ICG ay akma sa klasipikasyon ng kaalaman at mga sistema ng kompyuter layuning pang-edukasyon. Ang mga ilustratibong function ng ICG ay ipinapatupad sa mga sistemang pang-edukasyon ng isang uri ng deklaratibo kapag naglilipat sa mga mag-aaral ng isang articulated na bahagi ng kaalaman, na ipinakita sa anyo ng paunang inihanda na impormasyon na may mga graphic, animation, audio at video na mga paglalarawan. Ang cognitive function ng ICG ay nagpapakita mismo sa mga sistemang uri ng pamamaraan, kapag ang mga mag-aaral ay "nakakakuha" ng kaalaman sa pamamagitan ng pananaliksik sa mga modelo ng matematika mga bagay at prosesong pinag-aaralan, at, dahil ang prosesong ito ng pagbuo ng kaalaman ay nakabatay sa tamang hemispheric na mekanismo ng pag-iisip, ang kaalamang ito mismo ay higit na personal sa kalikasan. Ang bawat tao ay bumubuo ng mga pamamaraan ng hindi malay mental na aktibidad sa sarili kong paraan. Ang modernong sikolohikal na agham ay walang mahigpit na napatunayang mga pamamaraan para sa pagbuo ng malikhaing potensyal ng isang tao, kahit na ito ay isang propesyonal. Isa sa mga kilalang heuristic approach sa pagbuo ng intuitive professionally oriented na pag-iisip ay ang solusyon sa mga problema sa pananaliksik. Ang paggamit ng mga sistema ng pang-edukasyon na computer ng isang uri ng pamamaraan ay ginagawang posible na makabuluhang patindihin ang prosesong ito, inaalis ang mga nakagawiang operasyon mula dito, at ginagawang posible na magsagawa ng iba't ibang mga eksperimento sa mga modelo ng matematika.

Ang papel ng ICG sa mga ito pang-akademikong pananaliksik mahirap mag-overestimate. Ito ay mga larawan ng ICG ng kurso at mga resulta ng mga eksperimento sa mga modelo ng matematika na nagpapahintulot sa bawat mag-aaral na bumuo ng kanyang sariling imahe ng bagay o phenomenon na pinag-aaralan sa lahat ng integridad at iba't ibang koneksyon nito. Walang alinlangan din na ang mga imahe ng ICG ay gumaganap, una sa lahat, isang nagbibigay-malay, at hindi isang illustrative function, dahil sa proseso ng gawaing pang-edukasyon sa mga sistema ng computer ng isang uri ng pamamaraan, ang mga mag-aaral ay bumubuo ng puro personal, ibig sabihin, mga sangkap na hindi umiiral. sa anyong ito para sa sinuman.kaalaman.

Siyempre, ang mga pagkakaiba sa pagitan ng illustrative at cognitive function ng computer graphics ay sa halip arbitrary. Kadalasan, ang isang ordinaryong graphic na ilustrasyon ay maaaring mag-udyok sa ilang mga mag-aaral sa isang bagong ideya, payagan silang makita ang ilang mga elemento ng kaalaman na hindi "namuhunan" ng guro-developer ng declarative educational computer system. Kaya, ang naglalarawang function ng ICG image ay nagiging cognitive function. Sa kabilang banda, ang nagbibigay-malay na pag-andar ng imahe ng ICG sa mga unang eksperimento sa mga sistemang pang-edukasyon ng uri ng pamamaraan sa karagdagang mga eksperimento ay nagiging isang paglalarawan ng function para sa na "natuklasan" at, samakatuwid, hindi na isang bagong pag-aari ng bagay sa ilalim. pag-aaral.

Gayunpaman, ang mga pangunahing pagkakaiba sa lohikal at madaling maunawaan na mga mekanismo ng pag-iisip ng tao, na nagmumula sa mga pagkakaibang ito sa anyo ng representasyon ng kaalaman at mga pamamaraan ng kanilang pag-unlad, ay ginagawang kapaki-pakinabang na pamamaraan upang makilala sa pagitan ng mga illustrative at cognitive function ng computer graphics at nagbibigay-daan sa mas malinaw na pagbabalangkas. ang mga didactic na gawain ng mga imahe ng ICG sa pagbuo ng mga computer system para sa mga layuning pang-edukasyon.

Listahan ng mga mapagkukunang ginamit

1. Zenkin A. A. Cognitive computer graphics. - M.: Nauka, 1991. - 192 p.

Pagsusuri ng Eksena

Pagproseso at pagsusuri ng imahe

Pictorial computer graphics

Mga direksyon ng computer graphics

Sa kasalukuyang, mahusay na itinatag na estado, kaugalian na hatiin ang mga computer graphics sa mga sumusunod na lugar:

• visual na computer graphics,
• pagproseso at pagsusuri ng imahe,
• pagsusuri ng eksena (perceptual computer graphics),
• computer graphics para sa siyentipikong abstraction (cognitive computer graphics - mga graphics na nakakatulong sa cognition).

Mga bagay: synthesized na mga imahe.

• pagbuo ng object model at pagbuo ng imahe,
• pagbabago ng modelo at imahe,
• pagkakakilanlan ng bagay at pagkuha ng kinakailangang impormasyon.

Mga Bagay: Discrete, numerical na representasyon ng mga litrato.

• pagpapabuti ng kalidad ng imahe,
• pagsusuri ng imahe - pagpapasiya ng hugis, lokasyon, laki at iba pang mga parameter ng mga kinakailangang bagay,
• pagkilala sa imahe - pagpili at pag-uuri ng mga katangian ng bagay (pagproseso ng mga imahe ng aerospace, pag-input ng mga guhit, nabigasyon, pagtuklas at mga sistema ng paggabay).

Kaya, ang pagpoproseso at pagsusuri ng imahe ay batay sa representasyon ng imahe, pagpoproseso at mga pamamaraan ng pagsusuri, kasama, siyempre, visual computer graphics, hindi bababa sa upang ipakita ang mga resulta.

Paksa: pananaliksik ng mga abstract na modelo ng mga graphic na bagay at ugnayan sa pagitan nila. Ang mga bagay ay maaaring i-synthesize o i-highlight sa mga litrato.

Ang unang hakbang sa pagsusuri ng eksena ay ihiwalay ang mga tampok na bumubuo sa (mga) graphical na bagay.

Mga halimbawa: machine vision (mga robot), pagsusuri ng mga larawan ng X-ray na may paghihiwalay at pagsubaybay sa isang bagay na kinaiinteresan, gaya ng puso.

Kaya, ang pagsusuri sa eksena (perceptual computer graphics) ay batay sa visual graphics + image analysis + specialized tool.

Tanging isang umuusbong na bagong direksyon, hindi pa malinaw na tinukoy.

Ito ay mga computer graphics para sa mga abstract na pang-agham, na nag-aambag sa pagsilang ng bagong kaalaman sa agham. Base - makapangyarihang mga computer at mga tool sa visualization na may mataas na pagganap.

Ang pangkalahatang pagkakasunud-sunod ng cognition ay binubuo sa, posibleng paikot, pag-unlad mula sa isang hypothesis sa isang modelo (ng isang bagay, phenomenon) at isang desisyon, ang resulta nito ay kaalaman. Ang modelo ng pangkalahatang pagkakasunud-sunod ng kaalaman ay ipinakita sa Figure 2.1.

Figure 2.1 - Ang pagkakasunud-sunod ng proseso ng cognition

Gumagamit ang cognition ng tao ng dalawang pangunahing mekanismo ng pag-iisip, na ang bawat isa ay nakatalaga sa kalahati ng utak:

• mulat, lohikal-berbal, minamanipula ang abstract sequence ng mga simbolo (objects) + semantics ng mga simbolo + pragmatic na representasyon na nauugnay sa mga simbolo. Ang edad ng mekanismong ito na nauugnay sa pagkakaroon ng pagsasalita ay hanggang sa 100 libong taon:
• walang malay, intuitive, matalinhaga, gumagana sa mga sensual na imahe at ideya tungkol sa mga ito. Ang edad ng mekanismong ito ay ang oras ng pagkakaroon ng mundo ng hayop sa Earth.

Sa una, ang mga computer ay may mababang pagganap ng mga processor at computer graphics tool, i.e. sa katunayan, nagkaroon sila ng pagkakataon na magtrabaho lamang sa mga simbolo (ilang pinasimple na analogue ng lohikal na pag-iisip).

Sa pagdating ng mga super-computer na may kapasidad na isang bilyon o higit pang mga operasyon sa bawat segundo at mga graphic na super-station na may kapasidad na hanggang sa daan-daang milyong mga operasyon bawat segundo, naging posible na manipulahin ang mga larawan (mga larawan) nang lubos na epektibo.

Mahalagang tandaan na ang utak ay hindi lamang nakakaalam kung paano gumawa ng dalawang paraan ng paglalahad ng impormasyon, at ito ay gumagana sa mga imahe na naiiba at mas mahusay kaysa sa isang computer, ngunit alam din kung paano iugnay ang dalawang paraan na ito at gawin (sa ilang paraan) paglipat mula sa isang representasyon patungo sa isa pa.

Sa kontekstong ito, ang pangunahing problema at gawain ng cognitive computer graphics ay ang paglikha ng naturang mga modelo ng representasyon ng kaalaman kung saan ang isa ay maaaring magkatulad na kumakatawan sa parehong mga bagay na katangian ng lohikal (symbolic, algebraic) na pag-iisip at mga bagay na katangian ng matalinghagang pag-iisip.

