Программные продукты и системы. Когнитивная графика

Распознавание образов и когнитивная графика

В.М. Хачумов,

д.т.н., проф., зав. лаб, vmh @ vmh . botik . ru , ИПС РАН

г.н.с., vmh @ isa . ru , ИСА РАН,

ИСА РАН, г. Москва; ИПС РАН, г. Переславль-Залесский

Введение

В основу доклада положены исследования, которые выполнялись в течение ряда последних лет в Учреждениях Российской академии наук Институте программных систем им. А.К.Айламазяна РАН (ИПС РАН) и Институте системного анализа РАН (ИСА РАН). Они отражают результаты сотрудничества в области распознавания образов и поддержки принятия решений с такими учреждениями как: НИЦЭВТ, РНИИ космического приборостроения, НИИ космических систем. Ранее велись работы с РКК «Энергия» им. С.П. Королева в содружестве с Российским государственным научно-исследовательским испытательным центром подготовки космонавтов имени Ю.А.Гагарина» (РГНИИЦПК). Существует неразрывная взаимосвязь дисциплин, необходимых для практического решения сложных технических задач обработки снимков и распознавания образов в различных приложениях.

рис.1. Взаимосвязь дисциплин

Если главной дисциплиной здесь считать «распознавание образов» то две другие (обработка сигналов, машинная графика) являются обслуживающими. Однако это обслуживание, направленное на подготовку данных, по объему вычислений существенно превосходит основное направление. Многие алгоритмы машинной графики и обработки сигналов, необходимые для решения задач распознавания образов,были разработаны в 1981-1984 годах в Институте проблем управления РАН в лаб. №18. Сюда можно отнести алгоритмы отсечения, определения ориентации плоских и пространственных графических образов, спектрального анализа типовых кривых на основе ДПФ и другие.В это время было актуальным погружение алгоритмов машинной графики в специализированные вычислительные структуры. Весь наработанный арсенал алгоритмов оказался полезным впоследствии при решении задач интеллектуализации наземной станции командно-измерительной системы (НС КИС) с целью повышения ее автономности и функциональности. Причем основной упор делался на использование возможностей искусственных нейронных сетей (ИНС) в качестве эффективных распознавателей. Стала актуальной задача построения когнитивных (способствующих пониманию) графических образов, как для космических, так и медицинских приложений.

1. Распознавание графических образов

Объектом приложения методов распознавания графических образов и когнитивной графики явилась перспективная НС КИС, ориентированная на обработку информации со спутников. Перечислим некоторые задачи обработки космической информации:

1) обнаружение локальных объектов на аэрокосмических снимках,

2) кластеризация и распознавание целевых объектов,

3) определение местоположения объекта в заданной системе координат,

4) сжатие и восстановление графической информации,

5) фильтрация,

6) прогнозирование данных телеметрии (временных рядов),

7) обнаружение неисправностей и НШС.

Технологию первичной обработки информации составляют волновые алгоритмы выделения объектов на снимках, методы удаления заведомо ложных объектов и нормализации претендентов на распознавание. Большое значение для качества работы ИНС имеет приведение графических объектов к стандартному виду в смысле ориентации и масштаба.

ИНС используются в самом конце технологической цепочки, причем от качества предобработки и типа нейронной сети в значительной мере зависит результат распознавания. Это связано с большой чувствительностью ИНС к наличию шумов, положению и масштабу образови т.д.

Кроме типовых сетей можно формировать и специальные сети. Результаты работы нейронных сетей (в основном использовались сети прямого распространения, Хемминга и Кохонена): примерно 60%-80%правильногораспознавания. Результат удается несколько улучшить за счет, применениякомитетовИНС.

Для улучшения результатов отделения целевых объектов от ложных использован комплекс методов специальной обработки, в том числе методы выделения контуров, сжатия пространства признаков, выделения «скелетного изображения» и др.

Так, например, задача определения воздушной цели потребовала использования технологии выделения контуров, вычисления инвариантных моментов и применения обобщенной метрики Евклида-Махаланобиса.

Важная по значимости прикладная задача – выделение регионов. Регион – это область на космическом снимке, которая представляет по ряду причин интерес для пользователя. Предложенная технология формирования эталонных текстур и обобщенная метрика решают достаточно уверенно поставленную задачу даже без знания спектральных характеристик точек поверхности, получаемых со спутников в результате дистанционного зондирования Земли.

Обобщенная метрика является универсальной. Она в отличие от метрики Махаланобиса применима в случаях, когда выделяемая область содержит совершенно одинаковые или очень близкие по яркости пиксели, т.е. когда нет разброса яркостных параметров.

Другая не менее важная задача – сжатие и фильтрация графической информации. Фильтрация осуществляется сетью Хопфилда, а сжатиесетью Кохонена. Сеть Кохонена проигрывает при прочих равных условиях алгоритму JPEG -2000, однако здесь имеет место элемент защиты информации, т.к. без знания настроек сети расшифровать целевую информацию невозможно.

Отдельное направление исследований связано с анализом изображений для медицинских приложений.Исходные данные в виде наборов признаков и соответствующих им классов получают на основе наблюдения под микроскопом

графических изображений образцов биологической жидкости пациентов (фаций). Для распознавания используют знания экспертов – высококвалифицированных врачей, предоставляемые в виде прецедентов.

Диагноз степени заболевания мочекаменной болезнью (норма, низкая, умеренная, высокая) пациента получают на основе автоматического измерения цвето-яркостных характеристик полутонового снимка. Признаки отражают соотношения черного и белого цветов соответственно в белковой и кристаллической зоне фации, корреляцию яркостей изображений белковой и кристаллической зон и другие соотношения, на основе которых удается построить диагноз с использованием деревьев решения и нейронных сетей.

2. Когнитивная графика

В настоящее время нет единых принципов когнитивного отображения информации, но есть понимание того факта, что графические образы способны нести в себе в сжатой и одновременно с этим доступной для пользователя форме информацию достаточную для принятия адекватного решения. Каждый образ создается индивидуально с учетом конкретной прикладной области, изучается в процессе жизненного цикла объекта и интерпретируется экспертом с использованием накопленных знаний. Многомерные данные с помощью ЭВМ могут быть соотнесены в когнитивный графический образ в виде интегральных функциональных профилей или сцен, отражающих особенности состояния объекта. Единый математический аппарат анализа и общие методы визуализации многомерных данных в настоящее время отсутствуют. Очевидно, речь может идти об интеграции и оптимизации таких представлений применительно кконкретным прикладным областям.

Для построения схемы решения задачи распознавания образов удобно пользоваться средствами графического интерфейса, которые позволяют не только формировать алгоритм обработки данных подключением соответствующих исполнительных модулей, но и отслеживать порядок решения в динамике путем цветовой подсветки соответствующих связей.

Для контроля настройки ИНС с небольшим числом нейронов применяется специальный графический динамический образ. Такое представление позволяет видеть состояние сети, знаки коэффициентов (синий и красный цвета) и величины весовых коэффициентов, путем их отображения оттенками синего и красного цветов.

