Комментарии 18
Только я один ничего не понял?
Я понял: это как тест на нарушение восприятия цвета, только в виде игры. По-моему круто.
А второй абзац описывает бессовестный проект, который автора натолкнул на идею создания программы.
Если коротко — это ирония по поводу медицинского псевдонаучного лохотрона (весьма недешёвого, кстати) с небольшой иллюстрацией в форме простенького этюда на С++ (Qt). Знаете, попадаются такие незатейливые (школьные) задачки, которые непременно хочется решить, что называется, своими руками. К слову, идея сбора информации через «цветовой зазор» не столь уж бессмысленна в контексте машинного обучения, однако данных нужно гораздо больше, и выводы — без панацейного пафоса.
Забавная штука, однако она кушает не все картинки. Как-то связанно с наличием альфоканала?
Интересно.
Может добавить игрового функционала?
Например, «Вы восстановили изображение с 90% точностью (гистограммку, конечно, оставить для наглядности)», ну или как-то так…
Может добавить игрового функционала?
Например, «Вы восстановили изображение с 90% точностью (гистограммку, конечно, оставить для наглядности)», ну или как-то так…
Да, конечно, можно было бы и проценты посчитать. Но, мне кажется, это слишком упростит и без того несложный результат — настроит на простое понимание итогов, лишит пищи для размышления. По гистограммкам по крайней мере видно, когда какого цвета недобрал или перебрал — есть повод пофантазировать, что бы оно значило :). Вообще же, на мой взгляд, гораздо интереснее было бы собрать дата-сет подобных замеров, скажем, за месяц (с какой-нибудь рефлексией психо-эмоциональных состояний) и прокрутить его через алгоритмы машинного обучения (кластеризация, классификация, регрессия и т.д.). Тогда это было бы настоящее, открытое (верифицируемое/фальсифицируемое) исследование, а не фейковое типа Странника.
А если совместить игровую функцию и исследовательскую?.. :)
(так сказать, приятное с полезным)
(так сказать, приятное с полезным)
В этом-то и есть «главный вопрос жизни, вселенной и всего такого», который я сейчас по мере сил думаю :). С радостью восприму любые идеи, пожелания, подсказки.
Интересно как меняется такой профиль у человека со временем суток и вообще со временем. Можно ли выудить хоть чуть инфы для идентификации?
Да, меня тоже очень занимает этот вопрос. То, что восприятие вообще (и цветовосприятие в частности) варьирует в зависимости от психофизиологического состояния — это, как говорил один известный персонаж, медицинский факт. Главная загадка — каким образом данный способ измерения с чем-либо интересным в унутрях человека коррелирует. Опять-таки многое зависит от самого человека. Скажем, если он каждый день по долгу службы правит цветовую гамму в фотошопе, то воссоздать первоначальные цвета ему не составит труда в любом состоянии (хотя, если под шафе… :)). Кроме того, нужно учитывать эффект обучения — если пользователь систематически получает фид-бэк, то он по любому через некоторое время подстроится под среду развёртки (и сможет пойти работать цветокорректором :)). Так же надо помнить о «субъективных тараканах» — когда человек, имея идею о том, «как должно быть», будет сознательно и бессознательно подгонять результаты под схему. И ещё желательно как-то «нормализовать» сами картинки, поскольку их содержание не может не влиять на итоги. В общем, тут много интересных моментов.
Вы довольно близко подошли к пониманию психологического исследования. Не знаю на сколько широко распространено сейчас машинное обучение, но без него исследования часто подобным образом строятся. Вместо машинного обучения полу-ручная обработка результатов с помощью различных статистических методов (кстати, в академической психологии, как не удивительно — очень много сложного матана. Исследования, например, с текстовыми тестами — это процентов на 70% статистика-математика).
Правда, корректный дата-сет собрать не так просто (или не так дешево). Когда я учился на психолога, у нас по психометрике был практикум, в котором мы проходили а потом обрабатывали результаты теста на восприятие. Тест порога различения при изменении размера визуального стимула (точно название не помню). Проще говоря — тест, который определяет, при каком пороге изменения размера картинки — испытуемый воспримет изменение объекта.
Так вот, исследование на практикуме у нас было серьезное (наши результаты — добавлялись в статистическую выборку), и даже для такого очень простого теста — была куча условий проведения.
Таких как: одинаковое оборудование, одинаковое освещение, определенное расстояние и угол от глаз до монитора и т.п.
