خب این یک دمو عملی خواهد بود از اینکه ابزار جدید محاسباتی
که برای علوم اعصاب به تازگی پدید آمده اند چه هستند
علوم اعصاب محاسباتی روشی است که باید از روش های
محاسباتی برای ساخت ابزار محاسباتی کمک می گیریم
که به ما کمک می کنند تا هم بهتر بفهمیم و هم بهتر
پیش بینی کنیم که افراد قرار است چه کار کنند
و ابزار فعلی اینجا عصب بینایی است
عصب بینایی ابزاری است که با استفاده از آن محققین می توانند
ویدئوها و تصاویری را ثبت کنند و درجا آنها را آنالیز کنند
همانطور که در صحبت های دیگری هم پیرامون این ابزار وجود دارد، عصب بینایی
ابزاری است که نوع خاصی از توجه را پیش بینی می کند که همان توجه جزء به کل است،
یعنی هر آنچه انسان ها به طور اتوماتیک جذب آن می شوند، همانند تضاد و تراکم،
یا رنگ های متفاوت یا تحرک و هر چیزی دیگری که توجه افراد را جلب می کند
و آنچه اینجا می خواهیم درباره آن صحبت کنیم این
است که چطور می توانیم از این ابزار استفاده کنیم
و سپس چطور می توانیم نتایج بدست آمده را ترجمه
کنیم و چطور می توانیم نتایج را بهبود ببخشیم
همانطور که در رابط اینجا مشاهده می کنید، یک داشبورد آنلاینی
وجود دارد که تصاویری که شما آپلود می کنید را ترجمه می کند
برای این هدف، من تعدادی عکس آماده کردم که فقط باید آنها را پیدا کنم
نگاه کنیم
می توانیم با تمام این عکس ها شروع کنیم، ولی بیاید در ابتدا با یک قفسه مجازی شروع
کنیم که باید آن را درون این قسمت بکشیم تا آپلود شود و یک تصویری باقی بگذارد
و فعلا روی این تصاویر تمرکز می کنیم
کاری که انجام میدهد این است که تصویر را آنالیز می کند و
تا دقایقی دیگر آنالیز تصویر حاضر است، حالا کاری که انجام
می دهد این است که برخی مشخصات تصویر را آنالیز می کند، نظیر
تراکم، تضاد، تفاوت رنگ، همانطور که قبلا هم اشاره کردیم
در این تصویر هیچ تحرکی نداریم ولی در نمونه های ویدئویی تحرک هم مشاهده خواهیم کرد
خب، حالا می توانیم نگاهی به نتایج بندازیم
در ابتدا فکر می کنم باید نگاهی به عکس اولیه بندازیم، این یک
تصویر خرده فروشی است و برای نقطه گذاری تصویر اینکار را می کنیم
خب، آنچه در این تصویر مشاهده می کنیم این است که اولا قفسه مغازه بسیار شلوغ است
این قسمت بالایی جنس هایی وجود دارد و محصولات دیگری مثل آبجو وجود دارند
این یک تصویری است که من از داخل اینترنت پیدا کرده ام
آنچه مشاهده می کنیم این است که پیچیدگی بصری تصویر خیلی بالاست و تقریبا ۸۹.۲٪ است
و این نشان میدهد که اتفاقات زیادی در این تصویر در حال رخ دادن است
مثلا اینکه
نشان میدهد که سطح خالی در این تصویر وجود ندارد یا بسیار کم
است، اطلاعات خیلی زیادی در این تصویر برای بحث کردن وجود دارد
و این یعنی احتمال اینکه هر کدام از این محصولات توسط افراد برداشت
شوند یا احتمال اینکه توجه افراد را جلب کنند، بسیار کم است
پس رقابت بر سر توجه اتوماتیک اینجا خیلی بالاست
بیایید نگاهی به نقشه بندازیم
خب، آنچه در نقشه مشاهده می کنیم این است که گرم ترین نقطه در این تصویر ....