Iba pa mga kritikal na gawain:

• visualization ng mga kaalaman kung saan wala pang (pa?) simbolikong paglalarawan,
• maghanap ng mga paraan upang lumipat mula sa imahe patungo sa pagbabalangkas ng isang hypothesis tungkol sa mga mekanismo at proseso na kinakatawan ng mga (dynamic) na larawang ito sa display screen.

Ang paglitaw ng mga cognitive computer graphics ay isang senyales ng paglipat mula sa panahon ng malawak na pag-unlad ng natural na katalinuhan hanggang sa panahon ng masinsinang pag-unlad, na nailalarawan sa pamamagitan ng malalim na matalim na computerization, na nagbubunga ng teknolohiya ng cognition ng tao-machine, isang mahalagang punto kung saan ay isang direktang, may layunin, nakaka-activate na epekto sa hindi malay na intuitive na mekanismo ng matalinghagang pag-iisip.

Isa sa pinakamaliwanag at pinakamaagang halimbawa ng aplikasyon ng cognitive computer graphics ay ang gawa ni C. Strauss "Hindi inaasahang paggamit ng mga computer sa purong matematika" (TIEER, vol. 62, N 4, 1974, pp. 96 - 99). Ipinapakita nito kung paano ginagamit ang isang "n-dimensional" na board batay sa isang graphic terminal upang pag-aralan ang mga kumplikadong algebraic curve. Gamit ang mga input device, ang isang mathematician ay madaling makakuha ng mga geometric na imahe ng mga resulta ng isang nakadirekta na pagbabago sa mga parameter ng dependence sa ilalim ng pag-aaral. Madali din niyang mapamahalaan ang kasalukuyang mga halaga ng mga parameter, "sa gayon ay pinalalim ang kanyang pag-unawa sa papel ng mga pagkakaiba-iba sa mga parameter na ito." Bilang resulta, "nakuha ang ilang bagong theorems at natukoy ang mga direksyon para sa karagdagang pananaliksik."

Sa ngayon, maaari nating sabihin nang buong katiyakan na ang isang panimula na bagong katotohanan ng makina ng tao ay ipinanganak sa harap ng ating mga mata, na lumilikha ng mga kinakailangan para sa isang masinsinang teknolohiya ng katalusan. Pinag-uusapan natin ang tungkol sa mga bagong direksyon sa larangan ng pakikipag-ugnayan ng tao-machine at artificial intelligence - mga sistema ng cognitive graphics at virtual reality.

Napatunayan ng mga psychologist na labag sa batas na iugnay ang mga kakayahan sa pag-iisip ng isang tao sa pinakamataas na antas ng pandiwang-lohikal na pagmuni-muni ng kaisipan ng katotohanan. Kasama rin sa pagmuni-muni na ito ang mga antas ng sensory-perceptual at figurative at ang mga kakayahan na naaayon sa kanila, na ipinakita sa mga proseso ng pandamdam, pang-unawa, makasagisag na memorya at imahinasyon, kaya may pangangailangan na lumikha ng mga paraan para sa pagbuo ng gayong mga kakayahan. Sa ngayon, ang antas ng pag-unlad ng mga tool sa pag-compute ay napakataas na naging posible upang simulan ang pagbuo ng mga tool para sa pagbuo ng mga sistema na gumagana hindi lamang sa simbolikong-lohikal, kundi pati na rin sa mga antas ng pandama-perceptual at makasagisag. At ang nangungunang papel dito ay kabilang sa ipinahiwatig na dalawang bagong direksyon sa pag-unlad ng modernong computational science.

Ang terminong cognitive graphics ay unang isinasaalang-alang ng Russian scientist na si A.A. Zenkin sa kanyang trabaho sa pag-aaral ng mga katangian. iba't ibang konsepto mula sa teorya ng numero. Gamit ang mga visual na larawan ng abstract numerical concepts, nakakuha siya ng mga resulta na dati ay imposibleng makuha. Ang direksyon ng trabaho sa mga cognitive graphics ay mabilis na umuunlad, at ngayon mayroong maraming mga katulad na sistema sa iba't ibang mga paksa: sa medisina, upang suportahan ang paggawa ng desisyon sa pamamahala ng mga kumplikadong teknolohikal na sistema, sa mga sistema batay sa natural na wika.

Dalawang function ng cognitive graphics system ang dapat tandaan: illustrative at cognitive. Kung ang unang function ay nagbibigay ng purong paglalarawan ng mga posibilidad, tulad ng pagbuo ng mga diagram, histogram, graph, plano at diagram, iba't ibang mga larawan na sumasalamin sa functional dependencies, kung gayon ang pangalawa ay nagpapahintulot sa isang tao na aktibong gamitin ang kanyang likas na kakayahang mag-isip sa mga kumplikadong spatial na imahe.

Ang terminong "virtual reality" ay nilikha ng dating computer hacker na si Jaron Lenier, na nagtatag ng HP Research Corp. noong 1984. sa Foster, California. Ito ang unang kumpanya na lumikha ng mga VR system. Mula sa simula ng 90s, ang mga kumperensya ay ginanap sa virtual reality modeling tool at ang pagbuo ng mga system na nagpapahintulot sa isang tao na kumilos sa isang kapaligiran na maaaring may husay na naiiba mula sa mga kondisyon ng realidad kung saan siya nakatira.

Mayroong dalawang mga katangian na ginagawang posible na makilala ang isang programa na lumilikha ng isang "virtual na mundo" (VR system) mula sa tradisyonal na mga computer graphics system.

1. Bilang karagdagan sa simpleng paghahatid ng visual na impormasyon, ang mga programang ito ay sabay-sabay na nakakaapekto sa ilang iba pang mga pandama, kabilang ang pandinig at maging ang pagpindot.

2. Nakikipag-ugnayan ang mga VR system sa mga tao, at sa pinaka-advanced sa kanila, ang user, halimbawa, ay maaaring hawakan ang isang bagay na umiiral lamang sa memorya ng computer sa pamamagitan ng paglalagay ng glove na may mga sensor. Sa isang bilang ng mga system, maaari kang gumamit ng joystick o mouse - pagkatapos ay maaari kang gumawa ng isang bagay sa bagay na ipinapakita sa screen (sabihin, ibalik ito, ilipat ito, o tingnan ito mula sa likod).

Ang pagbuo ng mga system batay sa modelo ng virtual reality ay nagpipilit sa amin na lutasin ang ilang mga problema na karaniwan para sa mga teknolohiyang multimedia at mga teknolohiya ng cognitive graphics. Isinasaalang-alang ng papel na ito ang mga problemang nauugnay sa pagbuo ng mga graphical na kasangkapan para sa pagbuo ng mga makasagisag na representasyon ng mga dynamic na eksena na kumakatawan sa iba't ibang realidad, kabilang ang mga haka-haka.

Isaalang-alang ang problema ng pagbuo ng isang virtual reality system para sa pag-aaral batay sa paradigm na "imaginary world". mga pisikal na batas statics, kinematics at dynamics. Isasaalang-alang natin ang sumusunod na dynamic na mundo: isang three-dimensional closed space, isang set ng mga bagay sa loob nito, isang aktor sa space na ito (siya ay nag-aaral din, tawagin natin siyang isang Aktor). Ang gawain ng aktor ay upang maunawaan ang mga batas na likas sa mundo kung saan siya naroroon at kumikilos, na nagsasagawa ng ilang mga pisikal na aksyon na may mga bagay sa oras at espasyo.

Bigyang-diin natin ang mga pangunahing uri ng mga konsepto na makakaharap ng Aktor. Ito ay mga bagay, relasyon, galaw at pisikal na pagkilos. Itakda natin ang gawain ng pagbuo ng isang haka-haka na mundo na sumasalamin sa mga kategoryang ito; kasabay nito, ang mga estado ng tulad ng isang haka-haka na katotohanan ay ilalarawan sa anyo ng mga teksto sa ordinaryong natural na wika. Ang isang mahalagang module ng naturang VR system ay isang subsystem na bumubuo ng dynamic na pagbabago ng graphic na imahe mula sa text. Upang malutas ang problemang ito, ginagamit ang TEKRIS system na binuo ng mga may-akda. Sa ibaba ay isinasaalang-alang namin ang isang pangkalahatang paglalarawan ng sistema ng TEKRIS at mga graphical na tool para sa pagbuo ng mga naturang sistema.

Structural diagram ng TEKRIS system

Ang TEKRIS system ay isang set ng mga software tool na nagbibigay-daan sa pagbuo ng dynamic na pagbabago ng graphic na imahe ng inilarawang sitwasyon gamit ang natural na text ng wika. Bilang mga paghihigpit na ipinataw sa unang paglalarawan, ang mga sumusunod ay dapat tandaan: 1) ang paglalarawan ng paunang static na eksena ay dapat na naroroon sa teksto; 2) lahat ng kasunod na pagbabago sa eksena ay resulta ng mga aksyon na ginawa ng ilang paksa (tao, robot). Isang tipikal na halimbawa Ang nasabing paglalarawan ay maaaring ang mga sumusunod:

May table sa kwarto. May lampara sa mesa. May upuan sa tabi ng mesa. Sa likod ng mesa, hindi kalayuan sa kaliwa, ay isang aparador ng mga aklat. Sa kanan ng upuan ay isang sofa. Nakatayo si Ivan sa tabi ng aparador. Pumunta si Ivan sa mesa. Kinuha ko yung lamp. Nilagay ko sa closet.

Ang block diagram ng system ay ipinapakita sa Figure 1. Sa diagram na ito, ang mga bahagi ng software ay ipinakita sa anyo ng mga parihaba, at ang pinagmulan at intermediate na mga file ay nasa anyo ng mga oval.

