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Roland William Fleming

Roland William Fleming , FRSB (nacido en 1978 en Oxford, Reino Unido) es un investigador interdisciplinario británico y alemán especializado en la percepción visual de objetos y...

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Roland William Fleming , FRSB (nacido en 1978 en Oxford, Reino Unido) es un investigador interdisciplinario británico y alemán especializado en la percepción visual de objetos y materiales. Es profesor de Psicología Experimental Kurt Koffka en la Universidad Justus Liebig de Giessen. [1] y director ejecutivo del Centro de Mente, Cerebro y Comportamiento de las Universidades de Marburgo y Giessen. [2] También es co-portavoz del grupo de investigación “La mente adaptativa”. [3]

Biografía

Fleming se formó en la New College School y la Magdalen College School  de Oxford. Posteriormente, fue estudiante en el New College de la Universidad de Oxford , donde estudió una licenciatura en Psicología, Filosofía y Fisiología . Se graduó con honores de primera clase  en 1999. [4] Luego estudió un doctorado en el Departamento de Ciencias Cerebrales y Cognitivas del MIT , graduándose en 2004. Su tesis doctoral "Percepción visual humana bajo iluminación del mundo real" fue supervisada por Edward H. Adelson . [5]

En 2003, ocupó un puesto de investigación postdoctoral en el Instituto Max Planck de Cibernética Biológica , trabajando en el departamento de Heinrich H. Bülthoff. [6] De 2009 a 2013 se desempeñó como coeditor en jefe de la revista ACM Transactions on Applied Perception . [7] En 2010, se trasladó a la Universidad Justus Liebig de Giessen  para convertirse en profesor adjunto Kurt Koffka de Psicología Experimental. [1] De 2013 a 2016, [8] Fleming coordinó la Red de Formación Inicial Marie Curie “PRISM: Representación perceptual de la iluminación, la forma y el material”. [9] De 2016 a 2022 dirigió la Beca de Consolidación ERC “SHAPE: Sobre la percepción del crecimiento, la forma y el proceso”. [10] Recibió la titularidad en 2016 y fue ascendido a profesor titular en 2020. [4] En 2021 se convirtió en el Director Ejecutivo del Centro de Mente, Cerebro y Conducta de las Universidades de Marburgo y Giessen. En 2022 fue elegido miembro de la Royal Society of Biology . [11] Fleming ha formado parte del Grupo de Revisión de Expertos y del Panel de Entrevistas del Wellcome Trust . [12] En 2023 recibió la Beca Avanzada ERC “STUFF: Percepción de materiales y sus propiedades”. [13]

Honores y premios

En 2012, Fleming recibió el Premio de Investigación de la Facultad de la Universidad Justus Liebig de Giessen (“Preis der Justus-Liebig-Universität Gießen”) por su trabajo sobre la estimación visual de la forma 3D a partir de las orientaciones de las imágenes. [14] En 2013, recibió el Premio al Joven Investigador de Elsevier/Vision Sciences Society. [15] En 2016 recibió una Beca Consolidator del ERC “SHAPE: On the Perception of Growth, Form and Process” [10] y en 2023 una Beca Avanzada del ERC “STUFF: Perceiving Materials and their Properties”. [13] En 2021, pronunció la Conferencia Pública Anual de la Vision Sciences Society. [16] En 2022 fue elegido miembro de la Royal Society of Biology . [11]

Investigación

Fleming se especializa en la percepción visual humana de materiales y objetos, y sus propiedades físicas. [1] Es particularmente conocido por sus contribuciones al establecimiento de la percepción material como un campo de estudio en la ciencia de la visión. [15] [17] [18] [19] Utiliza una combinación de métodos de investigación de psicología experimental, neurociencia computacional, gráficos de computadora y aprendizaje automático. [4]

Percepción material

Los primeros trabajos de Fleming se centraron en la percepción visual de las propiedades ópticas de superficies y materiales, como el brillo , [20] la translucidez [21] y la transparencia. [22] Ayudó a determinar el papel de las señales visuales como el movimiento [23] y la estereopsis binocular [24] [25] [26] en la percepción de la reflectancia de la superficie, especialmente el brillo. Un tema recurrente en este trabajo fue el concepto de que los reflejos especulares se comportan de manera diferente a las marcas de la superficie (como los patrones de pigmentación o los arañazos), lo que conduce a señales visuales específicas para identificar los reflejos especulares y, por lo tanto, las superficies brillantes. También investigó cómo los patrones multicomponentes de reflexión especular conducen a apariencias brillantes y borrosas. [27] Sus estudios más recientes sobre la apariencia de la superficie han probado si las redes neuronales artificiales pueden reproducir los patrones de errores y aciertos que los observadores humanos cometen al juzgar las propiedades de los materiales. [28] [29] [30]