مثلا نقطه ایکس است
و نقطه جالبی که درباره این نقطه گرم وجود دارد این است که تضاد عجیبی با قفسه اجناس
دارد و این باعث می شود احتمال آنکه افراد به این نقطه توجه کنند، بالاتر برود
که یک ترکیبی از رنگ زرد و مشکی است و همچنین در نقطه میانی همانطور
که مشاهده می کنید که به رنگ سبز است، خیلی نقطه خوب و داغی نیست
همچنین می توانید این نقطه پایینی را مشاهده کنید
که ممکن است افراد از دیدن ان تعجب کنند، چرا که قسمتی از قفسه است که رنگ تیره
دارد، یکی از مناطقی که چشم انسان خیلی به سمت ان جذب می شود، نقاط تیره است
و نکته ای که مهم است این است که دارند به این سوال می
پردازند که اصلا خود قفسه ها را چطور باید طراحی کنیم؟
خب، پس نتایجی که از اینجا برداشت می کنیم این است که تعداد
مشخصی از این محصولات به دلیل ویژگی هایی نظیر تراکم و تضاد
و تفاوت رنگ و روشنی و ارتباط با محصولات جانبی خود، بیشتر
از سایر محصولات مورد توجه اتوماتیک افراد قرار می گیرند
و احتمال اینکه به آنها بیشتر از سایر محصولات توجه شود بیشتر است
و یک روش دیگر برای بررسی این موضوع استفاده از نقشه مه است،
که یک ورژن دیگر از نقشه قبلی است که نقاط گرم را نشان میداد
که نشان میدهد چه محصولاتی بیشتر جلب توجه می کنند و همانطور که
میبینید نقاطی که سفید شده اند، نقاطی هستند که کمتر جلب توجه می کنند
نمره بالایی که اینجا مشاهده می کنید نشانگر بالا بودن پیچیدگی نقشه گرم در این تصویر است
پس اگر عکس شما نقاط گرم زیادی به طور پراکنده داشته باشد، این نمره خیلی بالا خواهد بود
همانطور که مشاهده می کنید، مناطق خیلی کمی هستند که این تاثیر را نشان میدهند
وقتی به تقسیم بندی نقاط با نمره بالا نگاه می کنیم، که گرم ترین نقاط
هستند، مثل بنفش خیلی خیلی تیره و نقاط پایین که قرمز مایل به نارنجی هستند
و نقاط ثابت که زرد هستند، مثلا این نقطه اینجا
و خب نقاط خنثی که هیچ توجهی به سمت خودشان جلب نمی کنند
مشاهده می کنید که قسمت بالایی تقریبا ۸۰ درصد است
که ۲۰ درصد کل تصویر را شامل می شود و خیلی زیاد است
پس یعنی خیلی نقاط هستند که قرار است توجه افراد را جلب
کنند و رقابت سنگینی سر جلب توجه افراد وجود خواهد داشت
حالا بیایید سراغیک آنالیر دیگر برویم
و آنچه اینجا می توانیم نگاهی به آن بیاندازیم
بیاید مثلا به چنین عکسی نگاه کنیم، عکسی از چنین مغازه ای!
فقط با نگاه کردن به این عکس می توانید تشخیص
دهید که جلب توجه کننده ترین محصول اینجا چیست
حدس من این است که محصولات این قسمت، جلب توجه کننده ترین محصولات خواهند بود
و همچنین لباس هایی که در این قسمت وجود دارند هم احتمالا
جلب توجه کننده خواهند بود، و لباس هایی در این ناحیه
بالایی بخاطر تفاوت رنگی که با پس زمینه دارند احتمالا
جذاب خواهند بود، باید صبر کنیم و نتیجه را ببینیم
پس تصویر را آپلود می کنیم و آنالیز را آغاز می کنیم
آنالیز فقط چند ثانیه طول خواهد کشید
چرا که کامپیوتر فقط به تصویر نگاه می کند و تصویر را بررسی می کند
و ویژگی های آن را بررسی می کند که چه مدل تصویری اینجا داریم
اولا مشاهده می کنیم که پیچیدگی بصری نسبت به عکس قبلی بسیار کمتر است و تقریبا ۲۸.۹٪ است
و نشان میدهد که این عکس هم حرف زیادی برای گفتن دارد ولی پیچیدگی آن اصلا
به اندازه عکس قبلی نیست و احتمالا نقاط برجسته آن بسیار کمتر خواهد بود