Ang paglalarawan ng dinamikong sitwasyon sa natural na wika ay ibinibigay sa input ng linguistic processor. Gamit ang bokabularyo ng mundo ng paksa, kino-convert nito ang teksto sa isang panloob na representasyon ng frame, na pagkatapos ay ipapakain sa solver at scheduler.

Ang solver, gamit ang isang bloke ng husay na pisikal na pangangatwiran at isang lohikal na bloke, ay bumubuo ng isang paglalarawan ng tilapon ng pag-unlad ng sitwasyon sa anyo ng isang temporal na pagkakasunud-sunod ng mga eksena na sumasalamin sa dinamika ng pag-unlad ng sitwasyon na ibinigay ng teksto .

Ang scheduler ay bumubuo ng isang graphic na imahe ng bawat eksena mula sa isang naibigay na pagkakasunud-sunod, na kinakalkula para sa layuning ito ang mga sukat at coordinate ng lahat ng mga bagay na bumubuo sa eksena, at bumubuo rin ng mga tilapon ng paggalaw ng mga bagay na kinakailangan para sa pagpapakita at pagpasa ng lahat ng ito sa input ng visualizer.

Ang visualizer ay sunud-sunod na may ilang pagkaantala na muling gumagawa ng mga nabuong larawan sa display screen. Halimbawa, para sa paglalarawan ng teksto sa itaas, ang unang eksena na ipinapakita sa Figure 2 ay bubuo.

Kung paanong ang linguistic processor ay naka-link sa lugar ng paksa sa pamamagitan ng isang diksyunaryo ng mga termino, kaya ang visualizer ay naka-link sa parehong lugar sa pamamagitan ng base ng mga graphic na bagay.

Ang database ng mga graphic na bagay ay isang set ng tatlong-dimensional na paglalarawan ng mga bagay at paksa na makikita sa mga nasuri na eksena. Upang lumikha ng isang base para sa isang partikular na aplikasyon, isang karagdagang programa na tinatawag na graphic object librarian ay ginagamit.

kanin. 2. Paunang eksena Graphic object base

Ang database ng mga graphical na bagay ay binubuo ng isang hanay ng mga paglalarawan ng mga bagay at paksang nauugnay sa paksang pinag-aaralan. Ang bawat object ng database ay binubuo ng isang pangalan (o uri) na natatangi para sa database na ito (halimbawa, "upuan", "mesa", "sofa", atbp.), at isang paglalarawan ng komposisyon at kamag-anak na posisyon ng mga bahagi na gumagawa nito pataas.

Ang pangunahing elemento kung saan binuo ang lahat ng mga graphic na bagay ay isang parihabang parallelepiped (tingnan ang Fig. 3). Upang makabuo ng mga kumplikadong bagay, ang iba pang naunang tinukoy na mga bagay ay maaari ding gamitin bilang mga bahagi. Halimbawa, upang bumuo ng isang kumplikadong bagay bilang "Ivan", maaari mo munang tukuyin ang mga sumusunod na mas simpleng bagay: "ulo", "braso", "binti", at pagkatapos ay buuin ang "Ivan" mula sa umiiral nang "mga brick".

Ipinapakita ng Figure 3 ang bagay na "talahanayan", na binubuo ng limang pangunahing elemento. Para sa bawat bagay, ang isang hugis-parihaba na parallelepiped ay tinukoy kung saan maaari itong isulat (ipinahiwatig ng isang tuldok na linya sa figure), at ang base anggulo kung saan matatagpuan ang pinagmulan ng bagay.

Bilang karagdagan, para sa bawat bagay, ang isang hanay ng mga kulay ay tinukoy, kung saan ang mga bahagi nito ay pininturahan kapag ipinapakita sa isang screen ng computer:

bilang ng mga kulay

Upang tukuyin ang isang kulay, tatlong triple ng mga numero ang ipinahiwatig, kung saan tinutukoy ng uri ng pagpuno ang pagkakasunud-sunod kung saan pinaghalo ang mga pangunahing kulay:
uri ng punan i

uri ng punan2

uri ng punan

Kapag nagre-render, apat na uri ng shading ang ginagamit na may solidong pangunahin o pinagsamang kulay, tulad ng ipinapakita sa Figure 4.

Pinapayagan ka ng tatlong hanay ng mga numero na magtakda ng tatlong magkakaibang kulay para sa iba't ibang kulay

sangkap l

Ang bawat bahagi ng isang bagay ay tinutukoy ng posisyon nito (mga coordinate na nauugnay sa base angle), mga sukat at kulay ng mga mukha.

Ang isang bahagi na isang pangunahing elemento ay inilarawan bilang mga sumusunod:

2) base angle coordinate sa system

mga coordinate ng bagay;

3) mga anggulo ng pag-ikot sa paligid ng mga axes ng system

mga coordinate ng bagay hanggang sa ito ay tumutugma sa mga coordinate axes ng elemento;

4) mga sukat ng elemento (dx, dy, dz);

5) numero ng kulay.

Ang isang bahagi, na kung saan ay isang bagay, ay tinukoy bilang mga sumusunod: 1) uri(=1);

2) pangalan ng bagay;

3) mga coordinate ng anggulo ng base;

4) mga anggulo ng pag-ikot;

5) mga sukat;

6) numero ng kulay.

Kapag ang isang bagay ay nai-render, ang lahat ng mga bahagi nito ay inayos depende sa distansya sa lugar ng projection (display screen). Ang pinakamalayong bahagi ay iginuhit muna, pagkatapos ay ang pinakamalapit, na nagpapahintulot sa iyo na isara ang mga hindi nakikitang bahagi ng pinakamalayong bahagi mula sa tagamasid.

Ang mga mukha ng cuboid ay nakaayos din sa pagkakasunud-sunod ng paglapit sa lugar ng projection. Para sa bawat vertex ng mukha, ang mga 3D na coordinate ay isinasalin mula sa scene coordinate system sa 2D coordinates ng display screen gamit ang mga formula na ipinapakita sa ibaba (tingnan ang Fig. 5). Pagkatapos ay tinutukoy ang direksyon ng normal na vector at ang naaangkop na uri ng pagtatabing ng mukha ay pinili, pagkatapos kung saan ang isang quadrilateral na naaayon sa mukha ay iguguhit sa display screen. Dahil huling ipinapakita ang mga elementong pinakamalapit sa tagamasid, tatakpan nila ang mga hindi nakikitang gilid.

kanin. 5. Projection ng bagay papunta sa visualization plane

Ang mga coordinate ng isang punto na kabilang sa isang elemento sa object coordinate system (x, y, z) ay kinakalkula gamit ang mga sumusunod na formula:

kung saan ang (x\ y", z1) ay ang mga coordinate ng punto sa sistema ng elemento;

(xq, уо", zq) - mga coordinate ng base angle, tij - direction cosine, i.e. cos ng anggulo sa pagitan ng mga axes / at j ng object system.

Ang sumusunod na pormula ay ginagamit upang kalkulahin ang mga cosine ng direksyon:

sina-sinp-cozy+cosa-sinp-cosa-sinp-cosy+sina-sinp

Sina-sinp-siny+cosa-cosy cosa-sinp-siny+sina-cosy

Sina cosp cosa cosp

Tinutukoy ng matrix M ang isang sequential na pag-ikot sa paligid ng x-axis sa oc, y sa p, z sa y. Ang mga coordinate ng projection ng isang punto sa lugar ng screen ay kinakalkula sa katulad na paraan.

Graphics Librarian

Ang graphic object librarian ay isang programa na idinisenyo upang lumikha ng isang hanay ng mga bagay at paksa na makikita sa mga sinuri na teksto. Ang programang ito nagbibigay-daan sa iyo na lumikha ng isang bagong database ng mga bagay, mag-load ng isang umiiral na database, i-save ang database sa isang file, magdagdag ng isang bagong bagay sa database, baguhin at tanggalin ang isang bagay.

kanin. 6. Working screen ng librarian ng mga graphic na bagay

mga bahagi, pati na rin ang mga halaga ng mga parameter ng kasalukuyang (na-edit) na bahagi.

Ang natitirang espasyo sa screen ay inookupahan ng tatlong orthogonal projection ng object at ang isometric projection nito, at posibleng baguhin ang point of view sa object sa pamamagitan ng pagtatakda ng mga anggulo ng pag-ikot sa paligid ng mga coordinate axes.

Ang pangunahing menu ng programa ay naglalaman ng mga sumusunod na item:

Base - paglikha ng isang bagong database ng mga bagay, pag-save at paglo-load ng lumang database.

Mabait - pagbabago isometric view(pag-ikot ng bagay).

Mga Bagay - pagpapakita ng isang listahan ng lahat ng mga bagay sa database, na may kakayahang mag-navigate sa napiling bagay.

Component - pagtatakda ng mga halaga ng parameter para sa bahagi ng bagay (posisyon, sukat, kulay).

Mga Kulay - pagtatakda ng isang hanay ng mga kulay para sa bagay.

Kwarto - pagbuo at pagtingin sa isang silid mula sa mga umiiral na bagay (hindi ipinatupad sa bersyon na isinasaalang-alang).

Lumabas - Lumabas sa programa.