Выполнялись работы по визуализации космической информации для повышения оперативности работы операторов. Пуск ракеты космического назначения охватывает порядка 20 процессов и визуализируется в виде когнитивной круговой диаграммы. Активные процессы отображаются темно-зелеными секторами, неактивные – светло-зелеными. Красным цветом выделяется состояние подсистемы, где имеет место сбой.Возможная поломка подсистемы представляется графическим образом второго уровня. Если наблюдаемая подсистема характеризуется совокупностью измеряемых параметров, то возникает кольцевое изображение третьего типа, контролирующее выход за допустимые пределы отдельных параметров.

За общим состоянием НС КИС следит специальный интерфейс, который снабжен когнитивным графическим дополнением. Если какой-либо из параметров вышел из нормы, то отличительный цвет сектора обобщенного образа дает знать о том, где произошли сбои в работе системы или возникли неблагоприятные условия. Когнитивное дополнение к интерфейсу НС КИС имеетдвухуровневую систему вложения.

Контроль исправности датчиков положения космического аппарата реализуется путем визуализации его трехмерной модели, подключенной к потоку телеметрии. По поведению модели легко обнаруживаются сбои конкретных датчиков.

Совместно с Центром подготовки космонавтов разработано когнитивное отображение процессов сближения и стыковкиКА, которое служит как для обучения космонавтов, так и для использования в режиме реального времени непосредственно на борту.

Для отработки алгоритмов автоматического определения параметров мишени стыковочного узла космического аппарата с использованием телевизионной камеры был разработан трехмерный графический образ мишени, функционирующий в условиях моделируемых помех и шумов.

Отдельное направление образует когнитивная графика в медицине. Многомерные медицинские данные с помощью ЭВМ могут быть соотнесены в когнитивный графический образ в виде интегральных функциональных профилей или сцен, отражающих особенности состояния объекта. Когнитивная графика может обеспечить, например,непрерывный контроль состояния пациентов, визуализируя текущие состояние и характерные особенности заболевания.

Основные результаты были получены в результате проведения совместных исследований с медицинским факультетом РУДН. Ниже показаны примеры когнитивной визуализации обострения бронхиальной астмы. Образ больного можно также представлять в виде областей (кругов), каждый из которых визуализирует свой параметр состояния больного и окрашивается в соответствии со значением этого параметра. Цвет параметров меняется от зеленого к красному через желтый. Зеленый цвет – значение в пределах нормы, красный – далеко от нормы, желтый и желто-оранжевый – промежуточные значения. Все величины нормируются так, чтобы значение параметра в пределах нормы было близко к нулю, а значения, далеко отстоящие от нормы ближе к единице.

Весьма информативны проекции трехмерных образов («звезд») состояний человека с легким и тяжелым обострением бронхиальной астмы, которые можно наблюдать в разных плоскостях. При отклонении параметров от нормы (в любую сторону) звезда увеличивается, причем в зависимости от упорядочения параметров по-разному. При увеличении первых параметров наблюдается сглаживание и объединение отдельных выпуклостей, а при увеличении последних параметров обнаруживается тенденция к разделению и увеличению числа концов «звезды». Звезда» пациента при обострении тяжелой степени намного превосходит в размерах звезду легкого обострения и выглядит более гладкой. По когнитивным образам врач способен моментально оценить общее состояние больного и принять адекватное решение.

Заключение

Рассмотренные методы распознавания могут быть рекомендованы для практического применения в НС КИС в том числе:обнаружения и сопровождения целей,обработки снимков ДЗЗ, прогнозирования метеоданных, контроля телеметрии и диагностики. Введение средств когнитивной графики в космических системах позволяет: контролировать и обнаруживать неисправности;ускорять процессы понимания ситуации. Во всех рассмотренных приложениях для визуализации данных, представляющих наблюдаемый динамический объект, использовалась когнитивная машинная графика. Когнитивная графика позволяет преобразовать числовую информацию об объектах с большим количеством параметров (признаков) в наглядные графические динамические образы. Образы формируются средствами 2-х и 3-х мерной машинной графики с применением цветовых яркостных представлений и специальных интегральных разверток. После короткого обучения образы становятся понятными пользователю – врачу или оператору космической системы и способствуют принятию оперативных решений. Разрабатываемые интеллектуальные средства легли в основу программных средств интеллектуальной информационной поддержки операторов НС КИС и врачей. Они обладают повышенной оперативностью представления информации в доступной форме, возможностью прогнозирования и предупреждения нештатных ситуаций.

Исследования выполнены при финансовой поддержке Пр ограммы Союзного государства «Космос - НТ» (проект «Нейросеть»), Программы "Информационные технологии и методы анализа сложных систем" Отделения нанотехнологий и информационных технологий РАН (проект 2.2. « Развитие методов интеллектуального управленияна основе анализа потоков данных»), РФФИ (проекты: № 08-01-00485-а, № 09-07-00006-а, 09-07-00043-а, 09-07-00439-а).

Литература

1. Хачумов В.М. Проект создания программной системы для распознаванияграфических образов на основе нейронных сетей. – Нейрокомпьютеры: разработка, применение N9, 2008. с.52-54.

2. Хачумов. В.М О расширении функциональных возможностей искусственных нейронных сетей. – Авиакосмическое приборостроение, 2008,№ 5, с.53-59

3. Талалаев А.А., Тищенко И.П., Фраленко В.П., Хачумов В.М. Анализ эффективности применения искусственных нейронных сетей для решения задач распознавания, сжатия и прогнозирования. –Искусственный интеллект и принятие решений, 2008, №2, с.24-33.

4. Хачумов В.М. Нейросетевые технологии обработки информации в космических приложениях. – Труды Третьей Всероссийской научной конференции «Методы и средства обработки информации» (МСО-2009, 6-8 октября 2009 года).– М.: Издательский отдел факультета ВМиК МГУ имени М.В.Ломоносова; МАКС-Пресс, 2009, с.420-425.

5. Зенкин А.А. Когнитивная компьютерная графика/ Под ред. Д. А. Поспелова- М. Наука 1991. – 187 с.

6. Хачумов В.М., Фраленко В.П. Эксперименты с прогнозированием, сжатием и фильтрацией данных на основе нейронных сетей. – Нейрокомпьютеры: разработка,применение,2008, №9, с.35-42.

7. Хачумов В.М., Ксенофонтова Е.В. Образный анализ и диагностика сложных процессов. – Доклады 11-й Всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов» (ММРО-11, 23-29 ноября 2003 г., Пущино). – М.:, 2003, с.201-204.

Cтраница 1

Когнитивная компьютерная графика активизирует образное, интуитивное мышление человека и тем самым способствует зарождению новых идей и гипотез, стимулирует появление нового знания. Она в ряде случаев расширяет и уточняет поставленные задачи, способствует идентификации решаемых задач и проектируемых систем. Рассматриваются требования к создаваемым системам и подсистемам когнитивной компьютерной графики, вопросы их создания, использования в интеллектуальных системах и взаимодействия с естественным интеллектом человека. Развитие систем с машинной графикой и все более широкое их применение в научных исследованиях в дальнейшем трансформировались в направление когнитивной компьютерной графики. Системы с когнитивной компьютерной графикой позволяют исследователям увидеть глубинные закономерности и в значительной степени усиливают конструкторскую мысль инженеров-разработчиков. Актуальной проблемой развития графического интерфейса, качественно улучшающего общение человека с компьютером, является интеллектуализация такого интерфейса на основе новых когнитивных методов. Рассматриваются различные возможные проблемные области применения систем и интерфейсов с когнитивной компьютерной графикой, а также ряд конкретных систем и подсистем, наделенных функциями когнитивной компьютерной графики. Затрагиваются вопросы практической реализации интеллектуального инструментария для проектирования систем, использующих когнитивную компьютерную графику. Даются примеры такого инструментария.