Además de estudiar cómo el sistema visual estima las propiedades ópticas de los materiales, también ha investigado la relación entre otras propiedades de los materiales y las categorías de materiales, y cómo éstas se ven afectadas por la distancia de visualización, como en la llamada "ambigüedad de escala de materiales". [31]

Fleming también dirigió una serie de estudios sobre cómo el sistema visual infiere las propiedades mecánicas de los materiales, como la flexibilidad, [32] elasticidad, [33] y viscosidad [34] [35] [36] [37] a partir de señales ópticas, de forma y de movimiento. [38] [39] La mayoría de estos estudios utilizaron simulaciones por computadora de elementos finitos de líquidos o sólidos deformables que interactúan con su entorno. Un tema recurrente dentro de este cuerpo de trabajo es la idea de que el sistema visual representa estímulos en un espacio multidimensional de características visuales de nivel medio, que caracterizan estadísticamente cómo la forma, el movimiento y la apariencia evolucionan con el tiempo. Él y sus colegas han afirmado que tales representaciones facilitan desenredar las propiedades intrínsecas del material de otros factores que también contribuyen al estímulo proximal [19] [36] como la velocidad de un líquido que fluye o la fuerza que deforma un sólido flexible.

Al principio de su carrera, Fleming argumentó que el sistema visual infiere propiedades materiales a través de heurísticas, utilizando estadísticas de imágenes simples que se correlacionan con propiedades de superficie bajo condiciones de visualización típicas. [5] [20] [21] Sin embargo, más tarde, propuso que el sistema visual utiliza modelos internos más ricos de la apariencia de objetos y materiales bajo condiciones de visualización típicas, una idea que él llama "modelos de apariencia estadística". [17] [40] Específicamente, ha sugerido que el sistema visual adquiere la capacidad de inferir propiedades materiales (u otras propiedades de estímulos distales) al aprender modelos generativos de estímulos proximales a través de objetivos de aprendizaje no supervisados, como la compresión o codificación predictiva del contenido de la imagen. [41] [42] Una prueba de concepto de esta teoría se demostró al entrenar un modelo de red neuronal artificial no supervisado en un conjunto de datos de imágenes renderizadas por computadora de superficies irregulares y brillantes. [43] Fleming y sus colegas descubrieron que el modelo aprendió espontáneamente a desentrañar las variables de la escena (como la iluminación y la reflectancia de la superficie) a pesar de que no se le proporcionó información explícita sobre los valores verdaderos de estas variables. Además, el modelo predijo correctamente tanto los éxitos como los fracasos (es decir, las ilusiones) de la percepción del brillo humano.

Percepción de la forma

Los primeros trabajos de Fleming se centraron en la estimación visual de la forma tridimensional (3D) a partir de reflexiones especulares, [44] [45] sombreado [46] [47] y textura. [48] Es particularmente conocido como defensor del papel de los "campos de orientación" en la percepción de la forma. [49] [50] Los campos de orientación se refieren a patrones espacialmente variables de la orientación local dominante en la imagen de una superficie, medida por poblaciones de neuronas selectivas de orientación en cada ubicación de la imagen. [46] [44] [45] [47] [48] Fleming y sus colegas han demostrado que las señales de orientación de la imagen local tienden a variar suavemente en superficies curvas de formas que están sistemáticamente relacionadas con las propiedades de la forma 3D. [51] Para superficies texturizadas, la orientación de la imagen local está relacionada con propiedades de forma de primer orden, especialmente la inclinación y la inclinación de la superficie. [48] ​​Para los patrones de sombreado y los reflejos especulares, la estructura de orientación de la imagen local está relacionada con las propiedades de forma de segundo orden, especialmente la dirección de la derivada mínima de segunda de las profundidades de la superficie y la relación entre las magnitudes mínima y máxima de la derivada de segunda. [44] [47] Ha argumentado que los campos de orientación proporcionan una fuente fundamental de información sobre la forma, [52] [53] [54] y que su uso por parte del sistema visual predice ilusiones específicas de la forma percibida, como cuando cambia la iluminación. [55]