Ang mga pindutan sa ibaba ng pangunahing menu ay gumaganap ng mga sumusunod na function:

Ang gumaganang screen ng programa ay ipinapakita sa fig. 6. Sa tuktok ng screen ay ang pangunahing menu, sa ibaba - isang hanay ng mga pangunahing kulay (16 na kulay) at apat na uri ng pagtatabing. Sa kaliwang itaas (pagkatapos ng menu) na sulok ng screen mayroong limang mga pindutan para sa paglikha at pag-edit ng isang bagay. Direkta sa ibaba ng mga ito ay ang pangalan ng bagay, isang listahan ng komposisyon nito

Magdagdag ng bagong base o compound component sa isang object

Baguhin ang laki (mga sukat) ng isang bahagi

Baguhin ang lokasyon ng bahagi

I-rotate ang Component

Tanggalin ang bahagi

Kapag ang isang bagong bagay ay nilikha, isang cuboid ay nilikha na may mga default na sukat. Ang mga sukat ng mga bahagi ng bagay ay itinakda bilang mga integer sa hanay mula 1 hanggang 400, kaya kapag lumilikha ng object base, kailangan mong matukoy ang sukat sa paraang ang ipinapakita (hindi tunay) na mga sukat ng bagay ay nahuhulog sa pagitan na ito .

Upang baguhin ang laki ng isang bahagi, i-click ang pindutang "Size". Pagkatapos nito, lilipat ang programa sa mode ng pagbabago ng mga sukat, na ginagawa sa pamamagitan ng paggalaw sa ibabang kanang sulok ng parihaba na tumutugma sa bahagi sa isa sa tatlong orthogonal projection. Ang paglipat ay ginagawa sa tulong ng manipulator ng "mouse" na pinindot ang kaliwang pindutan.

Ang bahagi ay inilipat sa parehong paraan kapag ang "Ilipat" na pindutan ay pinindot. Upang paikutin ang bahagi, i-click ang pindutang "I-turn". Ang pagdaragdag ng isang bagong bahagi ay isinasagawa sa pamamagitan ng pagpindot sa pindutang "Bago". Kapag nagsasagawa ng anumang operasyon na may isang bahagi, ang mga sukat ng bagay at ang mga coordinate ng lahat ng mga bahagi nito ay awtomatikong muling kinakalkula.

Kung kinakailangan, gamit ang pindutan ng "Del", maaaring tanggalin ang bahagi ng bagay, na humahantong din sa muling pagkalkula ng mga coordinate at sukat. Bilang karagdagan sa posisyon at sukat, ang bawat bahagi ng isang bagay ay tumutukoy sa tatlong kulay ng kulay para sa mga mukha nito. Ang pagpili ng isa o ibang lilim ay depende sa posisyon ng eroplano ng mukha (normal nito) sa espasyo. Kung ang bahagi, sa turn, ay isang bagay, kung gayon ang mga kulay ng sub-object ay minana na may posibilidad na palitan ang mga ito ng mga kulay ng na-edit na bagay.

Upang magtakda ng mga kulay para sa isang bagay o tumukoy ng isang kulay para sa isang bahagi, piliin ang "Mga Kulay" mula sa pangunahing menu. May lalabas na window sa display screen (Fig. 7).

Sa kaliwang bahagi ng window na ito mayroong isang listahan ng mga kulay para sa bagay, sa kanang bahagi ay may pattern ng pagtatabing para sa tatlong posibleng mga kaso, sa ilalim na bahagi mayroong apat na mga pindutan.

Upang itakda ang pagtatabing, dapat kang pumili ng mukha (A, B o C) at mula sa ibaba ng screen ang uri ng pagtatabing, ang pangunahing (kaliwang pindutan ng mouse) at karagdagang (kanang pindutan) na mga kulay. Kapag na-click mo ang pindutang "I-save", ang napiling kulay ay itatalaga sa bahagi. Ang "Add" at "Remove" na mga button ay nagbibigay-daan sa iyo na magdagdag at mag-alis ng mga elemento ng listahan ng kulay.

Kung walang "mouse" manipulator, maaari mong gamitin ang "Component" main menu item upang itakda ang mga value ng parameter ng component. Sa kasong ito, ang window na ipinapakita sa Figure 8 ay lilitaw sa screen. Sa itaas na bahagi ng window na ito, ang pangalan ng bahagi ay tinukoy (sa figure na "kaliwang hawakan" ng upuan), na maaaring baguhin kung kinakailangan .

Sa kaliwang kalahati ng window, ang mga halaga ng mga parameter ng bahagi ay nakatakda, sa kanan - isang hanay ng mga pindutan para sa pag-uuri sa mga bahagi, pagdaragdag at pagtanggal, pagtatakda ng kulay at pag-save o pagtanggi na i-save ang mga pagbabago.

Sa window na ito, gamit lamang ang mga susi, maaari mong ganap na ilarawan ang bagay. Upang itakda ang value ng parameter, pumunta sa kinakailangang linya gamit ang mga cursor key ("Up", "Down") at mag-print ng bagong value. Tandaan na sa Figure 8 ang mga sukat ay ipinapakita sa kulay abo, i.e. ay hindi naa-access sa pagbabago, dahil ang braso ng upuan, sa turn, ay isang bagay at nagmamana ng mga sukat nito.

Kapag natapos mo na ang pag-edit ng isang bagay, maaari kang magpatuloy sa paggawa o pag-edit ng isa pa. Bago lumabas sa programa, ang database ng mga bagay ay dapat i-save sa isang file para sa karagdagang paggamit sa programa para sa paggunita ng mga three-dimensional na eksena.

Visualization ng mga 3D na eksena

Maaaring gumana ang visualizer program sa dalawang mode. Ang pangunahing mode ay kapag binuo ng scheduler ang kasalukuyang 3D scene at ipinasa ito sa renderer para sa pagguhit. Sa isa pang mode ng pagpapatakbo, ang scheduler ay bumubuo ng isang sequence ng mga eksena para sa nasuri na text at isinusulat ito sa isang file, na sa kalaunan ay ginamit ng visualizer. Sa kasong ito, gumaganap ang renderer bilang isang demonstrator ng mga nabuong sequence.

Dalawang file ang ibinibigay sa input ng programa - ang base ng mga graphic na bagay at ang pagkakasunud-sunod ng mga eksena - sa sumusunod na anyo:

Ang isang eksena ay pinaghihiwalay mula sa isa pa gamit ang isang espesyal na utos na PAUSE (pause sa pagitan ng mga eksena).

Ang bawat eksena ay inilarawan bilang isang pagkakasunod-sunod ng mga utos:

Koponan 1

Koponan t

Ang mga utos ay nahahati sa mga utos sa paglalarawan ng bagay at mga utos ng kontrol. Ang command ng paglalarawan ay naglalaman ng mga sumusunod na field:

Ang natatanging pangalan ng bagay na ginamit

sa mga susunod na eksena;

Uri ng bagay (pangalan sa database);

Mas mababa ang mga coordinate ng kaliwang likuran

anggulo sa sistema ng coordinate ng silid;

Ang mga anggulo ng pag-ikot sa paligid ng mga coordinate axes

Size modifier (L - malaki, M -

daluyan, S - maliit);

Kulay (mula 0 hanggang 8). Kung kulay=0, pagkatapos ay tumutol

ipinapakita sa kulay na ginamit sa database. Kung hindi: 1 - itim, 2 - asul 8 - puti.

Sa hanay ng mga bagay na naglalarawan sa unang eksena, dapat mayroong isang bagay na may uri ng "eksena" (kuwarto). Ang bagay na ito ay built-in (wala sa base ng mga graphical na bagay). Itinatakda nito ang mga sukat ng silid, pati na rin ang posisyon ng tagamasid. Sa pamamagitan ng pagtatakda ng mga bagong anggulo ng pag-ikot sa bawat oras, maaari mong baguhin ang posisyon ng tagamasid upang tingnan ang mga dati nang hindi nakikitang bagay. Halimbawa, ipinapakita ng Figure 9 ang pangalawang eksena ng tekstong tinalakay sa simula ng artikulo mula sa ibang anggulo.

kanin. 9. Pangalawang eksena mula sa ibang anggulo

Ang mga sumusunod na control command ay ginagamit upang lumikha ng isang sequence ng mga eksena:

PAUSE - pause sa pagitan ng mga eksena;

MOVE - ilipat ang isang bagay sa bago

posisyon;" TRACE - ipakita ang tilapon ng paggalaw ng bagay;

DEL - alisin ang bagay mula sa eksena

(ginamit upang mailarawan ang konsepto ng "kumuha").

Sa konklusyon, mapapansin na ang binuo na mga graphical na tool ay nakatuon sa paggamit sa mga intelligent na CAD system, mga robot, mga sistema ng pagsasanay, pagbuo ng mga laro sa computer, "sa mga virtual reality system. Ang mga tool ng software ng system ay nagpapahintulot sa iyo na kumatawan sa data na ipinahayag sa tekstuwal at graphical mga form at manipulahin ang mga ito.

Ang susunod na hakbang sa pagbuo ng mga tool na ito ay ang pagbuo ng isang sistema na nagbibigay-daan sa iyong manipulahin sa loob ng hindi isang solong eksena, ngunit sa ilan sa kanilang kumbinasyon, na magbibigay-daan sa iyo na lumikha ng mas kumplikadong mga mundo.

Kung isasaalang-alang ang mga problema sa pagbuo ng mga pamamaraan at tool para sa paglikha ng mga sistema ng mga bagong henerasyon sa larangan ng pakikipag-ugnayan ng tao-machine (sa malawak na kahulugan ng salita), nais kong muling bigyang-diin ang pambihirang papel ng mga makasagisag, di-berbal na mga representasyon sa iba't ibang malikhain at intelektwal na proseso, kabilang ang pag-aaral, pagtuklas ng bagong kaalaman, pamamahala ng mga kumplikadong bagay, atbp., kaya kailangan ng mga bagong tool upang makatulong na magamit ang buong hanay ng mga kakayahan ng tao. At dito, siyempre, mahalagang papel nabibilang sa mga computer system na may mga bagong teknolohiya upang suportahan ang mga kakayahan na ito, lalo na, batay sa mga cognitive graphics at virtual reality system.

