Bileşenler yoluyla tanıma kuramı

Bileşenler yoluyla tanıma kuramı (bileşenlerden tanıma kuramı) veya BTK[1], 1987’de Irving Biederman’ın nesne tanımayı açıklamak için önerdiği bir yukarıdan aşağı işlemlemedir. BTK'ya göre, biz nesneleri geonlara (nesnelerin üç boyutlu basit ögelere) ayırarak tespit edebiliyoruz. Biederman’a göre; geonlar, çeşitli düzenlemelerle sınırsız sayıda nesne üretilebilen koni ve silindir gibi üç boyutlu şekillere dayanmaktadır.[2]

Nesnelerin geonlara ayrılması

GeonlarDüzenle

Bileşenler yoluyla tanıma kuramı, bizim günlük yaşamda gördüğümüz nesneleri oluşturmak için birleştirilen 36’dan az geon olduğunu öneriyor.[3]  Mesela bir kupaya baktığımızda onu silindir ve sap olarak iki parçaya ayırıyoruz. Bu durum daha fazla sayıda geondan oluşan daha karmaşık nesneler için de geçerlidir. Daha sonra, algılanan geonlar bizim neye baktığımızı tanımlamak için depolanmış belleğimizdeki nesnelerle karşılaştırılır. Bu teoriye göre, nesneleri gördüğümüzde iki önemli bileşeni arıyoruz.

  • Kenarlar -bakış yönünü dikkate almadan nesnenin aynı algısını sürdürmemize imkan verir.
  • İçbükeylikler -iki kenarın birleştiği alanlardır. İki ya da daha fazla geonun ayrımını gözlemlememizi sağlar.

Konuşma ve Nesneler Arasındaki BenzerlikDüzenle

Biederman, bileşenlere göre tanıma önerisinde, teorisini desteklemeye yardımcı olan, konuşma ve nesnelerin bileşimine bir benzetme yapar. Buradaki fikir, İngilizce dilindeki tüm kelimeleri oluşturmak için yaklaşık 44 ayrı "ses birimi" gerektiği ve tüm dillerdeki her bir kelimeyi oluşturmak için sadece yaklaşık 55 ses birimine ihtiyaç duyulmasıdır. Bu ses birimleri arasında küçük farklılıklar olsa da yine de tüm dillerdeki her bir kelimeyi oluşturmak için ayrı bir ses birimi miktarı vardır.

Nesnelerin nasıl algılandığını açıklamak için benzer bir sistem kullanılabilir. Biederman, konuşmanın ses birimlerinden oluşması gibi, nesnelerin de geonlardan oluştuğunu ve ses birimlerinde büyük farklılıklar olduğu gibi, geonlar arasında da büyük farklılıklar olduğunu öne sürer. Tüm dillerin ve insan konuşmalarının toplamının sadece 55 ses birimden oluştuğu düşünüldüğünde, 36 geonun tüm nesnelerin toplamını nasıl oluşturabildiği daha kolay anlaşılır.

Bakış Açısı DeğişmezliğiDüzenle

Bileşenlere göre tanıma teorisinin en belirleyici faktörlerinden biri, görüş açısından bağımsız olarak nesneleri tanımamızı sağlamasıdır; bu, bakış açısı değişmezliği olarak bilinir. Bu etkinin nedeninin, geonların değişmeyen kenar özellikleri olduğu ileri sürülmektedir.[4]

Değişmeyen kenar özellikleri şunlardır:

  • Eğrilik (bir eğrinin çeşitli noktaları)
  • Paralel doğrular (aynı yönü takip eden iki veya daha fazla nokta)
  • Eş-sonlandırma (iki noktanın buluştuğu ve sonlandığı nokta)
  • Simetri ve asimetri
  • Eş-doğrusallık (ortak bir çizgiden dallanan noktalar)

Bu özellikler hakkındaki bilgimiz, bir nesneye veya geona bakarken onu neredeyse her açıdan algılayabileceğimiz anlamına gelir. Örneğin, bir tuğlaya bakarken yatay paralel çizgi kümelerini ve dikey çizgileri görebilir ve bu noktaların nerede birleştiğini (eş-sonlandırma) hesaba kattığımızda nesneyi algılayabiliriz.

