Интересное сегодня
Введение
Исследование когнитивных процессов требует инструментов, которые могут точно манипулировать и контролировать характеристики стимулов, предъявляемых участникам. Существующие подходы предлагают многомерные объекты с богатым пространством признаков, включая так называемые геоны (Biederman & Gerhardstein, 1993; Tarr et al., 1997), строки (Biederman & Gerhardstein, 1993; Edelman & Bülthoff, 1992; Tarr et al., 1997), Fribbles (Berry et al., 2015), амебоиды (Edelman & Bülthoff, 1992; Wong & Hayward, 2005), Greebles (Gauthier & Tarr, 1997), Ziggerins (Wong et al., 2009), YUFOs (Gauthier et al., 2003), Sheinbugs (Richler et al., 2017) и Quaddles (Watson et al., 2019), среди других сложных типов 3D-рендерных объектов (Cant & Goodale, 2007; Humphrey & Khan, 1992).
Метод
Состав объектов Quaddle 2.0
Объекты Quaddle 2.0 различаются по 10 предустановленным параметрам (рис. 2). Стандартный объект состоит из пяти основных частей: головы, тела, руки, уха и клюва. Голова и тело могут быть покрыты цветами и узорами, а на теле могут отображаться предустановленные фрактальные изображения.
Генерация 3D-объектов
Объекты Quaddle 2.0 создаются с использованием Blender — бесплатного программного обеспечения для 3D-моделирования. Процесс генерации включает несколько этапов, начиная с пользовательских параметров и заканчивая экспортом готовых объектов в различные форматы.
Результаты
Автоматизированная генерация объектов
Инструмент Quaddle 2.0 позволяет автоматически создавать большие наборы объектов с контролируемыми параметрами, что делает его идеальным для когнитивных исследований и экспериментов в виртуальной реальности.
Экспериментальная проверка
Объекты Quaddle 2.0 были успешно использованы в эксперименте по обучению последовательностям у макак-резусов. Результаты показали, что животные эффективно различали объекты и допускали ошибки при высокой схожести стимулов.
Обсуждение
Quaddle 2.0 представляет собой мощный инструмент для генерации 3D-объектов с широкими возможностями настройки. Его интеграция с Blender и поддержка Python делают его доступным для исследователей без глубоких технических знаний.