Bibliograpiya

5. Zenkin A. A. Cognitive computer graphics // M.: Nauka, 1991.-S. 187.

7. Rakcheeva T.A. Cognitive na representasyon ng ritmikong istraktura ng ECG // Mga produkto at system ng software. - 1992. -L6 2.- S. 38-47.

4. Eremeev A.P., Korotkoe O.V., Popov A.V. Visual controller para sa mga sistema ng suporta sa desisyon // Mga Pamamaraan / Sh Conf. sa artificial intelligence. Tver.-1992. T. 1.- S. 142-145.

2. Bakharev I.A., Leder V.E., Matekin M.P. Display ng Smart Day Graphics Tools

kumplikadong dinamika teknolohikal na proseso// Mga produkto at system ng software. -1992. - Hindi. 2.- S. 34-37.

8. V.Bajdoun, LXitvintseva. SJvfalitov et al. Tekris: Ang matalinong sistema para sa text animation // Proc. ng East-West Conf. sa Art. Intel. EWAIC93. Setyembre 7-9, Moscow, Russia. 1993.

3. Hamilton J., SmithA., McWilliams G. et al. Isang virtual reality// Business week. - 1993. - No. 1.

6. Litvintseva L.V. Konseptwal na modelo ng isang visualization system para sa tatlong-dimensional na mga dynamic na eksena // Mga produkto at system ng software. No. 2.1992.

1. Baidun V.V., Bunin A.I., Bunina O.Yu. Pagsusuri ng mga tekstong paglalarawan ng mga dynamic na spatial na eksena sa TEKRIS system // Mga produkto at system ng software. -1992. -Hindi. 3. - S. 42-48.

4. COGNITIVE COMPUTER GRAPHICS SA ENGINEERING TRAINING

Ang paglitaw at pag-unlad ng mga interactive na computer graphics (ICG) na mga tool ay nagbubukas sa panimula ng mga bagong graphic na posibilidad para sa sektor ng edukasyon, salamat sa kung saan ang mga mag-aaral ay maaaring dynamic na kontrolin ang kanilang nilalaman, hugis, laki at kulay sa proseso ng pagsusuri ng imahe, na nakakamit ang pinakamalaking visibility. Ang mga ito at ang ilang iba pang mga posibilidad ng ICG ay hindi pa rin naiintindihan ng mga guro, kabilang ang mga nag-develop ng mga teknolohiya ng impormasyon ng edukasyon, na hindi nagpapahintulot na ganap na gamitin. potensyal ng pagsasanay IKG. Ang katotohanan ay ang paggamit ng mga graphic sa mga sistema ng computer na pang-edukasyon ay hindi lamang pinatataas ang bilis ng paglilipat ng impormasyon sa mga mag-aaral at pinatataas ang antas ng pag-unawa nito, ngunit nag-aambag din sa pagbuo ng mga mahahalagang katangian para sa isang espesyalista sa anumang industriya bilang intuwisyon, propesyonal. "flair", mapanlikhang pag-iisip.
Ang epekto ng ICG sa intuitive, Malikhaing pag-iisip humantong sa paglitaw ng isang bagong direksyon sa mga problema ng artificial intelligence, na tinatawag sa gawain ng cognitive (i.e., facilitating cognition) computer graphics. AT ang seksyon na ito ang papel at lugar ng mga cognitive computer graphics sa pagsasanay sa inhinyero ay isinasaalang-alang, ang isang bilang ng mga kilala ay tinalakay at ang mga bagong mas nagbibigay-malay na paraan ng graphic na pagpapakita ng mga patlang ay iminungkahi. pisikal na mga parameter, ang mga algorithm para sa pagbuo ng kaukulang mga imahe ay inilarawan, at ang mga resulta ng paghahambing ng mga itinuturing na pamamaraan ng visualization mula sa pananaw ng kanilang cognitive na kahusayan ay ipinakita.

4.1. Ang dualismo ng pag-iisip ng tao
Ang isip ng tao ay gumagamit ng dalawang mekanismo ng pag-iisip. Ang isa sa mga ito ay nagpapahintulot sa iyo na magtrabaho kasama ang mga abstract na string ng mga character, na may mga teksto, at iba pa. Ang mekanismong ito ng pag-iisip ay karaniwang tinatawag na symbolic, algebraic o logical. Ang pangalawang mekanismo ng pag-iisip ay nagbibigay ng trabaho sa mga pandama na imahe at ideya tungkol sa mga larawang ito. Ito ay tinatawag na figurative, geometric, intuitive, atbp. Physiologically, ang lohikal na pag-iisip ay nauugnay sa kaliwang hemisphere utak ng tao, at matalinghagang pag-iisip - na may tamang hemisphere.
Ang mga pangunahing pagkakaiba sa gawain ng mga hemispheres ng utak ng tao ay natuklasan ng Amerikanong siyentipiko na si R. Sperry, na minsan ay nanganganib na putulin ang mga interhemispheric na koneksyon sa mga pasyente na may epilepsy para sa mga layuning panterapeutika. Ang isang tao na ang kanang hemisphere ay "pinansanan" at ang kaliwang hemisphere ay "nagtrabaho" ay nagpapanatili ng kakayahang makipag-usap sa salita, tumugon nang tama sa mga salita, numero, at iba pa mga karaniwang palatandaan, ngunit madalas na naging walang magawa kapag kinakailangan na gumawa ng isang bagay sa mga bagay ng materyal na mundo o kanilang mga imahe. Kapag ang isang "tamang" hemisphere lamang ang gumana, ang pasyente ay madaling nakayanan ang mga ganoong gawain, ay bihasa sa mga gawa ng sining, melodies at intonations ng pagsasalita, nakatuon ang kanyang sarili sa espasyo, ngunit nawalan ng kakayahang maunawaan ang mga kumplikadong konstruksiyon ng pagsasalita at hindi makapagsalita sa anumang magkakaugnay na paraan sa lahat.
Ang bawat isa sa mga hemispheres ng utak ng tao ay isang independiyenteng sistema para sa pagkilala sa panlabas na mundo, pagproseso ng impormasyon tungkol dito at pagpaplano ng pag-uugali sa mundong ito. Ang kaliwang hemisphere ay, kumbaga, isang malaki at makapangyarihang computer na tumatalakay sa mga palatandaan at pamamaraan para sa kanilang pagproseso. Natural na pananalita sa wika, pag-iisip sa mga salita, rational-logical na pamamaraan para sa pagproseso ng impormasyon, atbp. - lahat ng ito ay natanto sa kaliwang hemisphere. Sa kanang hemisphere, ang pag-iisip ay natanto sa antas ng mga pandama na imahe: aesthetic na pang-unawa sa mundo, musika, pagpipinta, pag-uugnay na pagkilala, ang pagsilang ng panimula ng mga bagong ideya at pagtuklas, atbp. Ang lahat ng kumplikadong mekanismo ng mapanlikhang pag-iisip, na madalas na tinutukoy ng isang terminong "intuition", ay ang tamang hemispheric na lugar ng aktibidad ng utak.
Kadalasan, ang pag-iisip ng kanang-utak ay nauugnay sa mga aktibidad sa sining. Minsan ang pag-iisip na ito ay tinatawag pa ngang masining. Gayunpaman, kahit na mas pormal na mga aktibidad sa isang malaking lawak ay gumagamit ng intuitive na mekanismo ng pag-iisip. Ang mga pahayag ng mga kilalang siyentipiko tungkol sa papel ng intuwisyon sa aktibidad na pang-agham ay kakaiba. "Ang tunay na halaga," sabi ni A. Einstein, "ay, sa esensya, tanging intuwisyon. Para sa akin, walang pag-aalinlangan na ang ating pag-iisip ay nagpapatuloy, karaniwang, sa pamamagitan ng paglampas sa mga simbolo (mga salita) at, higit pa, hindi sinasadya." At sa ibang lugar: "Walang siyentipikong nag-iisip sa mga formula."
Kahit na ang isang abstract na pormal na larangan ng agham tulad ng matematika ay gumagawa ng makabuluhang paggamit ng right-brain thinking. "Kailangan mong hulaan teorem sa matematika bago mo patunayan ito; kailangan mong hulaan ang ideya ng patunay bago mo ito suriin nang detalyado." Si A. Poincaré ay nagsasalita nang mas malinaw: "... upang lumikha ng aritmetika, gayundin upang lumikha ng geometry o anumang uri ng science , kailangan mo ng isang bagay maliban sa purong lohika. Wala kaming ibang salita para dito maliban sa "intuition."
Ang pagkakaiba sa pagitan ng dalawang mekanismo ng pag-iisip ay maaaring ilarawan sa pamamagitan ng mga prinsipyo ng pag-iipon ng isang magkakaugnay na teksto mula sa mga indibidwal na elemento ng impormasyon: ang kaliwang-utak na pag-iisip ay lumilikha ng isang hindi malabo na konteksto mula sa mga elementong ito, i.e. sa lahat ng hindi mabilang na koneksyon sa pagitan ng mga bagay at phenomena, ito ay aktibong pumipili lamang ng ilan na pinakamahalaga para sa isang partikular na gawain. Ang right hemispheric na pag-iisip ay lumilikha ng isang multi-valued na konteksto, salamat sa sabay-sabay na pag-unawa sa halos lahat ng mga palatandaan at koneksyon ng isa o maraming phenomena. Sa madaling salita, ang logical-sign na pag-iisip ay nagpapakilala ng ilang artificiality sa larawan ng mundo, habang ang makasagisag na pag-iisip ay nagbibigay ng natural na agarang pang-unawa sa mundo kung ano ito.
Nakakondisyon ang pag-iisip at pag-uugali ng tao magkasanib na gawain parehong hemispheres ng utak ng tao. Sa ilang mga sitwasyon, ang lohikal na bahagi ng pag-iisip ay nangingibabaw, sa iba, ang intuitive. Ayon sa mga psychologist, ang lahat ng tao ay nahahati sa tatlong grupo: na may nangingibabaw na "kaliwang hemisphere" na pag-iisip, na may "kanang hemisphere", na may halo-halong pag-iisip. Ang dibisyong ito ay genetically predetermined, at may mga espesyal na pagsubok upang matukoy ang hilig sa isa o ibang uri ng pag-iisip.
Ang mga pangunahing pagkakaiba sa pagitan ng kaliwa at kanang hemisphere na mga diskarte sa pagproseso ng impormasyon na inilarawan sa itaas ay direktang nauugnay sa pagbuo ng iba't ibang mga kakayahan. Kaya, para sa siyentipikong pagkamalikhain, i.e. upang mapagtagumpayan ang mga tradisyonal na ideya, kinakailangan upang malasahan ang mundo sa kabuuan nito, na kinabibilangan ng pag-unlad ng mga kakayahan upang ayusin ang isang multi-valued na konteksto (figurative thinking). Sa katunayan, maraming mga obserbasyon na para sa mga taong nagpapanatili ng kakayahang mag-isip nang malikhain, ang malikhaing aktibidad ay hindi nakakapagod kaysa sa nakagawian, walang pagbabago na gawain. Ngunit ang mga taong hindi nakabuo ng kakayahan para sa mapanlikhang pag-iisip ay kadalasang ginusto na gumawa ng mekanikal na gawain, at ito ay hindi nakakainip sa kanila, dahil sila ay, kumbaga, ay "inaalipin" ng kanilang sariling pormal-lohikal na pag-iisip. Mula dito ay malinaw kung gaano kahalaga mula sa murang edad na bumuo ng edukasyon at pagsasanay ng tama upang pareho kailangan sa isang tao ang mga uri ng pag-iisip ay nabuo nang magkakasuwato, upang ang makasagisag na pag-iisip ay hindi mapipigilan ng katwiran, upang ang malikhaing potensyal ng isang tao ay hindi maubusan.
Sa pagbuo ng mga matalinong sistema, tulad ng D.A. Pospelov, mayroong isang "kaliwang hemispheric roll". Sa isang mas malaking lawak, tila, ang ganitong "left hemispheric tilt" ay katangian ng modernong edukasyon, kabilang ang mga pamamaraan at paraan ng computer na ginagamit dito. Ang kababalaghan ay hindi masyadong nakakapinsala. Ang negatibong epekto ng computerization ng pagsasanay sa engineering, na tinalakay sa itaas (tingnan ang talata 3.1), ay higit sa lahat ay dahil sa mahinang epekto ng mga computer system na ginagamit sa intuitive, mapanlikhang mekanismo ng pag-iisip.
Sa pagsasaalang-alang na ito, ang isang malinaw na paglalaan ng implicit, hindi malay na mga bahagi ng kaalaman ay nagpapahintulot din sa amin na malinaw na itakda ang gawain ng kanilang pag-unlad, upang bumalangkas ng naaangkop na mga kinakailangan para sa mga pamamaraan at mga pantulong sa pagtuturo, kabilang ang mga pamamaraan ng computer graphics.