Además de la estimación visual de la forma 3D, Fleming también ha investigado la organización perceptiva de la forma [56] [57] y el uso de la forma para hacer inferencias adicionales sobre los objetos y sus propiedades, [32] [33] [34] [36] [58] —un proceso que él llama 'Comprensión de la Forma'. [10] Fleming dirigió una serie de estudios sobre cómo el sistema visual hace inferencias sobre los procesos y transformaciones que han formado objetos o alterado su forma. [59] [60] [61] [62] [63] [64] [65] Un tema recurrente dentro de este cuerpo de trabajo es que la 'historia causal' de un objeto deja rastros en su forma, que pueden usarse para identificar cuáles de sus características son el resultado de transformaciones que alteran la forma. [60] [62] Tales transformaciones incluyen distorsiones espaciales simples [59] [60] y procesos de crecimiento biológico más complejos. [61] Por analogía con la capacidad del sistema visual para separar imágenes que representan superficies transparentes en múltiples causas distintas, Fleming y sus colegas se refieren a la separación de la forma en causas distintas como "escisión de la forma". [65] Un ejemplo de esto es la capacidad de distinguir las causas de las diferentes características de la forma que se producen cuando una cara o un objeto está completamente cubierto con un velo de tela. [66] Algunas de las características visibles de la superficie de la tela son causadas por el drapeado textil por sí mismo, mientras que otras se deben a la protuberancia del objeto subyacente. Los observadores pueden distinguir estas causas, incluso cuando el objeto oculto tiene una forma desconocida. [66]

Fleming también ha investigado el papel de la forma en la categorización de objetos, especialmente en el aprendizaje de una sola vez de nuevas categorías de objetos a partir de un solo ejemplar (o un pequeño número de ejemplares). [67] [68] En este contexto, Fleming y sus colegas desarrollaron un modelo computacional para predecir la similitud percibida entre pares de formas bidimensionales (2D), llamado 'ShapeComp'. [69] El modelo combina una gran cantidad de características de forma para capturar diferentes aspectos de la forma. Él y sus colegas también han estudiado cómo las señales de forma contribuyen a la percepción visual de la animicidad, [70] y, a la inversa, cómo la semántica altera la organización perceptiva de la forma. [71] Fleming y sus colegas han argumentado que la categorización visual humana de una sola vez implica inferir un modelo generativo del objeto ejemplar. [67] [68] Han propuesto que esto implica segmentar el objeto en partes y representar sus relaciones de una manera que pueda modificarse para sintetizar variantes nuevas que pertenecen a la misma categoría que el ejemplar. Afirman que esta idea está respaldada por experimentos en los que se presenta a los participantes un único ejemplar y se les pide que dibujen nuevas variantes. [68]

Gráficos de computadora

El trabajo de Fleming en gráficos por computadora se ha centrado principalmente en enfoques basados ​​en la percepción para representar y modificar imágenes fotográficas. Contribuyó al desarrollo de algoritmos basados ​​en imágenes  para alterar la apariencia material [72] y la forma [73] de los objetos en fotografías. Su trabajo en campos de orientación condujo a métodos para sintetizar imágenes de objetos con una forma 3D particular y una apariencia material basada en operaciones de imagen puramente 2D. [74] También contribuyó al trabajo de investigación de métodos basados ​​en la percepción para convertir y presentar imágenes convencionales (rango dinámico bajo) y de alto rango dinámico . [75] [76] Fue coautor de un libro de texto titulado “Visual Perception from a Computer Graphics Perspective” [77]

Agarrar e interactuar con objetos y materiales.

El trabajo de Fleming sobre el control motor se ha centrado principalmente en los efectos de la forma 3D [78] [79] [80] y las propiedades del material [79] [81] [82] —incluyendo masa , [81] [82] fricción [81] [83] y rigidez [84] —en el agarre . Él y sus colegas han investigado varias ilusiones relacionadas con el agarre, [82] [85] incluyendo la 'ilusión de peso-material', [82] una variante de la ilusión de tamaño-peso , en la que el peso esperado de un objeto se manipula a través de su material de superficie (en lugar de su volumen como en la ilusión de tamaño-peso). Él y sus colegas desarrollaron un modelo computacional para predecir las ubicaciones de agarre de precisión humana  (pulgar e índice) en objetos con diferentes propiedades de forma 3D y materiales. [79] El modelo combina múltiples funciones de costo relacionadas con las propiedades del objeto y la mano del actor. El modelo predijo las ubicaciones de agarre humano promedio aproximadamente tan bien como los agarres de diferentes individuos se predicen entre sí. Su grupo de investigación ha desarrollado métodos para medir las regiones de contacto entre manos y objetos para capturar el comportamiento de agarre sin restricciones con toda la mano. [86]

Referencias

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