Roland William Fleming
रोलैंड विलियम फ्लेमिंग, एफ. आर. एस. बी. (जन्म 1978 में ऑक्सफोर्ड, यू. के. में) एक ब्रिटिश और जर्मन अंतःविषय शोधकर्ता हैं जो वस्तुओं और सामग्रियों की दृश्य धारणा में विशेषज्ञता रखते हैं। वे गीसेन के जस्टस लीबिग विश्वविद्यालय में प्रायोगिक मनोविज्ञान के कर्ट कोफ्का प्रोफेसर हैं। और मारबर्ग और गीसेन विश्वविद्यालयों के मन, मस्तिष्क और व्यवहार केंद्र के कार्यकारी निदेशक। वह रिसर्च क्लस्टर "द एडेप्टिव माइंड" के सह-प्रवक्ता भी हैं। फ्लेमिंग की शिक्षा ऑक्सफोर्ड के न्यू कॉलेज स्कूल और मैग्डालेन कॉलेज स्कूल में हुई थी। इसके बाद, वे ऑक्सफोर्ड विश्वविद्यालय के न्यू कॉलेज में एक छात्र थे, जहाँ उन्होंने मनोविज्ञान, दर्शनशास्त्र और शरीर विज्ञान में स्नातक की डिग्री के लिए अध्ययन किया। उन्होंने 1999 में प्रथम श्रेणी सम्मान के साथ स्नातक किया। इसके बाद उन्होंने एम. आई. टी. में मस्तिष्क और संज्ञानात्मक विज्ञान विभाग में डॉक्टरेट के लिए अध्ययन किया और 2004 में स्नातक की उपाधि प्राप्त की। उनकी डॉक्टरेट थीसिस "ह्यूमन विजुअल परसेप्शन अंडर रियल-वर्ल्ड इल्यूमिनेशन" की देखरेख एडवर्ड एच. एडल्सन ने की थी। 2003 में, उन्होंने मैक्स प्लैंक इंस्टीट्यूट फॉर बायोलॉजिकल साइबरनेटिक्स में पोस्ट-डॉक्टरल शोध का पद संभाला, जो हेनरिक एच. बुल्थॉफ के विभाग में काम कर रहे थे। 2009-2013 से उन्होंने एसीएम ट्रांजैक्शंस ऑन एप्लाइड परसेप्शन पत्रिका के सह-संपादक-इन-चीफ के रूप में कार्य किया। 2010 में, प्रायोगिक मनोविज्ञान के कर्ट कोफ्का जूनियर प्रोफेसर बनने के लिए गीसेन के जस्टस लीबिग विश्वविद्यालय में चले गए। 2013-2016 से, फ्लेमिंग ने मैरी क्यूरी प्रारंभिक प्रशिक्षण नेटवर्क "PRISM: परसेप्चुअल रिप्रेजेंटेशन ऑफ इल्यूमिनेशन, शेप एंड मैटेरियल" का समन्वय किया। 2016-2022 से उन्होंने ERC समेकक अनुदान "SHAPE: ऑन द परसेप्शन ऑफ ग्रोथ, फॉर्म एंड प्रोसेस" चलाया। उन्होंने 2016 में कार्यकाल प्राप्त किया और 2020 में उन्हें पूर्ण प्रोफेसर के रूप में पदोन्नत किया गया। 2021 में वे मारबर्ग और गीसेन विश्वविद्यालयों में मन, मस्तिष्क और व्यवहार केंद्र के कार्यकारी निदेशक बने। 2022 में उन्हें रॉयल सोसाइटी ऑफ बायोलॉजी का सदस्य चुना गया। फ्लेमिंग ने वेलकम ट्रस्ट के लिए विशेषज्ञ समीक्षा समूह और साक्षात्कार पैनल में काम किया है। सम्मान और पुरस्कार 2012 में, फ्लेमिंग को छवि अभिविन्यास से 3डी आकार के दृश्य आकलन पर उनके काम के लिए गीसेन के जस्टस लीबिग विश्वविद्यालय ("प्रीज़ डेर जस्टस-लीबिग-यूनिवर्सिटी गीसेन") के संकाय अनुसंधान पुरस्कार से सम्मानित किया गया था। 2013 में, उन्हें एल्सेवियर/विजन साइंसेज सोसाइटी यंग इन्वेस्टिगेटर अवार्ड से सम्मानित किया गया था। 