জুম ইন করুন। আপনি যা উপলব্ধি করেন, তা আপনার দৃশ্যতন্ত্র এবং মস্তিষ্ক দ্বারা নির্মিত একটি উদ্ভূত মডেল। “হ্যাঁ। এটি Akiyoshi Kitaoka-এর color-assimilation illusion-এর একটি। এই ছবিগুলোর উল্লেখযোগ্য বৈশিষ্ট্য হলো, যদি আপনি মূল আর্টওয়ার্ক থেকে নমুনা নেন, তাহলে “লাল” অঞ্চলগুলো সাধারণত কেবল cyan, কালো, সাদা, এবং প্রিন্টিং বা ডিসপ্লে রেন্ডারিং দ্বারা তৈরি মধ্যবর্তী শেড দিয়ে গঠিত। অথচ অনেক পর্যবেক্ষক flesh tones, লাল, কমলা, এবং বাদামি রঙ দেখতে পান। ব্যাখ্যাটি কয়েকটি পারস্পরিক ক্রিয়াশীল প্রক্রিয়ার সাথে জড়িত: Spatial averaging: আপনার দৃশ্যতন্ত্র প্রতিটি পিক্সেলকে আলাদাভাবে প্রক্রিয়াকরণ করে না। স্বাভাবিক দেখার দূরত্বে এটি ছোট অঞ্চলের উপর সমন্বিত করে। Opponent-color channels: মানুষের রঙ দৃষ্টিকে মোটামুটি red-green, blue-yellow, এবং luminance channel হিসেবে এনকোড করা হয়। শক্তিশালী cyan উদ্দীপনা এই channelগুলোকে এমনভাবে পক্ষপাতদুষ্ট করতে পারে যে নিকটবর্তী অঞ্চলে লালচে অনুভূতি তৈরি হয়। Color assimilation: সূক্ষ্ম রঙিন texture আশেপাশের এলাকার উপলব্ধ রঙকে complementary hue-র দিকে টেনে নিতে প্রবণ। Multiscale processing: ভিন্ন ভিন্ন নিউরাল সার্কিট ভিন্ন spatial scale-এ ছবিটি বিশ্লেষণ করে। মোটা স্কেলে আপনি ভ্রান্ত রঙ উপলব্ধি করেন; সূক্ষ্ম স্কেলে আপনি কেবল cyan, কালো, এবং সাদা দেখেন। এই সত্য যে আপনি জুম ইন করলে লাল রঙটি অদৃশ্য হয়ে যায়, প্রায় পাঠ্যবইয়ের একটি উদাহরণ যা দেখায় যে এই রঙটি স্থানীয় পিক্সেলে উপস্থিত নয়, বরং উচ্চস্তরের দৃশ্য প্রক্রিয়াকরণের মাধ্যমে নির্মিত হচ্ছে। Kitaoka-র কাজ বিশেষভাবে আকর্ষণীয় কারণ এটি দেখায় যে রঙ উপলব্ধি কেবল তরঙ্গদৈর্ঘ্যের পরিমাপ নয়। মস্তিষ্ক সক্রিয়ভাবে স্থানিক প্রসঙ্গ থেকে রঙ অনুমান করছে। এক অর্থে, দৃশ্যতন্ত্র একটি inverse problem সমাধান করছে: “কোন বাস্তব জগতের দৃশ্যটি সবচেয়ে বেশি সম্ভাবনা রয়েছে এই ধরনের retinal stimulation প্যাটার্ন তৈরি করেছে?” একজন পদার্থবিজ্ঞানী হিসেবে আপনি এই উপমাটি পছন্দ করতে পারেন যে retina কাঁচা ডেটা সরবরাহ করে, কিন্তু উপলব্ধ ছবি সরাসরি পরিমাপের চেয়ে বরং পুনর্গঠিত মডেলের মতো। “লাল” সেই পুনর্গঠনেরই একটি অংশ। আপনি চাইলে, আমি এই illusion-টি retinal ganglion center-surround সমীকরণ এবং opponent-process color theory-এর ভাষায়ও ব্যাখ্যা করতে পারি, যা প্রকৃত নিউরোসায়েন্সের আরও কাছাকাছি যায়।”
শেয়ার
উৎস:আসল দেখান
দাবিত্যাগ: এই পৃষ্ঠার তথ্য তৃতীয় পক্ষের কাছ থেকে প্রাপ্ত হতে পারে এবং অগত্যা KuCoin এর মতামত বা মতামত প্রতিফলিত করে না। এই বিষয়বস্তু শুধুমাত্র সাধারণ তথ্যগত উদ্দেশ্যে প্রদান করা হয়, কোন ধরনের প্রতিনিধিত্ব বা ওয়ারেন্টি ছাড়াই, বা এটিকে আর্থিক বা বিনিয়োগ পরামর্শ হিসাবে বোঝানো হবে না। KuCoin কোনো ত্রুটি বা বাদ পড়ার জন্য বা এই তথ্য ব্যবহারের ফলে যে কোনো ফলাফলের জন্য দায়ী থাকবে না।
ডিজিটাল সম্পদে বিনিয়োগ ঝুঁকিপূর্ণ হতে পারে। আপনার নিজের আর্থিক পরিস্থিতির উপর ভিত্তি করে একটি পণ্যের ঝুঁকি এবং আপনার ঝুঁকি সহনশীলতা সাবধানে মূল্যায়ন করুন। আরও তথ্যের জন্য, অনুগ্রহ করে আমাদের ব্যবহারের শর্তাবলী এবং ঝুঁকি প্রকাশ পড়ুন।