Когнитивная компьютерная графика, продуцируя графические образы структур и свойств абстрактных объектов, активизирует образное, интуитивное (правополушарное) мышление человека и тем самым в результате работы мозга активизирует и левополушарное, абстрактное мышление и таким образом способствует зарождению новых идей и гипотез, стимулирует появление нового знания. Она в ряде случаев расширяет и уточняет поставленные задачи, способствует идентификации решаемых задач и проектируемых систем. Практически никакое символьное, вербальное, левополушарное знание о каком-то объекте (явлении, ситуации) не в состоянии обеспечить такое предельно четкое и ясное восприятие и представление об этом объекте (явлении, ситуации), которое может дать визуальное восприятие и правополушарное мышление.

Когнитивная компьютерная графика в ряде случаев способствует уточнению, идентификации решаемых задач и проектируемых сложных систем.

Все шире интерфейсы с когнитивной компьютерной графикой используются в процессах обучения и в процессах контроля знаний. При этом эффективность применения такой технологии воздействия на человеческий разум базируется на разнообразии подходов к изложению информации и использовании различных форм представления информации и предопределяется включением в процессы обучения и контроля различных органов восприятия информации человеком. В комплексе подготовки космонавтов, описанном в [ 9 ], используются графические средства, позволяющие строить 3D модели и трехмерные миры. Эти средства позволяют реализовать эффективное обучение и контроль знаний обучаемых, являясь по своей сути средствами когнитивной компьютерной графики.

Зенкин, 1991 ] Зенкин А.А. Когнитивная компьютерная графика.

Для проектирования систем, использующих когнитивную компьютерную графику, необходимо наличие интеллектуального инструментария, который реализует наиболее важные базовые функции. Желателен инструментарий, позволяющий строить системы, обладающие инвариантностью к различным областям их применения и достаточной мобильностью в плане их использования в различных перспективных операционных и вычислительных средах. Такая инструментальная библиотека должна создавать и отображать трехмерные графические объекты при ориентации на современные программные среды, привязывать к графическим объектам произвольную информацию, предоставлять возможность использования графических материалов, накопившихся при работе с другими графическими системами, а также обеспечивать ряд необходимых сервисных возможностей. Такая библиотека весьма перспективна для использования в различных новых технологиях интеллектуального интерфейса с когнитивной компьютерной графикой.

Развитие систем с машинной графикой, и все более широкое их применение в научных исследованиях и обучении в дальнейшем трансформировались в направлении когнитивной компьютерной графики, определенная иллюстрация которого дана в данной работе. Системы с когнитивной компьютерной графикой позволяют исследователям увидеть глубинные закономерности и в значительной степени усиливают конструкторскую мысль инженеров-разработчиков. Актуальной проблемой развития графического интерфейса, качественно улучшающего общение человека с компьютером, является интеллектуализация такого интерфейса на основе новых когнитивных методов.

Графический интерфейс не только осуществляет визуализацию образов конкретной предметной области, но и наполняет графические образы определенным содержанием нового качества, особенно интерфейс, использующий когнитивную компьютерную графику. Поэтому насущной проблемой графического интерфейса является его интеллектуализация на основе новых когнитивных методов - в целях повышения эффективности принятия решений человеком. Когнитивная компьютерная графика, интерфейсы, реализованные на базе когнитивной графики, необходимы в различных системах, основанных на знаниях. В них возникает потребность при решении задач, связанных с графами, с трехмерным отображением местности и сложных технических изделий и конструкций, тела человека, с построением всевозможных поверхностей. Интерфейсы с когнитивной компьютерной графикой могут применяться во всевозможных проблемных областях: медицине, статистике, строительстве, архитектуре, математике, физике, микроэлектронике и др. Эти интерфейсы могут эффективно использоваться в различных познавательных целях.

Таким образом, современные системы с когнитивной компьютерной графикой, как правило, во-первых, способствуют порождению принципиально нового знания в исследуемой предметной области, которое без когнитивной компьютерной графики может быть просто недоступно для естественного интеллекта человека.

Итак, современные системы с когнитивной компьютерной графикой интел-лектуализируют информационные технологии, они, как правило, способствуют порождению принципиально нового знания в исследуемой предметной области, причем порою просто недоступного для естественного интеллекта человека без когнитивной компьютерной графики. В перспективе системы с когнитивной компьютерной графикой могут служить уникальным инструментом исследования закономерностей и процессов образного, интуитивного мышления человека для выявления законов функционирования правого полушария человеческого мозга и его взаимодействия с левым полушарием, обеспечивающим рационально-логическое мышление.

Если в интеллектуальной системе с БЗ, ориентированной, например, на некоторую область научных исследований и разработок, используется подсистема машинной графики, в которой ключевым моментом является общение пользователя с визуальными образами объектов исследуемой предметной области и отношений между ними, то такая графическая подсистема по сути представляет из себя подсистему когнитивной компьютерной графики.

Можно сказать, что становление и развитие систем с машинной графикой и все более широкое их применение в научных исследованиях в дальнейшем трансформировались в направление когнитивной компьютерной графики. Системы с когнитивной компьютерной графикой, например, математикам позволяют увидеть и осознать глубинные теоретико-числовые закономерности. Для инженеров-исследователей и разработчиков сложных технических проектов эти системы превращают в зримую реальность задуманные и проектируемые изделия и объекты, позволяя тщательно исследовать еще на геометрической модели целый ряд технических и физических тонкостей проектируемых деталей и узлов объекта новой техники, и тем самым в значительной степени усиливая конструкторскую мысль проектировщика. Эти системы позволяют расширить и уточнить поставленные задачи, способствуют идентификации создаваемых объектов, изделий и систем.

СОДЕРЖАНИЕ

Введение………………………………………………………… ……………...2

Вывод………………………………………………………………… …………13
Список использованной литературы………………………………………...14

ВВЕДЕНИЕ

Развитие электронных средств мультимедиа открывает для сферы обучения принципиально новые дидактические возможности. Так, системы интерактивной графики и анимации позволяют в процессе анализа изображений управлять их содержанием, формой, размерами, цветом и другими параметрами для достижения наибольшей наглядности. Эти и ряд других возможностей слабо еще осознаны разработчиками электронных технологий обучения, что не позволяет в полной мере использовать учебный потенциал мультимедиа. Дело в том, что применение мультимедиа в электронном обучении не только увеличивает скорость передачи информации учащимся и повышает уровень ее понимания, но и способствует развитию таких важных для специалиста любой отрасли качеств, как интуиция, профессиональное "чутье", образное мышление.
Воздействие интерактивной компьютерной графики на интуитивное, образное мышление привело к возникновению нового направления в проблематике искусственного интеллекта – когнитивной (т.е. способствующей познанию) компьютерной графике.
Цель работы заключается в рассмотрении вопросов системной организации программных средств для реализации когнитивных альбомов в сетевой среде, а также концепций когнитивной компьютерной графики.