2016 में उन्हें ई. आर. सी. समेकक अनुदान "शेपः ऑन द परसेप्शन ऑफ ग्रोथ, फॉर्म एंड प्रोसेस" से सम्मानित किया गया था। 2021 में, उन्होंने विजन साइंसेज सोसाइटी का वार्षिक सार्वजनिक व्याख्यान दिया। 2022 में उन्हें रॉयल सोसाइटी ऑफ बायोलॉजी का सदस्य चुना गया। शोध फ्लेमिंग सामग्री और वस्तुओं की मानव दृश्य धारणा और उनके भौतिक गुणों में विशेषज्ञता रखते हैं। उन्हें विशेष रूप से दृष्टि विज्ञान में अध्ययन के क्षेत्र के रूप में भौतिक धारणा स्थापित करने में उनके योगदान के लिए जाना जाता है। वह प्रयोगात्मक मनोविज्ञान, कम्प्यूटेशनल तंत्रिका विज्ञान, कंप्यूटर ग्राफिक्स और मशीन लर्निंग से अनुसंधान विधियों के संयोजन का उपयोग करते हैं। मैटेरियल परसेप्शन फ्लेमिंग के शुरुआती काम सतहों और सामग्रियों के ऑप्टिकल गुणों की दृश्य धारणा पर केंद्रित थे, जैसे कि चमक, पारभासी और पारदर्शिता। उन्होंने सतह के परावर्तन, विशेष रूप से चमक की धारणा में गति और दूरबीन स्टीरियोप्सिस जैसे दृश्य संकेतों की भूमिका को निर्धारित करने में मदद की। इस काम के भीतर एक आवर्ती विषय यह अवधारणा थी कि सट्टा प्रतिबिंब सतह के निशान के विपरीत व्यवहार करते हैं-जैसे कि पिग्मेंटेशन पैटर्न या खरोंच-जिससे सट्टा प्रतिबिंबों और इसलिए चमकदार सतहों की पहचान करने के लिए विशिष्ट दृश्य संकेत मिलते हैं। उन्होंने यह भी जांच की कि कैसे सट्टा प्रतिबिंब के बहु-घटक पैटर्न धुंधले चमकदार रूपों की ओर ले जाते हैं। सतह की उपस्थिति पर उनके हाल के अध्ययनों ने परीक्षण किया है कि क्या कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क त्रुटियों और सफलताओं के पैटर्न को पुनः उत्पन्न कर सकते हैं जो मानव पर्यवेक्षक भौतिक गुणों का न्याय करते समय करते हैं। यह अध्ययन करने के अलावा कि दृश्य प्रणाली सामग्री के ऑप्टिकल गुणों का अनुमान कैसे लगाती है, उन्होंने अन्य सामग्री गुणों और सामग्री श्रेणियों के बीच संबंधों की भी जांच की है, और ये देखने की दूरी से कैसे प्रभावित होते हैं, जैसा कि तथाकथित 'सामग्री-पैमाने की अस्पष्टता' में है। फ्लेमिंग ने कई अध्ययनों का भी नेतृत्व किया कि दृश्य प्रणाली सामग्री के यांत्रिक गुणों को कैसे प्रभावित करती है, जैसे कि अनुपालन, लोच, और ऑप्टिकल, आकार और गति संकेतों से चिपचिपाहट। इनमें से अधिकांश अध्ययनों में तरल पदार्थों या विकृत ठोस पदार्थों के सीमित तत्वों के कंप्यूटर अनुकरण का उपयोग किया गया जो उनके परिवेश के साथ बातचीत करते हैं। इस कार्य निकाय के भीतर एक आवर्ती विषय यह विचार है कि दृश्य प्रणाली मध्यम स्तर की दृश्य विशेषताओं के बहु-आयामी स्थान में उत्तेजनाओं का प्रतिनिधित्व करती है, जो सांख्यिकीय रूप से यह दर्शाती है कि समय के साथ आकार, गति और उपस्थिति