4.2. Illustrative at cognitive function ng computer graphics

Sa kasalukuyan, ang interactive na computer graphics ay isa sa pinakamabilis na pag-unlad ng mga lugar ng mga bagong teknolohiya ng impormasyon. Kaya, sa siyentipikong pananaliksik, kabilang ang pangunahing pananaliksik, ang diin sa paglalarawan ng function ng ICG, na katangian ng paunang yugto, ay lalong lumilipat patungo sa paggamit ng mga kakayahan ng ICG na nagpapahintulot sa pag-activate ng "... ang kakayahan ng tao na mag-isip. sa mga kumplikadong spatial na imahe" . Sa bagay na ito, sinimulan nilang malinaw na makilala sa pagitan ng dalawang pag-andar ng ICG: illustrative at cognitive.

Ang illustrative function ng ICG ay ginagawang posible na isama sa isang mas marami o hindi gaanong sapat na visual na disenyo lamang ang alam na, i.e. umiiral na alinman sa mundo sa paligid natin, o bilang isang ideya sa ulo ng mananaliksik. Ang cognitive function ng ICG ay ang paggamit ng ilang imahe ng ICG upang makakuha ng bago, i.e. kaalaman na hindi pa umiiral kahit na sa pinuno ng isang espesyalista, o hindi bababa sa kontribusyon sa intelektwal na proseso ng pagkuha ng kaalamang ito.

Ang pangunahing ideya ng mga pagkakaiba sa pagitan ng illustrative at cognitive function ng ICG, na naka-highlight sa papel kapag inilalarawan ang paggamit ng ICG sa siyentipikong pananaliksik, ay angkop na angkop sa pag-uuri ng kaalaman at mga sistema ng computer para sa mga layuning pang-edukasyon (tingnan ang Seksyon 1.1 ). Ang illustrative functions ng ICG ay ipinapatupad sa mga sistemang pang-edukasyon ng isang uri ng deklaratibo kapag inililipat sa mga mag-aaral ang isang articulated na bahagi ng kaalaman, na ipinakita sa anyo ng pre-prepared na impormasyon na may mga graphic, animation, audio at video na mga paglalarawan (Fig. 4.1). Ang cognitive function ng ICG ay nagpapakita ng sarili sa mga sistema ng isang uri ng pamamaraan, kapag ang mga mag-aaral ay "makakuha" ng kaalaman sa pamamagitan ng pananaliksik sa mga modelo ng matematika ng mga bagay at proseso na pinag-aaralan, at, dahil ang prosesong ito ng pagbuo ng kaalaman ay batay sa isang intuitive right-hemispheric. mekanismo ng pag-iisip, ang kaalamang ito mismo ay higit na personal sa kalikasan. . Ang bawat tao ay bumubuo ng mga pamamaraan ng subconscious mental na aktibidad sa kanyang sariling paraan. Ang modernong sikolohikal na agham ay walang mahigpit na napatunayang mga pamamaraan para sa pagbuo ng malikhaing potensyal ng isang tao, kahit na ito ay isang propesyonal. Isa sa mga kilalang heuristic approach sa pagbuo ng intuitive professionally oriented na pag-iisip ay ang solusyon sa mga problema sa pananaliksik. Ang paggamit ng mga sistema ng pang-edukasyon na computer ng isang uri ng pamamaraan ay ginagawang posible na makabuluhang patindihin ang prosesong ito, inaalis ang mga nakagawiang operasyon mula dito, at ginagawang posible na magsagawa ng iba't ibang mga eksperimento sa mga modelo ng matematika.

kanin. 4.1. Konseptwal na pagkakaiba sa pagitan ng nagbibigay-malay at paglalarawan ng mga function ng computer graphics

Ang papel na ginagampanan ng ICG sa mga pag-aaral na pang-edukasyon na ito ay hindi maaaring labis na tantiyahin. Ito ay mga larawan ng ICG ng kurso at mga resulta ng mga eksperimento sa mga modelo ng matematika na nagpapahintulot sa bawat mag-aaral na bumuo ng kanyang sariling imahe ng bagay o phenomenon na pinag-aaralan sa lahat ng integridad at iba't ibang koneksyon nito. Walang alinlangan din na ang mga imahe ng ICG ay gumaganap, una sa lahat, isang nagbibigay-malay, at hindi isang illustrative function, dahil sa proseso ng gawaing pang-edukasyon sa mga sistema ng computer ng isang uri ng pamamaraan, ang mga mag-aaral ay bumubuo ng puro personal, i.e. hindi umiiral sa form na ito para sa sinuman, mga bahagi ng kaalaman.

Siyempre, ang mga pagkakaiba sa pagitan ng illustrative at cognitive function ng computer graphics ay sa halip arbitrary. Kadalasan, ang isang ordinaryong graphic na paglalarawan ay maaaring mag-udyok sa ilang mga mag-aaral sa isang bagong ideya, payagan silang makita ang ilang mga elemento ng kaalaman na hindi "namuhunan" ng guro-developer ng isang pang-edukasyon na sistema ng computer ng isang uri ng deklaratibo. Kaya, ang naglalarawang function ng ICG image ay nagiging cognitive function. Sa kabilang banda, ang nagbibigay-malay na pag-andar ng imahe ng ICG sa mga unang eksperimento sa mga sistemang pang-edukasyon ng uri ng pamamaraan sa karagdagang mga eksperimento ay nagiging isang paglalarawan ng function para sa na "natuklasan" at, samakatuwid, hindi na isang bagong pag-aari ng bagay sa ilalim. pag-aaral.

Gayunpaman, ang mga pangunahing pagkakaiba sa lohikal at madaling maunawaan na mga mekanismo ng pag-iisip ng tao, na nagmumula sa mga pagkakaibang ito sa anyo ng representasyon ng kaalaman at mga pamamaraan ng kanilang pag-unlad, ay ginagawang kapaki-pakinabang sa pamamaraang pagkilala sa pagitan ng mga naglalarawan at nagbibigay-malay na mga pag-andar ng computer graphics at ginagawang posible. upang mas malinaw na bumalangkas ng mga didactic na gawain ng mga imahe ng ICG sa pagbuo ng mga computer system para sa mga layuning pang-edukasyon.