1. Когнитивная компьютерная графика

Человеческое познание пользуется как бы двумя механизмами мышления. Один из них – возможность работать с абстрактными цепочками символов, с которыми связаны некоторые семантические и прагматические представления. Это – умение работать с текстами в самом широком смысле этого слова. Такое мышление можно было бы назвать символическим или алгебраическим. Другой – способность работать с чувственными образами и представлениями об этих образах. Такие образы обладают куда большей конкретностью и интегрированностью, чем символические представления. Но они и значительно более «расплывчаты», «менее логичны», чем то, что скрывается за элементами, с которыми оперирует алгебраическое мышление. Но без них мы не могли бы отражать в нашем сознании окружающий мир в той полноте, которая для нас характерна. Способность работать с чувственными образами (и, прежде всего, со зрительными образами) определяет то, что можно было бы назвать геометрическим мышлением. 1
Многие специалисты в области психологии мышления убеждены, что именно наличие двух способов представления информации (в виде последовательности символов и в виде картин-образов), умение работать с ними и соотносить оба способа представления друг с другом обеспечивают сам феномен человеческого мышления.
Возникает необходимость появления специальных средств работы со зрительными представлениями и способы перехода от них к текстовым представлениям и обратного перехода. Так была поставлена основная задача, из которой сейчас возникает новая проблемная область – когнитивная графика.

Когнитивная графика отличается от машинной графики тем, что ее основной задачей является создание таких моделей представления знаний (когнитивных моделей), в которых была бы возможность однообразными средствами представлять как объекты, характерные для алгебраического мышления, так и образы-картины, с которыми оперирует геометрическое мышление. Эти комбинированные когнитивные структуры – основные объекты когнитивной графики.
Все большую роль начинает играть использование возможностей ИКГ и в фундаментальных научных исследованиях. При этом характерный для начального этапа акцент на иллюстративной функции ИКГ, т.е. построении, например, типовых диа- и гистограмм, всевозможных двумерных графов, планов и схем, графиков различных функциональных зависимостей и т.п., все более смещается в сторону активного использования тех возможностей ИКГ, которые позволяют «максимально использовать в научных исследованиях свойственную человеку способность мыслить сложными пространственными образами».
Когнитивная функция изображений использовалась в науке и до появления компьютеров. Образные представления, связанные с понятиями граф, дерево, сеть и т.п. помогли доказать немало новых теорем, круги Эйлера позволили визуализировать абстрактное отношение силлогистики Аристотеля, диаграммы Венна сделали наглядными процедуры анализа функций алгебры логики. 2
Систематическое использование когнитивной графики в компьютерах в составе человеко-машинных систем сулит многое. Даже весьма робкие попытки в этом направлении, известные как мультимедиа-технологии, привлекающие сейчас пристальное внимание специалистов (особенно тех, кто занят созданием интеллектуальных обучающих систем), показывает перспективность подобных исследований.

2. Концепция когнитивной компьютерной графики

"Лучше один раз увидеть, чем сто раз услышать..." - гласит народная мудрость. С этой точки зрения вся история науки является убедительной иллюстрацией извечного стремления человека расширить эволюционные пределы своего видения окружающего мира. Человек изобрел телескоп, чтобы приблизить и лучше разглядеть скрытые от прямого наблюдения загадки звездных миров, создал микроскоп, чтобы увидеть, рассмотреть мельчайшие объекты микромира... Рентгенография и спектроскопия позволили человеку увидеть внутреннее строение вещества, томография открыла взгляду человека внутренний мир живых организмов, тепловидение позволило ему непосредственно увидеть тепло, радиовизор - радиоволны... И т.д., и т.п... - Увидеть, рассмотреть, разглядеть..., - но не только потому, что через глаз в человеческий мозг поступает свыше 90 процентов информации об окружающем мире: зрение - это не просто канал, или приемник, или преобразователь визуальной информации, но, по-видимому, и один из важнейших элементов самой технологии образного, интуитивного, творческого, т.е. именно порождающего новое знание, мышления.
Хорошо известно, что удачный рисунок может не только убедительно проиллюстрировать суть, смысл сложного теоретического вопроса: такой рисунок позволяет иногда - и не так уж редко - увидеть новые, неожиданные грани, казалось бы, хорошо известной проблемы, именно УВИДЕТЬ новое соображение, мысль, идею. Другими словами, графика выполняет не только привычную, традиционную ИЛЛЮСТРАТИВНУЮ функцию, но и другую, не менее важную, КОГНИТИВНУЮ, или способствующую познанию, функцию. И современная информационная технология открывает принципиально новые возможности использования именно такой Когнитивной Компьютерной Графики (ККГ) в области, прежде всего, абстрактно-теоретических исследований Фундаментальной Науки (ФН).
ККГ и представляет собой некий универсальный аналог телескопа, микроскопа, рентгеновского спектрометра, томографа, тепловизора и т.п. с тем, однако, существенным отличием, что она является первым в истории науки физическим прибором, который позволяет увидеть объекты нефизического, невидимого мира научных абстракций. Если учесть, что к числу таких абстракций относятся также и многие закономерности, определяющие поведение объектов и систем реального мира, то проблема ККГ-визуализации абстрактных сущностей выходит за рамки чисто академического интереса.

3. Иллюстративная и когнитивная функции КГ

В настоящее время компьютерная графика - это одно из наиболее бурно развивающихся направлений новых информационных технологий. Так, в научных исследованиях, в том числе и в фундаментальных, характерный для начального этапа акцент на иллюстративной функции КГ все более смещается в сторону использования тех возможностей КГ, которые позволяют активизировать свойственную человеку способность мыслить сложными пространственными образами. В связи с этим начинают четко различать две функции КГ: иллюстративную и когнитивную. 3
Иллюстративная функция КГ позволяет воплотить в более или менее адекватном визуальном оформлении лишь то, что уже известно, т.е. уже существует либо в окружающем нас мире, либо как идея в голове исследователя. Когнитивная же функция КГ состоит в том, чтобы с помощью некоего графического изображения получить новое, т.е. еще не существующее даже в голове специалиста знание или, по крайней мере, способствовать интеллектуальному процессу получения этого знания.
Иллюстративные функции КГ реализуются в учебных системах декларативного типа при передаче учащимся артикулируемой части знания, представленной в виде заранее подготовленной информации с графическими, анимационными - и видеоиллюстрациями.
Когнитивная же функция КГ проявляется в системах процедурного типа, когда учащиеся "добывают" знания с помощью исследований на математических моделях изучаемых объектов, причем, поскольку этот процесс формирования знаний опирается на интуитивный правополушарный механизм мышления, сами эти знания в существенной мере носят личностный характер. Каждый человек формирует приемы подсознательной умственной деятельности по-своему. Современная психологическая наука не располагает строго обоснованными способами формирования творческого потенциала человека, пусть даже профессионального. Одним из известных эвристических подходов к развитию интуитивного профессионально- ориентированного мышления является решение задач исследовательского характера. Применение учебных компьютерных систем процедурного типа позволяет в существенной мере интенсифицировать этот процесс, устранив из него рутинные операции, сделать возможным проведение различных экспериментов на математических моделях.
Роль КГ в учебных исследованиях трудно переоценить. Именно графические изображения хода и результатов экспериментов на математических моделях позволяют каждому учащемуся сформировать свой образ изучаемого объекта или явления во всей его целостности и многообразии связей. Несомненно, также, что компьютерные изображения выполняют при этом, прежде всего когнитивную, а не иллюстративную функцию, поскольку в процессе учебной работы с компьютерными системами процедурного типа у учащихся формируются сугубо личностные, т.е. не существующие в таком виде ни у кого, компоненты знаний.
Конечно, различия между иллюстративной и когнитивной функциями компьютерной графики достаточно условны. Нередко обычная графическая иллюстрация может натолкнуть каких-то учащихся на новую мысль, позволит увидеть некоторые элементы знания, которые не "вкладывались" преподавателем-разработчиком учебной компьютерной системы декларативного типа. Таким образом, иллюстративная по замыслу функция компьютерного изображения превращается в функцию когнитивную. С другой стороны, когнитивная функция компьютерного изображения при первых экспериментах с учебными системами процедурного типа в дальнейших экспериментах может превращаться в функцию иллюстративную для уже "открытого" и, следовательно, уже не нового свойства изучаемого объекта.
Тем не менее, принципиальные отличия в логическом и интуитивном механизмах мышления человека, вытекающие из этих различий формы представления знаний и способы их освоения, делают полезным в методологическом плане различение иллюстративной и когнитивной функций компьютерной графики и позволяют более четко формулировать дидактические задачи графических изображений при разработке компьютерных систем учебного назначения.