कैसे विकसित होती है। उन्होंने और उनके सहयोगियों ने दावा किया है कि इस तरह के प्रतिनिधित्व अन्य कारकों से आंतरिक भौतिक गुणों को अलग करने में मदद करते हैं जो एक प्रवाहित तरल की गति, या एक अनुरूप ठोस को विकृत करने वाले बल जैसे समीपस्थ उत्तेजना में भी योगदान करते हैं। अपने करियर की शुरुआत में, फ्लेमिंग ने तर्क दिया कि दृश्य प्रणाली सरल छवि सांख्यिकी का उपयोग करके, जो विशिष्ट देखने की स्थितियों में सतह के गुणों से संबंधित है, शोध के माध्यम से भौतिक गुणों का अनुमान लगाती है। हालांकि बाद में, उन्होंने प्रस्ताव दिया कि दृश्य प्रणाली विशिष्ट देखने की स्थितियों में वस्तुओं और सामग्रियों की उपस्थिति के समृद्ध आंतरिक मॉडल का उपयोग करती है-एक विचार जिसे वे 'सांख्यिकीय उपस्थिति मॉडल' कहते हैं। विशेष रूप से, उन्होंने सुझाव दिया है कि दृश्य प्रणाली छवि सामग्री के संपीड़न या भविष्यसूचक कोडिंग जैसे गैर-पर्यवेक्षित शिक्षण उद्देश्यों के माध्यम से समीपस्थ उत्तेजनाओं के उत्पादक मॉडल सीखकर भौतिक गुणों (या अन्य दूरस्थ उत्तेजना गुणों) का अनुमान लगाने की क्षमता प्राप्त करती है। ऊबड़-खाबड़, चमकदार सतहों की छवियों को प्रस्तुत करने वाले कंप्यूटर के डेटासेट पर एक गैर-पर्यवेक्षित कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क मॉडल को प्रशिक्षित करके इस सिद्धांत की अवधारणा का प्रमाण प्रदर्शित किया गया था। फ्लेमिंग और उनके सहयोगियों ने पाया कि मॉडल ने स्वचालित रूप से दृश्य चरों को अलग करना सीख लिया-जैसे कि प्रकाश और सतह पर प्रतिबिंब-भले ही इन चरों के सही मूल्यों के बारे में कोई स्पष्ट जानकारी नहीं दी गई थी। इसके अलावा, मॉडल ने मानव चमक धारणा की सफलताओं और विफलताओं (यानी, भ्रम) दोनों की सही भविष्यवाणी की। शेप परसेप्शन फ्लेमिंग के शुरुआती काम स्पेकुलर रिफ्लेक्शन, शेडिंग और टेक्सचर से त्रि-आयामी (3डी) आकार के दृश्य अनुमान पर केंद्रित थे। उन्हें विशेष रूप से आकार की धारणा में 'अभिविन्यास क्षेत्रों' की भूमिका के प्रस्तावक के रूप में जाना जाता है। अभिविन्यास क्षेत्र एक सतह की छवि में प्रमुख स्थानीय अभिविन्यास के स्थानिक रूप से भिन्न पैटर्न को संदर्भित करते हैं, जैसा कि प्रत्येक छवि स्थान पर अभिविन्यास-चयनात्मक न्यूरॉन्स की आबादी द्वारा मापा जाता है। फ्लेमिंग और उनके सहयोगियों ने दिखाया है कि स्थानीय छवि अभिविन्यास संकेत घुमावदार सतहों पर आसानी से उन तरीकों से भिन्न होते हैं जो व्यवस्थित रूप से 3 डी आकार के गुणों से संबंधित होते हैं। बनावट वाली सतहों के लिए, स्थानीय छवि अभिविन्यास प्रथम क्रम के आकार के गुणों से संबंधित है, विशेष रूप से सतह तिरछा और झुका हुआ। छायांकन पैटर्न और सट्टा प्रतिबिंबों के लिए, स्थानीय छवि अभिविन्यास