4.3. Mga gawain ng cognitive computer graphics

Sa paunang salita sa gawain, isang kilalang dalubhasa sa larangan ng artificial intelligence na si D. A. Pospelov ay bumalangkas ng tatlong pangunahing gawain ng cognitive computer graphics. Ang unang gawain ay upang lumikha ng gayong mga modelo ng representasyon ng kaalaman kung saan posible na kumatawan sa parehong mga bagay na katangian ng lohikal na pag-iisip at mga larawan-mga larawan kung saan gumagana ang makasagisag na pag-iisip na may pare-parehong paraan. Ang pangalawang gawain ay ang visualization ng mga kaalaman ng tao kung saan hindi pa posible na makahanap ng mga paglalarawan sa teksto. Ang pangatlo ay ang paghahanap ng mga paraan upang lumipat mula sa mga naobserbahang larawan-larawan patungo sa pagbabalangkas ng ilang hypothesis tungkol sa mga mekanismo at proseso na nakatago sa likod ng dinamika ng mga naobserbahang larawan.

Ang mga nag-develop ng mga sistema para sa pagsusuri sa engineering, disenyo na tinutulungan ng computer, at mga sistema ng pang-edukasyon na computer ng isang uri ng pamamaraan ay nakikitungo sa pangalawa sa mga gawain ng cognitive graphics na inilarawan dito, kapag ang kaalaman tungkol sa isang teknikal na bagay ay nakuha sa kurso ng pananaliksik sa mga multidimensional na modelo ng matematika. at ipinakita sa karaniwang simbolikong-digital na anyo ay nagiging hindi naa-access sa pagsusuri ng tao dahil sa malaking halaga ng impormasyon. Isaalang-alang pa natin ang isang bilang ng mga pamamaraan para sa pagpapakita ng mga larangan ng pisikal na katangian ng mga teknikal na bagay at mga algorithm para sa pagbuo ng kaukulang mga imahe na may mataas na potensyal na nagbibigay-malay.

4.4. Mga pagpapalagay ng visualization algorithm

Ipagpalagay namin na ang isang hanay ng mga karaniwang graphical na pag-andar na ginagamit ng mga programmer kapag bumubuo ng mga programang pang-edukasyon na aplikasyon ay nagbibigay-daan sa iyo upang i-highlight ang isang punto sa display screen, na nagpapahiwatig ng mga coordinate at kulay nito, gumuhit ng isang tuwid na segment ng linya, na nagpapahiwatig ng kulay at mga coordinate ng mga dulo nito, magsagawa ng geometric coordinate transformations at projection transformations .

Ipagpalagay din namin na ang itinatanghal na larangan ng mga pisikal na katangian ay ipinakita bilang mga discrete na halaga sa mga node ng isang patag na network ng mga elemento (PSE) ng isang triangular o quadrangular na hugis. Maaaring ipakita ng network na ito ang alinman sa buong field o ang fragment nito, halimbawa, isang seksyon ng three-dimensional na field sa pamamagitan ng isang eroplano. Tandaan na ang form na ito ng representasyon ng mga parameter ay natural para sa isang bilang ng mga numerical grid method, halimbawa, ang finite element method na malawakang ginagamit sa CAD ay nagsasangkot ng grid approximation.

Kaya, sa pagpasok ng mga inilapat na graphic na programa na nagpapatupad ng mga algorithm na isinasaalang-alang sa ibaba, dapat mayroong isang topological at geometric na paglalarawan ng PSE na may mga halaga ng ipinakita na mga katangian sa mga node ng network. Ito ay maginhawa upang iimbak ang network topology sa anyo ng isang matrix, sa bawat hilera kung saan ang bilang ng elemento ng PSE at ang mga numero ng mga node na nakapalibot dito ay ipinahiwatig. Ang geometric na paglalarawan ng PSE ay isang matrix, sa mga linya kung saan ipinahiwatig ang mga coordinate ng mga node ng network.

Depende sa paraan ng visualization, gagamit kami ng dalawang uri ng approximation ng mga ipinapakitang parameter sa loob ng elemento ng PSE: constant at bilinear. Para sa patuloy na pagtatantya sa loob quadrangular na elemento Ang PSE ay ang halaga ng ipinapakitang parameter , kung saan ang mga halaga ng mga parameter sa mga node ng network na nakapalibot sa elemento ng PSE.

Para sa isang bilinear approximation, ipinakilala namin ang walang sukat na mga coordinate at at isang auxiliary square (Fig. 4.2). Ang kaukulang pagbabagong-anyo ng mga coordinate at ang ipinapakitang parameter ay isinasagawa ayon sa isang formula na katulad ng tinatawag na mga function ng hugis sa paraan ng may hangganan na elemento:

(4.1)

kanin. 4.2. Pagbabago ng isang arbitrary quadrilateral sa isang auxiliary square.

Upang gawing regular ang mga algorithm, isasaalang-alang namin ang isang elemento ng isang tatsulok na hugis bilang isang espesyal na kaso ng isang quadrilateral na may dalawang magkatabing sulok na pinagsama.

Isaalang-alang natin ang sunud-sunod na 7 paraan ng pagpapakita ng mga pisikal na katangian: 4 na paraan - para sa visualization ng mga scalar field at 3 paraan - para sa pagpapakita ng mga katangian ng vector, tulad ng lakas o magnetic induction ng isang electromagnetic field, streamlines sa aerohydrodynamics, pamamahagi ng mga puwersa o isang reinforcing set sa mga istrukturang nagdadala ng pagkarga. Ipapakita namin ang mga pamamaraan na isinasaalang-alang sa mga fragment ng isang graphical na dialogue na isinagawa sa mga simulator at pagsasanay sa mga PPP ng CADIS system.

4.5. Mga Larawan ng Solid na Kulay

Ang kakanyahan ng paraan ng visualization na ito ay iyon panloob na lugar Ang PSE ay pininturahan iba't ibang kulay, na tumutugma sa ilang partikular na pagitan ng halaga ng ipinapakitang parameter. Karaniwang ginagamit ang isang sukat ng kulay, kung saan, habang bumababa ang halaga ng parameter, nagbabago ang mga kulay mula sa mainit (pula at dilaw) hanggang sa malamig (asul at lila). Ang imahe ay binuo sa mga elemento ng PSE. Ang mga algorithm para sa pangkulay ng isang elemento ay batay sa ideya ng line-by-line na pag-scan sa kahabaan ng isang auxiliary square na may isang hakbang na tumutugma sa laki ng elemento ng display raster grid, at pangkulay ng mga elementong ito, na tinatawag na mga pixel o pels, alinsunod sa na may expression (4.1), o sa ideya ng raster scan sa kahabaan ng axis at pagbuo ng mga segment ng kulay sa kahabaan ng axis. Sa pangalawang algorithm, ang kulay ng segment ay tinutukoy ng agwat , at ang mga coordinate ng mga dulo ng segment ay matatagpuan mula sa (4.1) para sa mga nakapirming halaga at hangganan mga preset na pagitan. Ang paglipat ng paleta ng kulay sa pamamagitan ng mga hangganan ng mga elemento ng PSE ay nangyayari nang maayos, dahil ang tinatayang function (4.1) ay linear sa mga gilid ng PSE quadrangles, na nagsisiguro sa pagpapatuloy ng ibabaw ng ipinapakitang parameter.

Para sa mga monochrome na display, ang mga tono ng imahe ay maaaring itayo gamit ang mga naturang algorithm (Fig. 4.3).

Larawan 4.3. Isang tono ng imahe ng pinakamainam na pamamahagi ng materyal sa isang plato sa ilalim ng pagkarga.

4.6. pantay na antas ng mga linya

Ang pagtatayo ng mga linya ng pantay na antas (LRU) ay isinasagawa ayon sa mga elemento ng PSE. Ang susunod na dalawang algorithm ay nakabatay, tulad ng mga shading algorithm, sa pag-scan sa kahabaan ng auxiliary square grid, ang hakbang nito ay tumutugma sa display raster. Sa isa sa mga algorithm na ito, sa mga linya ng pag-scan ng grid parallel sa axis , ang mga puntos ay matatagpuan na may mga ibinigay na halaga ng mga antas ng ipinapakitang parameter. puntos na may pantay na halaga ang mga parameter sa katabing linya ng pag-scan ay konektado ng mga segment ng mga tuwid na linya, kung walang "labangan" o "elevation" ng bilinear surface (4.1) sa pagitan ng mga puntong ito. Ang mga itinayong segment, na humahaba sa panahon ng proseso ng pag-scan, ay bumubuo ng isang pamilya ng mga LRU sa bawat elemento ng FSE. Sa isa pang algorithm, hindi ang mga halaga ng mga antas ang tinukoy, ngunit ang mga pagitan ng mga halaga na bumubuo ng isang serye ng mga "band" ng isang naibigay na antas. Ang pagtatayo ng LRU ay isinasagawa sa pamamagitan ng pagtatabing sa mga guhitan. Ang kapal ng LRU sa display screen ay depende sa tinukoy na lapad ng pagitan at sa likas na katangian ng pagbabago sa ipinapakitang ibabaw. Sa parehong mga algorithm, ang pagsasama ng LRS sa mga hangganan ng mga elemento ng PSE ay nangyayari sa natural na paraan, dahil ang approximating function (4.1) ay linear sa mga gilid ng PSE quadrangles (tingnan ang Fig. 3.22).