4. Задачи и требования когнитивной КГ

Известный специалист в области искусственного интеллекта Д. А. Поспелов сформулировал три основных задачи когнитивной компьютерной графики. Первой задачей является создание таких моделей представления знаний, в которых была бы возможность однообразными средствами представлять как объекты, характерные для логического мышления, так и образы-картины, с которыми оперирует образное мышление. Вторая задача - визуализация тех человеческих знаний, для которых пока невозможно подобрать текстовые описания. Третья - поиск путей перехода от наблюдаемых образов-картин к формулировке некоторой гипотезы о тех механизмах и процессах, которые скрыты за динамикой наблюдаемых картин. 4
Эти три задачи когнитивной КГ с позиций информационных технологий обучения следует дополнить четвертой задачей, заключающейся в создании условий для развития у обучаемых профессионально- ориентированных интуиции и творческих способностей.
При разработке компьютерных систем инженерного анализа, проектирования и обучения обычно исходят из первых двух задач когнитивной графики, когда знания о техническом объекте, полученные в ходе исследований на многомерных математических моделях и представленные в обычной символьно-цифровой форме, становятся недоступными для анализа человеком из-за большого объема информации.
Четкое осознание третьей и четвертой задач когнитивной графики позволяет формулировать дополнительные требования как к собственно графическим изображениям, так и к соответствующему программно-методическому обеспечению. Среди них можно выделить: адекватность изучаемым объектам или процессам, используемым инженерным методам и методикам обучения; естественность и доступность для восприятия слабо подготовленными или даже неподготовленными пользователями; удобство для анализа качественных закономерностей распределения параметров; эстетическую привлекательность, быстроту формирования изображения.

Учащиеся должны иметь также возможность выбирать тип изображения. Дело в том, что одну и ту же информацию можно отобразить в графической форме различным образом. Например, в механике деформированного твердого тела для представления скалярных и векторных полей физических параметров используют порядка десяти различных типов изображений. Результаты специальных исследований этих типов графического отображения информации свидетельствуют, что каждый человек в силу своего индивидуального, личностного восприятия по-своему оценивает эффективность того или иного типа изображения, причем оценки разных людей могут существенно отличаться. Поэтому компьютерные системы учебного назначения должны иметь набор различных способов графического отображения информации, чтобы каждый учащийся мог выбрать наиболее подходящий для него тип изображения, либо использовать различные графические картины для анализа результатов машинных расчетов. Необходимо предоставить учащимся и возможность управлять изображениям - варьировать его размерами, цветовой гаммой, положением точки зрения наблюдателя, количеством и положением источников освещения, степенью контрастности изображаемых величин и т.п. Все эти возможности графического интерфейса не только позволяют учащимся выбирать подходящие формы графических изображений, но и вносят игровые и исследовательские компоненты в учебную работу, естественным образом побуждают учащихся к глубокому и всестороннему анализу свойств изучаемых объектов и процессов.

5. Иллюстративная и когнитивная функции мультимедиа

Интерпретируя рассмотренные выше различия между лево- и правополушарным механизмами мышления применительно к познавательной деятельности учащихся, можно сделать вывод о том, что логическое мышление выделяет лишь некоторые, наиболее существенные элементы знания и формирует из них однозначное представление об изучаемых объектах и процессах, в то время как подсознание обеспечивает целостное восприятие мира во всем его многообразии.
Исходя из этого различия, можно выделить две функции мультимедиа - иллюстративную и когнитивную.
Иллюстративная функция обеспечивает поддержку логического мышления. В этом случае объект мультимедиа подкрепляет, иллюстрирует какую-то четко выраженную мысль, свойство изучаемого объекта или процесса, т.е. то, что уже сформулировано, например, преподавателем-разработчиком.
Когнитивная же функция состоит в том, чтобы с помощью некоего объекта мультимедиа получить новое, т.е. еще не существующее даже в голове специалиста знание или, по крайней мере, способствовать интеллектуальному процессу получения этого знания.
Иллюстративная функция мультимедиа реализуется в учебных системах декларативного типа при передаче учащимся артикулируемой части знания, представленной в виде заранее подготовленной информации с графическими, анимационными, аудио- и видеоиллюстрациями. Когнитивная же функция мультимедиа и т.д.................

Анализ сцен

Обработка и анализ изображений

Изобразительная компьютерная графика

Направления компьютерной графики

В нынешнем, устоявшемся состоянии принято разделять компьютерную графику на следующие направления:

изобразительная компьютерная графика,
обработка и анализ изображений,
анализ сцен (перцептивная компьютерная графика),
компьютерная графика для научных абстракций (когнитивная компьютерная графика – графика, способствующая познанию).

Объекты: синтезированные изображения.

построение модели объекта и генерация изображения,
преобразование модели и изображения,
идентификация объекта и получение требуемой информации.

Объекты: дискретное, числовое представление фотографий.

повышение качества изображения,
оценка изображения – определение формы, местоположения, размеров и других параметров требуемых объектов,
распознавание образов – выделение и классификация свойств объектов (обработка аэрокосмических снимков, ввод чертежей, системы навигации, обнаружения и наведения).

Итак, в основе обработки и анализа изображений лежат методы представления, обработки и анализа изображений плюс, естественно, изобразительная компьютерная графика хотя бы для того, чтобы представить результаты.

Предмет: исследование абстрактных моделей графических объектов и взаимосвязей между ними. Объекты могут быть как синтезированными, так и выделенными на фотоснимках.

Первый шаг в анализе сцены – выделение характерных особенностей, формирующих графический объект(ы).

Примеры: машинное зрение (роботы), анализ рентгеновских снимков с выделением и отслеживанием интересующего объекта, например, сердца.

Итак, в основе анализа сцен (перцептивной компьютерной графики) находятся изобразительная графика + анализ изображений + специализированные средства.

Только формирующееся новое направление, пока недостаточно четко очерченное.

Это компьютерная графика для научных абстракций, способствующая рождению нового научного знания. База – мощные ЭВМ и высокопроизводительные средства визуализации.

Общая последовательность познания заключается в, возможно циклическом, продвижении от гипотезы к модели (объекта, явления) и решению, результатом которого является знание. Модель общей последовательности познания представлена на рисунке 2.1.