یکی ۶٪ و دیگری ۷.۲۵٪ که بسیار کم است
و این نشان میدهد که قرار نیست نقاط گرم به صورت پراکنده زیاد
داشته باشیم، ولی قرار است روی چند نقطه خاص تمرکز داشته باشیم
خب، من اشتباه می کردم، البته درباره این نقطه
پایینی حق با من بود و همچنین درباره این نقطه
هم درست می گفتم، ولی درباره این قسمت بالایی اشتباه می کردم و این نقطه گرم را هم ندیدم
پس بیاید نتیجه بگیریم که نقاطی همانند این نقاط وجود دارند که جلب توجه خواهند
کرد و احتمال اینکه توجه اتوماتیک افراد را جلب کنند بیشتر از محصولات دیگر هست
البته این کاملا بستگی به این دارد که آیا این محصولی هست که شما می خواهید یا خیر
ولی خب اگر شما بخواهید این قسمت را بیشتر مورد توجه قرار دهید، باید کاری درباره آن
بکنید، مثلا جای آن را تغییر دهید یا آن را به صورت جانبی بچرخانید تا خیلی جلب توجه نکند
کمتر دیده شدن بیشتر محصولات یک مغازه در بحث بینایی عصبی بسیار مهم است
در توجه جزء به کل قاعده اساسی این است که اگر می خواهید محصولی خیلی جلب توجه
کند، باید محسولات بیشتری در پشت صحنه داشته باشید که کمتر جلب توجه می کنند
و محصولات جلویی چنین چیزی را نشان میدهند
احتمالا این محصول خیلی واضح نیست ولی مشاهده می
کنید که این محصول قرار است خیلی متراکم باشد
و لباسی که اینجا قرار دارد توجه زیادی را جلب می کند
حالا اگر می خواهید یک ...
یکی از کارهایی که می توانیم بکنیم این است که تصویری از بسته بندی ها نگاهی بیندازیم
پس این تصویر را از سبر برمیداریم، خب کدام یکی
از آنها با احتمال بالاتری جلب توجه خواهد کرد
به نظر من احتمال همه آنها برابر است ولی اگر نباشد هم تعجب نمی کنم
می توانیم به طور همزمان تصویری از بسته بندی کوکاکولا را نیز آپلود کنیم
تا به طور همزمان نتیجه هر دو را ببینیم، خب اجازه بدید هر دو را آپلود کنم
شما قابلیت این را دارید که ۱۵ تصویر را برای آنالیز همزمان آپلود
کنید و یک ویدئو ۳۰ ثانیه ای تقریبا ۷ دقیقه طول می کشد تا آنالیز شود
ابتدا به تصویر نوشابه ها نگاه می کنیم، می توانید مشاهده کنید که
که تصاویری با تضاد بالا
قرار است بیشتر از سایر تصاویر جلب توجه کنند، پس حدس من این
است که بسته مشکی در این تصویر خیلی قابل توجه خواهد بود
و قرار است برنده توجه ها باشد
ولی خب باید ببینیم که این اطلاعات درباره جلب توجه
تا چه حد درست هستند، پس بیاید نگاهی بیاندازیم
انگار که خیلی نه
خب ولی گویا این بسته بندی توجه زیادی را جلب می
کند و این کوکاکولا هم توجه زیادی جلب می کند
ما قرار است به طود اتوماتیک به کوکاکولا نگاه کنیم و توجه به آن خاص خواهد بود
و خیلی قوی است و قرار است نتیجه احساسی داشته باشد
ولی بینایی عصبی نتیجه های احساسی را پیش بینی نمی کند و فقط احتمال چیزهایی
که افراد قرار است در یک تصویر به ان توجه کنند را پیش بینی می کند
می توانید
ویدئوی دیگری را آپلود کنید
یا تصویر دیگری را به اشتراک بگذارید
خب سوال اینجاست که ... این محصول است
میبینید که پیچیدگی بصری خیلی بالاست
نشان میدهد این بسته بندی ها حرف زیادی برای گفتن دارند
ولی خب نکته دیگر این است که این تصویر خیلی واضح نیست
و این خودش ممکن است تاثیر زیادی روی نتیجه داشته باشد
ولی تقسیم بندی خیلی خیلی بالاست ولی چون ۲٪ داریم یعنی نقاط گرم خیلی کمی خواهیم داشت
بله، کاملا
نشان می دهد که فقط این ناحیه ۲٪ توجه را درگیر می کند و
