报告人：Prof. Daniel Kersten

整理人：陆杨帆

审核人：张航

　　8月30日下午，来自美国明尼苏达大学(University of Minnesota)心理学系的Daniel Kersten教授受北京大学麦戈文脑科学研究所的邀请，来到北京大学，在王克桢1113会议室为大家带来了一场题为“The perception of natural flows”的学术报告。Daniel Kersten教授的主要研究领域是视觉科学，本场讲座中，Kersten教授介绍了自己最近关于流动感知的研究成果，研究通过表征相异度分析，探究了人类对天然动态流动(natural dynamic flow) 的知觉维度。

流动感知

　　人类的视觉系统能够从流动的物体（比如波浪、烟雾、风中的织物）中获取丰富的信息。我们可以“解码”这些物体的流动模式来推断其性质与成因。当我们面对静止图片或者几帧画面时，会对未来发生的事情形成期望。我们对动态流动的解释取决于对流动成因的推断——包括材料的光学特性(如透明度) 、机械特性(如粘度) 及两者之间的相互作用。而且我们能够区分开光学特性与机械特性，这使得我们可以确定流动的物质（比如水）并消除这些光学与机械特性的影响（比如人能够在流动的溪水中探测、定位并捕捉到一条鱼）。

生成过程

　　值得关注的是，可靠的推断取决于对流动成因的时间稳定性假设或证据。Kersten教授指出，我们可以从物理生成（Physical Generative View）的角度考虑问题——不同的物理因子，比如光照、视角、形状、材料、光学特性，决定了流动的模式，我们的知觉则需要对形状、材料等特性作出推断。我们作出的推断基于对这些因子中稳定变量的假设与证据。比如Kersten教授一项2011年时的研究探究了有光泽与无光泽表面材料的差异（图1），研究发现有光泽的材料表面会表现出局部光流的分散与汇聚，而且这些对表面材料的推断都假定了形状稳定性。

图1 

　　然而，我们日常经历中所见的动态流动并不都具有形状稳定性，比如说流动的水、烟雾。这种情况下，我们的推断常常基于对材料稳定性的假设或证据，即机械特性。根据机械特性可以将流动分为两类，它们分别对应两种3D图形建模的方法。基于网格的模拟(mesh-based simulation) 对应较强的粒子间作用力，这类模型可以产生刚度与弹性，用于模拟布料、毛发等可变形的固体材料；基于粒子的模拟(particle-based simulation) 对应较弱的粒子间作用力，这类模型可以模拟具有粘性的物质，比如烟雾和快速流动的浅水（图2）。

图2

人类对流动的感知能力

　　接下来，Kersten教授列举了一些关于人类流动感知能力的例子。比如，我们可以从飘动的布料或旗帜推断出形状的可延展性，或从果冻状的材料推断其刚度与弹性，这些机械特性都可以通过基于网格的模型模拟。我们也可以对材料的粘度作出估计，在外观及物理属性均不同的材料之间对粘度进行比较，这类流动可以通过基于粒子的模型模拟。我们的知觉也能够基于一帧或几帧画面预测流动刺激的未来特性，这种预测时间稳定性的能力体现了特征局部空间与时空模式的重要性，这一问题早已受到艺术家的关注与应用，比如在画作中通过静止的一帧画面体现出水的湍流。我们也可以根据物体外观的变化推断照明的成因或者外力的来源。　

　　最后，我们具有根据不同维度来判断不同流动刺激之间相似性的能力。比如，我们可能认为水的流动都是相似的，或者基于材料的粘度特性认为蜂蜜和巧克力的流动是相似的。

研究问题

　　(1)   在对不同流动刺激的比较中我们运用了哪些知觉维度？

　　(2)   这些比较是如何取决于空间孔径效应的？

　　(3)   物理成因的表征层次与知觉维度之间有何关系？

研究策略

　　通过测量人类观察者对不同流动刺激的知觉相似度，提出一组知觉维度并评估它们是否能很好地解释测量到的知觉相似度。

研究方法

　　被试通过多重排列方法(multi-arrangement method)对一组流动刺激进行相似度评估。实验开始时，所有流动刺激以随机顺序沿圆形呈现，被试根据它们的相似性在屏幕上使用鼠标拖放这些图标（图3）。根据两两刺激之间的距离研究者可以估计被试内在的相似度表征，得到表征相异度矩阵(representational dissimilarity matrices, RDMs)（图4, 5）。

图3

　　研究者还提出了一组由浅层到深层的候选维度——浅层维度基于易计算的图像特征，例如颜色、光流、空间与时空滤波；深层维度是非光学特性，通过主观评估与分类获得，包括材料属性（可压缩性、弹性、粘度等）、可供性（可穿透性、可拾取性等）、类别（材料、生成过程、概念），然后探究这些候选维度与被试的知觉判断是否相关。

实验结果

　　实验中刺激图标的孔径大小有一大一小两个实验条件。大孔径条件下（图4），相似度高的刺激（蓝色）倾向于来自相同种类的材料，而且具有大小相似的分子间作用力；相似度低（黄色）的刺激通常在分子间作用力上有较大的差异。

　　小孔径条件下（图5），观察者没有足够的空间信息来推断更深层的潜在变量，而是更加倾向于选取浅层维度，比如颜色、运动速度、运动方向等。因此分子间作用力的大小差异并不意味着更高的相异度，尽管有时一些相同材料种类的刺激相似度较高（比如水流）。

图4

图5

　　在研究者提出的候选维度中，大孔径条件下，深层维度（比如机械特性）与被试相异度矩阵相关更高（图6）；反之，小孔径条件下，浅层维度（比如颜色、滤波）与被试判断的相关性更高（图7），其中颜色起了主导作用。

图6

图7

　　大孔径条件下，与被试相似度判断相关性最高的类别特征（蓝色）是与模拟过程有关的材料特性，即材料分子间作用力或外部作用力（如风力）的大小。可拾取性、可穿透性等可供性特征（黄色）也与被试的判断具有高相关，说明视觉系统对流动刺激的表征程度基于我们的日常行为决策。

图8

　　综上，我们的视觉系统能够解释、预测流动，这些解释依赖于我们关于自然流动如何被引起这一问题的内在知识。在空间信息充足的情况下，我们对流动相似度的估计可以部分地由与潜在行为决策相关的变量（如可拾取性）所解释，而在空间信息不充足的情况下，相似度判断可以被颜色等浅层特性所解释。

参考文献

Doerschner, K., Fleming, R. W., Yilmaz, O., Schrater, P. R., Hartung, B., & Kersten, D. (2011). Visual motion and the perception of surface material. Current Biology, 21(23), 2010-2016.

Morgenstern, Y., & Kersten, D. J. (2017). The perceptual dimensions of natural dynamic flow. Journal of vision, 17(12), 1-25.