Рисунок 2.1 – Последовательность процесса познания

Человеческое познание использует два основных механизма мышления, за каждым из которых закреплена половина мозга:

осознанное, логико-вербальное, манипулирует абстрактными последовательностями символов (объектов) + семантика символов + прагматические представления, связанные с символами. Возраст этого механизма, связанного с наличием речи, – до 100 тыс. лет:
неосознанное, интуитивное, образное, работает с чувственными образами и представлениями о них. Возраст этого механизма – время существования на Земле животного мира.

Первоначально ЭВМ имели малую производительность процессоров и средств компьютерной графики, т.е. по сути дела имели возможность работы только с символами (некоторый упрощенный аналог логического мышления).

С появлением супер-ЭВМ, производительностью в миллиард и более операций в секунду и графических супер-станций, производительностью до сотен миллионов операций в секунду, появилась возможность достаточно эффективного манипулирования образами (картинами).

Важно отметить, что мозг не только умеет работать с двумя способами представления информации, причем с образами он работает иначе и эффективнее чем ЭВМ, но и умеет соотносить эти два способа и совершать (каким-то образом) переходы от одного представления к другому.

В этом контексте основная проблема и задача когнитивной компьютерной графики – создание таких моделей представления знаний, в которых можно было бы однообразно представлять как объекты, характерные для логического (символического, алгебраического) мышления, так и объекты, характерные для образного мышления.

Другие важнейшие задачи:

визуализация тех знаний, для которых не существует (пока?) символических описаний,
поиск путей перехода от образа к формулировке гипотезы о механизмах и процессах, представленных этими (динамическими) образами на экране дисплея.

Появление когнитивной компьютерной графики – сигнал о переходе от эры экстенсивного развития естественного интеллекта к эре интенсивного развития, характеризующегося глубоко проникающей компьютеризацией, рождающей человеко-машинную технологию познания, важным моментом которой является непосредственное, целенаправленное, активирующее воздействие на подсознательные интуитивные механизмы образного мышления.

Одним из ярких и наиболее ранних примеров приложения когнитивной компьютерной графики является работа Ч. Страуса «Неожиданное применение ЭВМ в чистой математике» (ТИИЭР, т. 62, N 4, 1974, с. 96 – 99). В ней показано как для анализа сложных алгебраических кривых используется «n-мерная» доска на основе графического терминала. Пользуясь устройствами ввода, математик может легко получать геометрические изображения результатов направленного изменения параметров исследуемой зависимости. Он может также легко управлять текущими значениями параметров, «углубляя тем самым свое понимание роли вариаций этих параметров». В результате получено «несколько новых теорем и определены направления дальнейших исследований».

Уже сегодня мы можем со всей определенностью утверждать, что на наших глазах рождается принципиально новая человеко-машинная реальность, создающая предпосылки интенсивной технологии познания. Речь идет о новых направлениях в области человеко-машинного взаимодействия и искусственного интеллекта - системах когнитивной графики и виртуальной реальности.

Психологами доказано, что связывать умственные способности человека только с высшим вербально-логическим уровнем психического отражения действительности неправомерно. Это отражение включает в себя также сенсорно-перцептивный и образный уровни и соответствующие им способности, которые проявляются в процессах ощущения, восприятия, образной памяти и воображения, поэтому возникает необходимость в создании средств для развития таких способностей. На сегодняшний день уровень развития вычислительных средств так высок, что это позволило начать разработку средств для построения систем, работающих не только на символьно-логическом, но и на сенсорно-перцептивном и образном уровнях. И ведущая роль здесь принадлежит указанным двум новым направлениям развития современной вычислительной науки.

Термин когнитивная графика впервые был рассмотрен русским ученым А.А.Зенкиным в его работе по исследованию свойств различных понятий из теории чисел . Используя зрительные образы абстрактных числовых понятий, он получил результаты, которые раньше получить было невозможно. Направление работ по когнитивной графике бурно развивается, и уже сейчас существует много подобных систем в различных предметных областях: в медицине , для поддержки принятия решений по управлению сложными технологическими системами , в системах, базирующихся на естественном языке .

Следует отметить две функции систем когнитивной графики: иллюстративную и познавательную. Если первая функция обеспечивает чисто иллюстративные возможности, такие как построение диаграмм, гистограмм, графиков, планов и схем, различных картинок, отражающих функциональные зависимости, то вторая позволяет человеку активно использовать свойственную ему способность мыслить сложными пространственными образами.

Термин "виртуальная реальность" ввел в обращение бывший компьютерный хэкер Джа-рон Леньер, создавший в 1984 году фирму "Ви-Пи-Эл Рисерч Корп." в г. Фостер штат Калифорния. Это первая компания по созданию ВР-систем . С начала 90-х годов стали проводиться конференции по средствам моделирования виртуальной реальности и построению систем, позволяющих человеку действовать в условиях среды, которая может качественно отличаться от условий той реальности, в которой он живет.

Существуют два свойства, позволяющие отличить программу, создающую "виртуальный мир" (ВР-система), от традиционных систем компьютерной графики.

1. Кроме простой передачи зрительной информации эти программы одновременно воздействуют еще на на несколько органов чувств, среди которых - слух и даже осязание.

2. ВР-системы взаимодействуют с челове ком, а в наиболее совершенных из них пользо ватель, к примеру, может дотронуться рукой до объекта, существующего лишь в памяти ком пьютера, надев начиненную датчиками пер чатку. В ряде систем можно воспользоваться джойстиком или мышью - тогда можно сделать что-либо с изображенным на экране предметом (скажем, перевернуть его, подвинуть или ос мотреть с обратной стороны).

Разработка систем, в основе которых лежит модель виртуальной реальности, вынуждает решать ряд проблем, характерных для мультимедиа-технологий и технологий когнитивной графики. В данной работе рассматриваются проблемы, связанные с разработкой графических средств для генерации образных представлений динамических сцен, представляющих различные реальности, в том числе и воображаемые.

Рассмотрим задачу построения системы виртуальной реальности для обучения на основе парадигмы "воображаемого мира" физическим законам статики, кинематики и динамики. Будем рассматривать следующий динамический мир: трехмерное замкнутое пространство, совокупность объектов в нем, деятель в данном пространстве (он же обучаемый, назовем его Актором). Задача деятеля - понять законы, присущие миру, в котором он находится и действует, совершая некоторые физические действия с объктами во времени и пространстве.

Выделим основные типы понятий, с которыми будет сталкиваться Актор. Это - объекты, отношения, движения и физические действия. Поставим задачу построения воображаемого мира, отображающего эти категории; при этом состояния такой воображаемой реальности будем описывать в виде текстов на обычном естественном языке. Важным модулем такой ВР-системы является подсистема, строящая по тексту динамически изменяющийся графический образ. Для решения данной задачи используется система ТЕКРИС, разрабатываемая авторами . Ниже рассматриваются общее описание системы ТЕКРИС и графические средства для построения подобных систем.