Куча нюансов, которые нужно учитывать (иначе исследование будет не корректным и бессмысленным).
Так же и с вашими замерами (если делать их как серьезное исследование) — к сожалению, просто сделать ПО и собирать результаты анонимных волонтеров — не прокатит. Хотя бы потому, что у всех разные мониторы, условия и т.п. Это все сильно влияет на результаты эксперимента. В исследовании, которое было у нас в рамках практикума — использовался специально оборудованный кабинет — одинаковая мебель, одинаковые мониторы (ученый, разработавший этот тест специально для него закупал мониторы и оборудовал этот кабинет), жалюзи на окнах (одинаковое искусственное освещение).
Даже широко известный тест Люшера (такой, где испытуемому нужно поочередно выбирать из нескольких вариантов цветов) — не корректен*. Хотя в силу известности и простоты реализации — он крайне популярен и существует куча его реализаций. По хорошему, однако, он должен проводиться с помощью специальных распечатанных карточек. Причем их выпуском должна заниматься сертифицированная компания, которая будет следить за тем, чтобы карты были стандартные (как минимум в плане цветов).
*По большому счету даже правильно организованный тест Люшера — не является полноценным инструментом. Дело в том, что изначально он разрабатывался по заказу военных США (емнип), и не то чтобы оказался совсем лажей, но до стандартов (то ли по валидности, то ли по надежности) не дотягивал. Поэтому от его применения военные отказались, а методика теста стала общедоступной.
P.S. другое дело, возможно при огромных выборках (что реально получить, используя для теста какую-нибудь игру, выложенную в appstore/playmarket), с помощью машинного обучения и получится выцепить какие-то ценные данные. Точно утверждать не могу, т.к. не математик, но в принципе, чем больше выборка — тем мягче требования к процедуре эксперимента (до разумных пределов, конечно).
А вот в классическом варианте — когда максимально продумываются и отсекаются (либо нейтрализуются) лишние переменные (типа цветопередачи экрана) — увы, малореализуемо.
Разве что собирать информацию о модели девайса и собирать выборки с пользователями одной и той же модели. Если это реально и в рамках одной модели нет принципиального различия в комплектующих (а то бывает одну модель могут собирать из разных комплектующих, или как у мониторов — влияет калибровка) — данные в принципе можно обрабатывать.
Правда, корректный дата-сет собрать не так просто (или не так дешево). Когда я учился на психолога, у нас по психометрике был практикум, в котором мы проходили а потом обрабатывали результаты теста на восприятие. Тест порога различения при изменении размера визуального стимула (точно название не помню). Проще говоря — тест, который определяет, при каком пороге изменения размера картинки — испытуемый воспримет изменение объекта.
Так вот, исследование на практикуме у нас было серьезное (наши результаты — добавлялись в статистическую выборку), и даже для такого очень простого теста — была куча условий проведения.
Таких как: одинаковое оборудование, одинаковое освещение, определенное расстояние и угол от глаз до монитора и т.п.
Куча нюансов, которые нужно учитывать (иначе исследование будет не корректным и бессмысленным).
Так же и с вашими замерами (если делать их как серьезное исследование) — к сожалению, просто сделать ПО и собирать результаты анонимных волонтеров — не прокатит. Хотя бы потому, что у всех разные мониторы, условия и т.п. Это все сильно влияет на результаты эксперимента. В исследовании, которое было у нас в рамках практикума — использовался специально оборудованный кабинет — одинаковая мебель, одинаковые мониторы (ученый, разработавший этот тест специально для него закупал мониторы и оборудовал этот кабинет), жалюзи на окнах (одинаковое искусственное освещение).
Даже широко известный тест Люшера (такой, где испытуемому нужно поочередно выбирать из нескольких вариантов цветов) — не корректен*. Хотя в силу известности и простоты реализации — он крайне популярен и существует куча его реализаций. По хорошему, однако, он должен проводиться с помощью специальных распечатанных карточек. Причем их выпуском должна заниматься сертифицированная компания, которая будет следить за тем, чтобы карты были стандартные (как минимум в плане цветов).
*По большому счету даже правильно организованный тест Люшера — не является полноценным инструментом. Дело в том, что изначально он разрабатывался по заказу военных США (емнип), и не то чтобы оказался совсем лажей, но до стандартов (то ли по валидности, то ли по надежности) не дотягивал. Поэтому от его применения военные отказались, а методика теста стала общедоступной.