4.7. Mga bitmap

Ang field ng bawat elemento ng PSE sa display screen ay puno ng mga kumikinang na tuldok. Ang density ng mga tuldok ay tumutugma sa halaga ng ipinapakitang parameter. Ang pagpuno ng mga seksyon ng PSE na may pare-parehong density (maaaring ito ang larangan ng buong quadrangle o bahagi nito) ay isinasagawa gamit ang isang sensor random na mga numero(DSCH). Ang ganitong pagpuno ay nagpapakinis sa mga discontinuities ng ipinapakitang ibabaw kahit na may pare-parehong pagtatantya ng parameter sa loob ng isang elemento ng PSE (Fig. 4.4). Bago bumuo ng isang bitmap, ang pinakamataas na halaga ay matatagpuan, na itinalaga sa dot filling density na katumbas ng 80-90% ng solid shading density. Ayon sa limitasyong ito, ang densidad ng pagpuno ng mga puntos sa bawat quadrilateral ng PSE ay higit na na-normalize. Kapag gumagawa ng imahe sa isang elemento ng PSE, ang auxiliary square ay paunang hinahati ng mga axes at sa quarters, dahil ang karaniwang DFS ay gumagana sa mga numero sa pagitan . Sa loob ng bawat quarter, ang point density ay ipinapalagay na pare-pareho. Ang mga coordinate ng mga puntos at ay tinutukoy gamit ang DFS, na-convert sa pamamagitan ng formula (4.1) sa mga coordinate, at pagkatapos ay na-convert sa screen coordinate system. Ang kulay ng mga tuldok ay tinutukoy ng mga ibinigay na pagitan ng kulay gamit ang expression (4.1).

kanin. 4.4. Bitmap ng pinakamainam na pamamahagi ng materyal sa plato sa ilalim ng pagkarga.

4.8. Mga polygon network

Ang imahe ay ipinapakita bilang isang sentral na projection ng ipinapakitang ibabaw ng parameter. Ang ibabaw ay tinatantya ng isang network ng mga triangles at quadrilaterals na may mga tuwid na gilid. Ang nasabing network ay tinatawag na polygonal. Ang pinakasimpleng polygonal network ay maaaring makuha sa pamamagitan ng pagpapakita ng PSE sa isang parametric na ibabaw (Larawan 4.5). Ang kalinawan ng imahe ay higit sa lahat ay nakasalalay sa pagpili ng posisyon ng punto ng view ng tagamasid sa gitnang projection at sa presensya o kawalan ng mga hindi nakikitang lugar sa ibabaw. Ang pagtatayo ng mga polygonal na network ayon sa ibinigay na PSE ay hindi mahirap at hindi nangangailangan ng malalaking gastos sa computational. Ang kaukulang algorithm ay nabawasan sa karaniwang mga geometric na pagbabagong-anyo ng mga coordinate at projection na mga pagbabagong-anyo ng mga nodal point ng base PSE at ang parametric na ibabaw, na pagkatapos ay konektado sa pamamagitan ng tuwid na mga segment ng linya. Gayunpaman, ang pagtatasa ng visibility ng linya ay makabuluhang nagpapataas ng mga gastos sa computational, kung minsan ay dalawa o tatlong mga order ng magnitude.

4.9. Mga larawan bilang naka-orient na mga segment na may variable na haba

Ang pamamaraang ito ay ginagamit upang ipakita ang mga katangian ng vector, halimbawa, mga daloy ng puwersa. Para dito, ginagamit ang isang pare-parehong batas ng pagtatantya ng parameter sa loob ng elemento ng PSE. Ang mga naka-orient na segment ay ipinapakita sa mga sentro ng mga elemento, ang kanilang mga haba sa napiling sukat ay tumutugma sa mga halaga ng mga parameter (Larawan 4.6). Bago itayo ang imahe, para sa mga dahilan ng kalinawan, ang maximum na haba ng segment ay kinakalkula, na nauugnay kung saan ang mga segment sa lahat ng mga elemento ay higit na na-normalize. Ang imahe ay binuo sa mga elemento ng PSE. Ang isang lokal na rectangular coordinate system ay inilalagay sa gitna ng quadrilateral, ang isa sa mga axes ay naka-orient sa direksyon ng ipinapakitang parameter. Dagdag pa, sa mga coordinate ng lokal na sistema, ang mga dulo ng segment ay tinutukoy upang ang gitna nito ay tumutugma sa gitna ng elemento, ang nakuha na mga coordinate ay binago sa isang karaniwang sistema, at ang isang tuwid na linya ay iguguhit na kumukonekta sa mga dulo ng mga punto. ng segment.

Larawan 4.6. Ang pamamahagi ng mga puwersa sa plato, na ipinakita bilang nakatuon na mga segment ng variable na haba.

4.10. Mga larawan bilang mga maikling segment na may pare-parehong haba

Idinisenyo din ang paraan ng pag-render na ito upang ipakita ang mga katangian ng vector. Pagkatapos ng bawat elemento, ang PSE ay puno ng mga maikling segment na may pare-parehong haba gamit ang isang DFS. Ang density ng mga segment ay tumutugma sa halaga ng ipinapakitang parameter (Larawan 4.7). Bago buuin ang imahe, para sa mga kadahilanan ng kalinawan, ang maximum na density ng mga segment ay kinakalkula, na nauugnay kung saan ang density ng mga segment sa lahat ng mga elemento ng PSE ay na-normalize. Ang isang hugis-parihaba na lokal na coordinate system ay inilalagay sa gitna ng PSE quadrangular na elemento, ang isa sa mga axes ay naka-orient sa direksyon ng ipinapakitang parameter. Ang mga coordinate ng mga midpoint ng mga segment ay tinutukoy gamit ang DFS, tulad ng ginagawa kapag gumagawa ng mga point images. Sa hinaharap, ang pagtatayo ng bawat segment ay isinasagawa sa parehong paraan tulad ng sa nakaraang algorithm.

Larawan 4.7. Ang pamamahagi ng mga puwersa sa plato, na ipinakita bilang maikling naka-orient na mga segment ng pare-pareho ang haba.

4.11. Mga larawang oriented na sala-sala

Para sa paraan ng visualization na ito, pati na rin para sa dalawang naunang pamamaraan, ginagamit ang patuloy na pagtatantya sa mga elemento ng FSE. Ang patlang ng elemento ay puno ng isang sala-sala sa anyo ng isa o dalawang pamilya ng mga unidirectional na linya, ang density at oryentasyon na tumutugma sa mga magnitude at oryentasyon ng mga ipinakitang katangian (Larawan 4.8). Ginagamit ang kulay upang makilala ang pamilya. Ang imahe ay itinayo batay sa parehong algorithmic na mga ideya tulad ng sa nakaraang dalawang pamamaraan: ang sukdulang densidad ng grating ay tinutukoy; isang parihabang lokal na sistema ng coordinate ay binuo sa bawat elemento; sa loob ng mga elemento, ang mga segment ng mga tuwid na linya ay iginuhit, ang mga dulo nito ay matatagpuan sa mga gilid ng mga elemento.

kanin. 4.8. Ang pamamahagi ng mga puwersa sa plato, na ipinakita bilang mga oriented na sala-sala.

4.12. Pamamahala ng imahe

Sa proseso ng pag-aaral ng mga resulta ng mga kalkulasyon, ang gumagamit ng programa ng aplikasyon ay dapat na mapili ang paraan ng imahe at ayusin ito upang makamit ang pinakamalaking kalinawan. Kapag nagse-set up ng isang imahe, maaari kang pumili ng: color gamut (numero, uri at pagkakasunud-sunod ng mga kulay na ginamit); ang bilang ng mga antas para sa pagbuo ng LRU; ang posisyon ng pananaw ng tagamasid at ang uri ng sentral na projection para sa mga polygonal na network; haba ng maikling oriented na mga segment; contrast ratio.

Maaaring gamitin ang contrasting ng larawan upang mas malinaw na matukoy ang mga pattern sa pamamahagi ng mga ipinapakitang parameter, habang ang pagkakaiba sa pagitan ng malaki at maliit na mga halaga ay artipisyal na overestimated. Isinasagawa ang contrasting gamit ang sumusunod na relasyon: , kung saan, kung saan - ang bilang ng bahagyang pamantayan; - pagsusuri sa pamamagitan ng isang partikular na pamantayan, ; ay isang weighting factor na isinasaalang-alang ang kahalagahan ng kaukulang criterion, .
Bilang partikular na pamantayan, 8 mga tagapagpahiwatig ang ginamit na nagpapakilala sa mga sumusunod na aspeto ng mga pamamaraan na isinasaalang-alang: kasapatan sa mga layunin at nilalaman ng disenyo ng mga istrukturang nagdadala ng pagkarga; kasapatan sa mga pamamaraan ng pagtuturo na ipinatupad sa mga programang inilapat na pang-edukasyon; pagiging natural at accessibility para sa pang-unawa ng tao; kaginhawaan para sa pagsusuri ng mga pattern ng husay ng pamamahagi ng mga parameter; aesthetic appeal; kadalian ng kontrol sa pagbuo ng imahe; bilis ng pagbuo ng imahe; pagiging simple ng algorithm.
Ang pag-aaral ay isinagawa sa tulong ng mga ekspertong pagtatasa ng Delphi method. Ang mga guro at inhinyero sa unibersidad, mga developer at gumagamit ng pang-edukasyon at pang-industriya na CAD ng mga istrukturang nagdadala ng pagkarga ay kasangkot bilang mga eksperto. Ang mga resulta ng pananaliksik ay nagpapakita na sa interactive na disenyo ng load-bearing structures, ipinapayong gumamit ng point images para ipakita ang scalar na mga katangian, at oriented grids para ipakita ang vector fields (Fig. 4.9). Ang mga resulta at pamamaraan ng pag-aaral ay inilarawan nang mas detalyado sa trabaho.

Larawan 4.9. Mga resulta ng pag-aaral sa pagiging epektibo ng iba't ibang pamamaraan ng imaging:
a - mga scalar na imahe; b - mga imahe ng vector.