Структурная схема системы ТЕКРИС

Система ТЕКРИС представляет собой набор программных средств, позволяющих по тексту на естественном языке построить динамически изменяющийся графический образ описанной ситуации. В качестве ограничений, налагаемых на исходное описание, следует отметить следующее: 1) в тексте обязательно присутствует описание начальной статической сцены; 2) все последующие изменения в сцене являются результатом действий, производимых некоторым субъектом (человеком, роботом). Типичным примером такого описания может служить следующее:

В комнате находится стол. На столе стоит лампа. Рядом со столом стоит стул. Позади стола недалеко слева находится книжный шкаф. Справа от стула стоит диван. Иван стоит рядом со шкафом. Иван подошел к столу. Взял лампу. Поставил ее на шкаф.

Структурная схема системы представлена на рисунке 1. На данной схеме программные компоненты представлены в виде прямоугольников, а исходный и промежуточные файлы - в виде овалов.

Описание динамической ситуации на естественном языке поступает на вход лингвистического процессора. Используя словарь предметного мира, он преобразует текст во внутреннее фреймовое представление, которое затем поступает на вход решателя и планировщика.

Решатель, используя блок качественных физических рассуждений и логический блок, строит описание траектории развития ситуации в виде временной последовательности сцен, отражающей динамику развития заданной текстом ситуации.

Планировщик строит графический образ каждой сцены из заданной последовательности, вычисляя для этой цели габариты и координаты всех составляющих сцену объектов, а также формирует необходимые для отображения траектории перемещения предметов и передает все это на вход визуализатора.

Визуализатор последовательно с некоторой задержкой воспроизводит сгенерированные образы на экране дисплея. Например, для указанного выше текстового описания будет сгенерирована начальная сцена, представленная на рисунке 2.

Так же, как лингвистический процессор привязан к предметной области посредством словаря терминов, так и визуализатор имеет привязку к этой же области через базу графических объектов.

База графических объектов представляет собой набор трехмерных описаний предметов и субъектов, которые могут встречаться в анализируемых сценах. Чтобы создать базу для конкретного приложения, используется дополнительная программа, называемая библиотекарь графических объектов.

Рис. 2. Начальная сцена База графических объектов

База графических объектов состоит из набора описаний предметов и субъектов, связанных с рассматриваемой предметной областью. Каждый объект базы данных состоит из имени (или типа), уникального для данной базы (например, "стул", "стол", "диван" и т.п.), и описания состава и взаимного расположения компонентов, его составляющих.

Базисным элементом, из которого строятся все графические объекты, является прямоугольный параллелепипед (см. рис. 3). Для построения сложных объектов в качестве компонентов также могут использоваться ранее определенные другие объекты. Например, для построения такого сложного объекта как "Иван" вначале можно определить следующие более простые объекты: "голова", "рука", "нога", а затем построить "Ивана" из уже имеющихся "кирпичиков".

На рисунке 3 представлен объект "стол", состоящий из пяти базисных элементов. Для каждого объекта определяется прямоугольный параллелепипед, в который он может быть вписан (на рисунке обозначен пунктирной линией), и базисный угол, в котором находится начало координат объекта.

Кроме того, для каждого объекта определяется набор цветов, которыми раскрашиваются его составные части при отображении на экране компьютера:

количество цветов

Для задания одного цвета указываются три тройки чисел где тип закраски определяет порядок смешивания основных цветов:
тип закраски i

тип закраски2

тип закраскиз

При визуализации используется четыре типа закраски сплошным основным или комбинированным цветом, как это изображено на рисунке 4.

Три набора чисел позволяют задать три различных оттенка цвета для раскраски различ

компонент л

Каждый компонент объекта определяется своим положением (координатами относительно базисного угла), габаритами и цветом граней.

Компонент, являющийся базисным элементом, описывается следующим образом:

2) координаты базового угла в системе

координат объекта;

3) углы поворотов вокруг осей системы

координат объекта до совпадения с осями координат элемента;

4) габариты элемента (dx, dy, dz);

5) номер цвета.

Компонент, являющийся в свою очередь объектом, задается следующим образом: 1)тип(=1);

2) имя объекта;

3) координаты базового угла;

4) углы поворотов;

5) габариты;

6) номер цвета.

При визуализации объекта все его компоненты упорядочиваются в зависимости от расстояния до области проекции (экрана дисплея). Вначале отрисовываются самые дальние компоненты, затем ближние, что позволяет закрыть от наблюдателя невидимые части дальних компонентов.

Грани прямоугольного параллелепипеда также упорядочиваются в порядке приближения к области проекции. Для каждой вершины грани осуществляется перевод трехмерных координат из системы координат сцены в двухмерные координаты экрана дисплея по формулам указанным ниже (см. рис. 5). Затем определяется направление вектора нормали и выбирается соответствующий тип закраски грани, после чего на экране дисплея вычерчивается соответствующий грани четырехугольник. Поскольку ближние к наблюдателю элементы выводятся в последнюю очередь, то они закроют собой невидимые грани.

Рис. 5. Проекция объекта на плоскость визуализации

Координаты точки, принадлежащей элементу, в системе координат объекта (х, у, z) вычисляются по следующим формулам:

где (х\ у", z1) - координаты точки в системе элемента;

(xq, уо", zq) - координаты базового угла; tij - направляющие косинусы, т.е. cos угла между осями / и j системы объекта.

Для вычисления направляющих косинусов используется следующая формула:

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

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

Sina-cosp cosa-cosp

Матрица М задает последовательное вращение вокруг оси х на ос, у на р, z на у. Координаты проекции точки на область экрана вычисляются аналогичным образом.

Библиотекарь графических объектов

Библиотекарь графических объектов представляет собой программу, предназначенную для создания набора предметов и субъектов, которые могут встречаться в анализируемых текстах. Данная программа позволяет создавать новую базу объектов, загружать уже имеющуюся базу, сохранять базу в файл, добавлять к базе новый объект, модифицировать и удалять объект.

Рис. 6. Рабочий экран библиотекаря графических объектов

ных частей, а также значения параметров текущего (редактируемого) компонента.

Все остальное место на экране занимают три ортогональные проекции объекта и его изометрическая проекция, причем имеется возможность изменять точку зрения на объект, задавая углы поворотов вокруг осей координат.

Главное меню программы содержит следующие пункты:

База - создание новой базы объектов, сохранение и загрузка старой базы.

Вид - изменение изометрической проекции (вращение объекта).

Объекты - вывод списка всех объектов, имеющихся в базе, с возможностью перехода к выбранному объекту.

Компонент - задание значений параметров для компонента объекта (положение, габариты, цвет).

Цвета - задание набора цветов для объекта.

Комната - построение и просмотр комнаты из имеющихся объектов (в рассматриваемой версии не реализовано).

Выход - выход из программы.

Расположенные под главным меню кнопки выполняют следующие функции:

Рабочий экран программы приведен на рис. 6. В верхней части экрана расположено главное меню, в нижней - набор основных цветов (16 цветов) и четыре типа закраски. В левом верхнем (после меню) углу экрана расположены пять кнопок для создания и редактирования объекта. Непосредственно под ними расположено наименование объекта, список его состав-

Добавить новый базовый или составной компонент к объекту

Изменить размер (габариты) компонента

Изменить местоположение компонента

Повернуть компонент

Удалить компонент

При создании нового объекта создается прямоугольный параллелепипед с размерами, определяемыми по умолчанию. Размеры компонентов объекта задаются целыми числами в диапазоне от 1 до 400, поэтому при создании базы объектов необходимо масштаб определить таким образом, чтобы отображаемые (не реальные) размеры объекта попали в этот интервал.