संरचना दूसरे क्रम के आकार के गुणों से संबंधित है, विशेष रूप से सतह की गहराई के न्यूनतम दूसरे व्युत्पन्न की दिशा, और न्यूनतम और अधिकतम दूसरे व्युत्पन्न परिमाण का अनुपात। उन्होंने तर्क दिया है कि अभिविन्यास क्षेत्र आकार के बारे में जानकारी का एक मौलिक स्रोत प्रदान करते हैं, और दृश्य प्रणाली द्वारा उनका उपयोग कथित आकार के विशिष्ट भ्रम की भविष्यवाणी करता है, जैसे कि जब रोशनी बदलती है। 3डी आकार के दृश्य आकलन के अलावा, फ्लेमिंग ने आकार के अवधारणात्मक संगठन और वस्तुओं और उनके गुणों के बारे में अतिरिक्त निष्कर्ष निकालने के लिए आकार के उपयोग की भी जांच की है-एक ऐसी प्रक्रिया जिसे वह 'शेप अंडरस्टैंडिंग' कहते हैं। फ्लेमिंग ने कई अध्ययनों का नेतृत्व किया कि कैसे दृश्य प्रणाली उन प्रक्रियाओं और परिवर्तनों के बारे में निष्कर्ष निकालती है जिन्होंने वस्तुओं का निर्माण किया है या उनके आकार को बदल दिया है। इस कार्य के अंतर्गत एक आवर्ती विषय यह है कि किसी वस्तु का 'कारण इतिहास' उसके आकार में निशान छोड़ता है, जिसका उपयोग यह पहचानने के लिए किया जा सकता है कि इसकी कौन सी विशेषताएँ आकार-परिवर्तन परिवर्तनों का परिणाम हैं। इस तरह के परिवर्तनों में सरल स्थानिक विकृतियाँ और अधिक जटिल जैविक विकास प्रक्रियाएँ शामिल हैं। पारदर्शी सतहों को कई अलग-अलग कारणों से दर्शाने वाली छवियों को अलग करने की दृश्य प्रणाली की क्षमता के अनुरूप, फ्लेमिंग और उनके सहयोगी आकार के अलग-अलग कारणों को 'आकार विभाजन' के रूप में संदर्भित करते हैं। इसका एक उदाहरण विभिन्न आकार विशेषताओं के कारणों को अलग करने की क्षमता है जो तब होती है जब कोई चेहरा या वस्तु पूरी तरह से कपड़े के घूंघट से ढकी होती है। कपड़ों की सतह की कुछ दृश्य विशेषताएँ अपने हिसाब से कपड़े को लपेटने के कारण होती हैं, जबकि अन्य अंतर्निहित वस्तु के बाहर निकलने के कारण होती हैं। पर्यवेक्षक इन कारणों में अंतर कर सकते हैं, तब भी जब छिपी हुई वस्तु अज्ञात आकार की हो। फ्लेमिंग ने वस्तु वर्गीकरण में आकार की भूमिका की भी जांच की है, विशेष रूप से एकल (या कम संख्या में) उदाहरणों से नवीन वस्तु श्रेणियों के एक-शॉट सीखने में। इस संदर्भ में, फ्लेमिंग और उनके सहयोगियों ने द्वि-आयामी (2डी) आकृतियों के जोड़े के बीच कथित समानता की भविष्यवाणी करने के लिए एक कम्प्यूटेशनल मॉडल विकसित किया, जिसे 'शेपकॉम्प' कहा जाता है। मॉडल आकार के विभिन्न पहलुओं को पकड़ने के लिए बड़ी संख्या में आकार की विशेषताओं को जोड़ता है। उन्होंने और उनके सहयोगियों ने यह भी अध्ययन किया है कि कैसे आकार के संकेत एनिमेसी की दृश्य धारणा में योगदान करते हैं, और इसके विपरीत शब्दार्थ कैसे आकार के अवधारणात्मक संगठन को बदल देते हैं। फ्लेमिंग और उनके