P.S. другое дело, возможно при огромных выборках (что реально получить, используя для теста какую-нибудь игру, выложенную в appstore/playmarket), с помощью машинного обучения и получится выцепить какие-то ценные данные. Точно утверждать не могу, т.к. не математик, но в принципе, чем больше выборка — тем мягче требования к процедуре эксперимента (до разумных пределов, конечно).
А вот в классическом варианте — когда максимально продумываются и отсекаются (либо нейтрализуются) лишние переменные (типа цветопередачи экрана) — увы, малореализуемо.
Разве что собирать информацию о модели девайса и собирать выборки с пользователями одной и той же модели. Если это реально и в рамках одной модели нет принципиального различия в комплектующих (а то бывает одну модель могут собирать из разных комплектующих, или как у мониторов — влияет калибровка) — данные в принципе можно обрабатывать.
Полностью согласен со всем, что Вы сказали. Классический вариант объективного психологического исследования здесь никаким боком не пройдёт. Да и с машинным обучением не всё так просто. Во-первых, не понятно, как размечать данные, с чем сопоставлять замеры. Единственный пока вариант — саморефлексия пользователя, что уже погружает информацию в пучины субъективизма. Во-вторых, даже если на этих данных сносно обучится какая-нибудь модель (т.е. будет верно «угадывать» смысл 75% зазоров), совсем не факт, что мы сможем понять, на основании каких именно корреляций она сделала свои обобщения (многие сильные модели априори не гарантируют интерепретируемость результата). Для себя эту штуку я рассматриваю как «тренировку на кошечках» — если не догоню, так хоть согреюсь :). Мне кажется, какие-то серьёзные подвижки в этой сфере начнутся, когда девайсы круглосуточного мониторирования (ЭЭГ, ЭКГ, температуры, давления и т.д.) станут достаточно компактными и пойдут в массы. Вот тогда, действительно, будет где разгуляться.
Не бейте камнями, пожалуйста :) программка действительно интересная, и я понимаю, что в виде приложения она реализована по каким-либо причинам, но под веб ее доступность всем сразу увеличилась бы!: многие не хотят качать приложения из опасений, или не хотят мусорить систему, или не могут на работе, а вот в вебе открыли бы и посмотрели :)
Я всеми руками и ногами за. Однако проблема в том, что я ни разу не веб-программист. И если даже возьмусь — буду пыхтеть месяц, а получится что-нибудь ублюдочное :). При том, что задачка в общем-то плёвая для того, кто специализируется в этой области (быть может, кому приглянется в качестве курсовой?). Опять же, у меня «в стеке» ещё несколько замыслов, которые хотелось бы реализовать на чём умею и растекаться по новым океянам пока нет ни времени, ни сил, ни желания (разве что суровые жизненные обстоятельства заставят… не дай Бог, конечно :)).
P.S. Тег «я пиарюсь» на эту статью поставили редакторы хабра, для меня это честное, в целом бескорыстное (в разрезе материальных и финансовых благ) программистское исследование (жаль, что нету тега «Inquisitio» :)), мотивированное желанием поделится наработками, пообсуждать идеи.
P.S. Тег «я пиарюсь» на эту статью поставили редакторы хабра, для меня это честное, в целом бескорыстное (в разрезе материальных и финансовых благ) программистское исследование (жаль, что нету тега «Inquisitio» :)), мотивированное желанием поделится наработками, пообсуждать идеи.
Никогда не подумал бы что проект «Странник» до сих пор жив. Лет 10 назад имел возможность пройти их тест без существенных капиталовложений.
Спорные впечатления.
Восприятие цвета действительно очень индивидуально, и как выше упоминали, современные технологии машинного обучения и большой набор данных действительно можно использовать для диагностики.
В то время это было что то из разряда фантастики.
Я всё таки склоняюсь к тому, что система использует известные медицинские наблюдения, но «пускает пыль в глаза» разного рода трюками (например, сильно расплывчатые диагнозы, которые просят уточнить самого пациента).
Спорные впечатления.
Восприятие цвета действительно очень индивидуально, и как выше упоминали, современные технологии машинного обучения и большой набор данных действительно можно использовать для диагностики.
В то время это было что то из разряда фантастики.
Я всё таки склоняюсь к тому, что система использует известные медицинские наблюдения, но «пускает пыль в глаза» разного рода трюками (например, сильно расплывчатые диагнозы, которые просят уточнить самого пациента).
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
Цветной зазор