Teorinin Güçlü YönleriDüzenle

Geonları yapısal temeller olarak kullanmak esasen iki önemli avantaj sağlar. İlk avantaj, bir nesneyi tüm olası görüş açılarından nitelemek için tek bir geon tanımının yeterli olmasıdır, çünkü geonlar görüş açısı boyunca sabit nesne özelliklerine ("değişmez görüş açısı") dayanır ve tüm geonlar birbirinden ayırt edilebilir. İkinci avantaj ise temsilde kayda değer bir tasarrufa ulaşılmasıdır. Nispeten küçük bir geon kümesi, karmaşık nesneler oluşturmak üzere birleşebilen basit bir "alfabe" oluşturur. Örneğin, sadece 24 geon kullanılarak 306 milyar olası 3 geon kombinasyonu elde edilebilir ve böylelikle tüm muhtemel nesneler tanınır.

Ayrıca bazı araştırmalar, geonları ve geonların bileşik yapılarını tanıma yeteneğinin beyinde henüz dört aylıkken gelişebileceğini öne sürüyor ki bu da geon ve bileşenlerini tanıma özelliğinin bebeklerin dünyayı algılamak için kullandığı ana becerilerden biri olduğu anlamına gelir.[5]

Deneysel BulgularDüzenle

  • Katılımcılar, geonların görünür kalması koşuluyla oluşturulmuş görüntü kalabalığına rağmen nesneleri tanımakta dikkate değer bir ustalık gösterirler.
  • Özellik-ilişki (geonlar arası ilişkiler) bilgilerinin kaldırılması nesne tanımayı bozar.
  • Denemelerde farklı geonlar kullanılırsa görsel ön-hazırlama etkisi ortadan kalkar.

Teorinin Zayıf YönleriDüzenle

Bileşenleri tanıma kuramı gerçek bir nesnenin fotoğrafıyla başlama ve nesnenin geon ve ilişkiler tanımını üretme yeteneğine tek başına sahip değildir. Teori, gerçek görüntülerin karmaşıklığını basit geon şekillerine indirgemek için bir mekanizma sağlamaya çalışmaz. Ayrıca, geonlar ve aralarındaki ilişkiler birçok gerçek nesneyi ayırt etme konusunda başarısız olacağı için de BTK yetersizdir. Mesela, bir armut ve elmayı insanlar kolaylıkla ayırt edebilir ama BTK’ya göre, farklı olduklarının anlaşılması için gereken köşe ve kenarlar bunlarda eksiktir. Öte taraftan, Irving Biederman BTK’nın geonlar ile ayırt edilemeyen nesneleri işleyen ikincil bir süreç ile birlikte insanların nesneleri tanımasının ''tercih edilen'' bir teorisi olduğunu iddia ediyor. Ayrıca, bu ayrımın, nesnelerin bakış açısındaki değişikliklerle eşit derecede iyi tanınıp tanınamayacağını öne süren araştırmaları açıkladığını belirtiyor.

KaynakçaDüzenle

  1. ^ Sternberg, Robert J. (2006): Cognitive Psychology. 4th Ed. Thomson Wadsworth.
  2. ^ Biederman, I. (1987) Recognition-by-components: a theory of human image understanding. Psychol Rev. 1987 Apr;94(2):115-147.
  3. ^ Eyseneck, M W. Keane, M T, 2010. Cognitive Psychology: A Students Handbook. 6th Edition. Hove: Psychology Press
  4. ^ Biederman, I. (2000). Recognizing depth-rotated objects: A review of recent research and theory 28 Haziran 2021 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.. Spatial Vision, 13, 241–253.
  5. ^ Haaf, R., Fulkerson, A., Jablonski, B., Hupp, J., Shull, S., Pescara-Kovach, L. (2003). Object recognition and attention to object components by preschool children and 4-month-old infants. Journal of Experimental Child Psychology, 86(2), 108-123.