Для изменения размеров компонента необходимо нажать кнопку "Size". После этого программа перейдет в режим изменения габаритов, что осуществляется путем перемещения правого нижнего угла соответствующего компоненту прямоугольника в одной из трех ортогональных проекций. Перемещение производится с помощью манипулятора "мышь" при нажатой левой клавише.

Перемещение компонента осуществляется аналогичным образом при нажатии кнопки "Move". Для поворота компонента следует нажать кнопку "Turn". Добавление нового компонента осуществляется при нажатии кнопки "New". При выполнении любой операции с компонентом автоматически пересчитываются габариты объекта и координаты всех его компонентов.

При необходимости с помощью кнопки "Del" компонент объекта может быть удален, что также приводит к пересчету координат и габаритов. Помимо положения и размеров для каждого компонента объекта определяются три оттенка цвета его граней. Выбор того или иного оттенка зависит от положения плоскости грани (ее нормали) в пространстве. Если компонент в свою очередь является объектом, то происходит наследование цветов подобъекта с возможностью их замены на цвета редактируемого объекта.

Для задания цветов объекта или определения цвета компонента необходимо выбрать пункт "Цвета" из главного меню. На экран дисплея будет выведено окно (рис. 7).

В левой части этого окна приведен список цветов объекта, в правой - образец закраски для трех возможных случаев, в нижней - четыре кнопки.

Для задания закраски необходимо выбрать грань (А, В или С) и из нижней части экрана тип закраски, основной (левая клавиша "мыши") и дополнительный (правая клавиша) цвета. При нажатии кнопки "Сохранить" выбранный цвет присваивается компоненту. Кнопки "Добавить" и "Удалить" позволяют добавлять и удалять элементы списка цветов.

В случае отсутствия манипулятора "мышь" для задания значений параметров компонента можно использовать пункт главного меню "Компонент". В этом случае на экране появится окно, изображенное на рисунке 8. В верхней части этого окна задается имя компонента (на рис. "левая ручка" кресла), которое при необходимости можно изменить.

В левой половине окна задаются значения параметров компонента, в правой - набор кнопок для перебора компонентов, добавления и удаления, задания цвета и сохранения и отказа от сохранения изменений.

С помощью этого окна, используя одни лишь клавиши, можно полностью описать объект. Для задания значения параметра необходимо перейти к требуемой строке с помощью клавиш управления курсором ("Вверх", "Вниз") и напечатать новое значение. Отметим, что на рисунке 8 значения габаритов указаны серым цветом, т.е. являются недоступными для изменения, так как ручка кресла в свою очередь является объектом и наследует его размеры.

Закончив редактирование одного объекта, можно перейти к созданию или редактированию другого. Перед выходом из программы базу объектов следует сохранить в файл для дальнейшего использования в программе визуализации трехмерных сцен.

Визуализация трехмерных сцен

Программа-визуализатор может работать в двух режимах. Основным является режим, при котором планировщик строит текущую трехмерную сцену и передает ее для отрисовки визуализатору. При другом режиме работы планировщик формирует последовательность сцен для анализируемого текста и записывает ее в файл, который в дальнейшем используется визуализатором. В этом случае ви-зуализатор выступает в качестве демонстратора сгенерированных последовательностей.

На вход программы подаются два файла - база графических объектов и последовательность сцен - в следующем виде:

Одна сцена отделяется от другой с помощью специальной команды PAUSE (пауза между сценами).

Каждая сцена описывается в виде последовательности команд:

Команда 1

Команда т

Команды подразделяются на команды описания объектов и управляющие команды. Команда описания содержит следующие поля:

Уникальное имя объекта, используемое

в дальнейших сценах;

Тип объекта (имя в базе);

Координаты левого заднего нижнего

угла в системе координат комнаты;

Углы поворотов вокруг осей Координат

Модификатор размера (L - большой, М -

средний, S - малый);

Цвет (от 0 до 8). Если цвет=0, то объект

изображается тем цветом, который используется в базе. В противном случае: 1 - черный, 2 - синий 8 - белый.

Среди множества объектов, описывающих начальную сцену обязательно должен присутствовать объект типа "сцена" (комната). Данный объект является встроенным (отсутствует в базе графических объектов). Он задает размеры комнаты, а также позицию наблюдателя. Задавая каждый раз заново новые углы поворотов, можно менять позицию наблюдателя для просмотра ранее не видимых объектов. Например, на рисунке 9 изображена вторая сцена рассмотренного в начале статьи текста под другим углом зрения.

Рис. 9. Вторая сцена под другим углом зрения

Для создания последовательности сцен используются следующие управляющие команды:

PAUSE - пауза между сценами;

MOVE - перемещение объекта в новую

позицию;» TRACE - показать траекторию перемещения объекта;

DEL - удалить объект из сцены

(используется для визуализации понятия "взять").

В заключение можно отметить, что разрабатываемые графические средства ориентированы на использование в интеллектуальных САПРах, роботах, в системах обучения, построения компьютерных игр,"в системах виртуальной реальности. Программные средства системы позволяют представлять данные, выраженные в текстовой и графической формах и манипулировать ими.

Следующим шагом в развитии этих средств является разработка системы, позволяющей манипулировать в пределах не одной отдельно взятой сцены, а в некоторой их совокупности, что позволит создавать более сложные миры.

При рассмотрении проблем построения методов и средств для создания систем новых поколений в области человеко-машинного взаимодействия (в широком смысле этого слова) еще раз хочется подчеркнуть исключительную роль образных, невербальных представлений в различных творческих и интеллектуальных процессах, включая обучение, открытие новых знаний, управление сложными объектами и др., поэтому так необходимы новые средства, помогающие использовать весь спектр человеческих способностей. И здесь, несомненно, важная роль принадлежит компьютерным системам с новыми технологиями поддержки этих способностей, в частности, на основе систем когнитивной графики и виртуальной реальности.

Список литературы

5. Зенкин А А. Когнитивная компьютерная графика // М.: Наука, 1991.-С. 187.

7. Ракчеева Т.А. Когнитивное представление ритмической структуры ЭКГ // Программные продукты и системы. - 1992. -Л6 2.- С. 38-47.

4. Еремеев А.П., Короткое О.В., Попов А.В. Визуальный контролер для систем поддержки принятия решений // Труды / Ш конф. по искусственному интеллекту. Тверь.-1992. Т. 1.- С. 142-145.

2. Бахарев И.А., Ледер В.Е., Матекин М.П. Инструментальные средства интеллектуальной графики дня отоб-

ражения динамики сложного технологического процесса // Программные продукты и системы. -1992. - № 2.- С. 34-37.

8. V.Bajdoun, LXitvintseva. SJvfalitov et al. Tekris: The intelligent system for text animation // Proc. of East-West Conf. on Art. Intell. EWAIC93. September 7-9, Moscow, Russia. 1993.

3. Гамильтон Дж., СмитЭ., Мак Уильяме Г. и др. Виртуальная реальность // Бизнес уик. - 1993. - № 1.

6. Литвинцева Л.В. Концептуальная модель системы визуализации трехмерных динамических сцен // Программные продукты и системы. №2.1992.

1. Байдун В.В., Бунин А.И., Бунина О.Ю. Анализ текстовых описаний динамических пространственных сцен в системе ТЕКРИС // Программные продукты и системы. -1992. -№3. - С. 42-48.