خب برنده توجه هم هست، حالا این را هم مشاهده می کنید
و خب این محصول قطعا برنده توجه خواهد شد اگر با
همین محصولات بطور همزمان روی یک قفسه گذاشته شوند
پس احتمال اینکه مردم اول به این محصول نگاه کنند، خیلی بالاست
ولی خب این موضوع احتمال اینکه به بقیه توجه کمتری شود را شامل
نمی شود ولی این یک پروسه دیگری است که باید جدا بررسی شود
خب، نگاهی به این بالا بیاندازیم
خب این اولین چیزی است که افراد قرار است به آن نگاه کنند
و در نهایت بیاید
چطور است یک تصویری که امروز گرفتیم را ببینیم، من امروز در شهر نیویورک هستم
و چه مثالی بهتر از گرفتن یک عکس از میدان تایمز نیویورک
خب نتیجه کوچک کردن تصویر میدان تایمز به ما نشان میدهد که
ببینیم
این یک تصویر بیرونی است
دلیل اینکه ما تصاویر رو دسته بندی می کنیم، این است که بتوانیم
نقطه گذاری کنیم و برای سناریوهای خود داده جمع آوری کنیم
خب این ابزار بینایی بصری می تواند برای بسته بندی های مختلفی که در دست دارید استفاده شود
می تواند برای امتحان بسته بندی هایی که در قفسه وجود دارد استفاده شود
می تواند برای امتحان کردن تبلیغات و همکاری با برند ها استفاده شود
برای تصاویر خارجی می توانید استفاده کنید تا ببینید
کدام نشانه ها بیشترین جذابیت را خواهند داشت
برای این تصویر نظر من روی این نشانه هست، البته حدس می زنم و ممکنه کاملا در اشتباه باشم
با اینکه من یک متخصص در زمینه توجه جزء به کل هستم، ولی به
این معنی نیست که همیشه پیش بینی ها من درست از آب در می آید
که کدام قرار است جلب توجه کننده ترین باشد
پیچیدگی بصری ۲۷٪ است که تقریبا نرمال است
که یعنی این عکس حرف زیادی برای گفتن دارد ولی خب نواحی مثل آسمان
آبی در این عکس وجود دارد که قرار نیست توجه زیادی به خود جلب کند
ولی خب اگر به این قسمت تصویر نگاه کنید، متوجه می شوید که پیچیدگی
بصری در این ناحیه بیشتر از سایر نواحی است، پس باید ببینیم
خب، تبلیغ کوکاکولا تقریبا تمام توجه را در این عکس به خود جلب می کند
و خب اگر نگاه دقیق تری بیاندازیم، دلیل آن این است که این تصویر کوکاکولا نه تنها شامل رنگ
های سفید و سیاه روی پس زمینه قرمز است، بلکه
حالت خط ها و انحنا و زوایای آن کمی متفاوت است
و خب از آنجائیکه میدانیم، ویژگی هایی که توجه چشم ما را
جلب خواهد کرد، تفاوت رنگ ها و تضاد و زوایای مختلف هستند
و این تبلیغ نوشابه به بهترین شکل ممکن کار می کند
و توجه را از تمام چیزهای دیگر می دزدد و احتمال
اینکه افراد به عوامل دیگر توجه کنند خیلی کم است
حداقل از جنبه توجه اتوماتیک
ولی خب اگر افراد نگاه بیشتری به اطراف بیاندازند، بقیه عوامل را هم مشاهده می کنند
ولی تبلیغ نوشابه قطعا اینجا حاکمیت می کند
و خب احتمال کمی هم وجود دارد که این نشانه در این قسمت بالایی را ببینند
که واقعا نمی دانم چی هست یا چی داخل آن نوشته شده
ولی خب نکته جالب درباره میدان تایمز این است که تحرک
زیادی در این میدان وجود دارد که در این عکس ثبت
نشده، ولی اگر آنالیز ویدئویی از این میدان را انجام
دهیم، مطمئنن تغییرات دیگر را هم مشاهده خواهیم کرد
و خب، تمام! این یک دمو از بینایی بصری، یک ابزار محاسباتی برای علوم اعصاب بود
که تقریبا یک ابزار خیلی کاربردی است و قابل استفاده برای
همه است، یعنی هر کسی می تواند از آن برای خودش استفاده کند
متشکرم از توجه شما