सहयोगियों ने तर्क दिया है कि मानव दृश्य एक-शॉट वर्गीकरण में अनुकरणीय वस्तु से एक उत्पादक मॉडल का अनुमान लगाना शामिल है। उन्होंने प्रस्ताव दिया है कि इसमें वस्तु को भागों में विभाजित करना और उनके संबंधों को इस तरह से प्रस्तुत करना शामिल है जिसे उसी श्रेणी से संबंधित नए रूपों को संश्लेषित करने के लिए संशोधित किया जा सकता है। उनका दावा है कि यह विचार प्रयोगों द्वारा समर्थित है जिसमें प्रतिभागियों को एक ही उदाहरण के साथ प्रस्तुत किया जाता है और उन्हें नए रूपों को आकर्षित करने के लिए कहा जाता है। कंप्यूटर ग्राफिक्स में फ्लेमिंग का काम मुख्य रूप से फोटोग्राफिक इमेजरी का प्रतिनिधित्व करने और उसे संशोधित करने के लिए अवधारणात्मक रूप से आधारित दृष्टिकोणों पर केंद्रित है। उन्होंने तस्वीरों में वस्तुओं के भौतिक रूप और आकार को बदलने के लिए छवि-आधारित एल्गोरिदम के विकास में योगदान दिया। अभिविन्यास क्षेत्रों पर उनके काम ने विशुद्ध रूप से 2 डी छवि संचालन के आधार पर विशेष 3 डी आकार और सामग्री उपस्थिति के साथ वस्तुओं की छवियों को संश्लेषित करने के तरीकों का नेतृत्व किया। उन्होंने पारंपरिक (निम्न-गतिशील रेंज) और उच्च-गतिशील रेंज छवियों के बीच परिवर्तित करने और प्रस्तुत करने के लिए अवधारणात्मक रूप से आधारित तरीकों की जांच करने में भी योगदान दिया। उन्होंने "विजुअल परसेप्शन फ्रॉम ए कंप्यूटर ग्राफिक्स पर्सपेक्टिव" नामक एक पाठ्य पुस्तक का सह-लेखन किया, जिसमें मोटर नियंत्रण पर वस्तुओं और सामग्रियों के साथ बातचीत और बातचीत मुख्य रूप से 3डी आकार और भौतिक गुणों के प्रभावों पर केंद्रित है, जिसमें द्रव्यमान, घर्षण और कठोरता शामिल हैं। उन्होंने और उनके सहयोगियों ने पकड़ से संबंधित विभिन्न भ्रमों की जांच की है, जिसमें 'भौतिक-वजन भ्रम, आकार-वजन भ्रम का एक प्रकार, जिसमें किसी वस्तु के अपेक्षित वजन को उसकी सतह सामग्री के माध्यम से हेरफेर किया जाता है (आकार-वजन भ्रम में इसकी मात्रा के बजाय)। उन्होंने और उनके सहयोगियों ने अलग-अलग 3डी आकार और सामग्री गुणों वाली वस्तुओं पर मानव सटीक पकड़ (अंगूठा और तर्जनी) पकड़ स्थानों की भविष्यवाणी करने के लिए एक कम्प्यूटेशनल मॉडल विकसित किया। मॉडल वस्तु और अभिनेता के हाथ के गुणों से संबंधित कई लागत कार्यों को जोड़ती है। मॉडल ने अनुमान लगाया कि औसत मानव पकड़ लगभग स्थानों के साथ-साथ विभिन्न व्यक्तियों की पकड़ एक दूसरे की भविष्यवाणी करती है। संदर्भ 1978 जन्म अंग्रेजी मनोवैज्ञानिक जर्मन मनोवैज्ञानिक प्रायोगिक मनोवैज्ञानिक ऑक्सफोर्ड से लोग जर्मनी में ब्रिटिश प्रवासी रॉयल सोसाइटी ऑफ बायोलॉजी के अध्येता जीवित लोग ऑक्सफोर्ड विश्वविद्यालय के मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी के पूर्व छात्र