Текст книги "Как мы видим то, что видим"

Автор книги: Вячеслав Демидов

сообщить о нарушении

Текущая страница: 7 (всего у книги 17 страниц)

Выходит, в момент саккадического движения мы слепы? К чему человеку, да и хотя бы той же кошке, по нескольку раз в секунду слепнуть?

Клетки НКТ дали ответ. Два наружных коленчатых тела – по одному в каждом полушарии – стоят на пути зрительных сигналов от сетчатки к затылочным областям коры больших полушарий. Существовало когда-то мнение, что НКТ – своего рода усилительная станция, наподобие тех, которые взбадривают сигналы в трансокеанских кабелях. Вещь, конечно, вероятная, только почему другие нервные цепи лишены таких станций? Рождается тогда иная гипотеза: НКТ не усиливает, а только регулирует силу сигналов, почему, мол, и работает зрительная система при изменениях освещенности в сто миллионов раз. Но гипотезу выдвинули до того, как стала ясна роль клеток сетчатки, промежуточных между фоторецепторами и ганглиозными клетками, а как только эта роль прояснилась, гипотеза приказала долго жить... И в книге «Переработка информации у человека», которая уже упоминалась, так прямо и написано: таинственна роль упорядоченных структур этой области мозга.

 

Рис. 39. С помощью полей, выделяющих границы между перепадами яркостей, и «просеивания» картинки сквозь «сита» НКТ мы за время между саккадическими скачками видим то, что видим

Действительно, когда микроэлектрод, с помощью которого отводят сигналы нейронов, опускается сюда, в НКТ, исследователь видит круглые поля с «он»– и «офф»-центром и противоположно действующей периферией. Такие же, как на выходе ганглиозных клеток. Повторение? Нет, природа такими вещами не занимается...

– Опыты были довольно хитрыми, но главное не в методике, а в результате, – сказал мне в Лаборатории доктор биологических наук Никита Филиппович Подвигин. – А он таков: мы доказали, что переданный по зрительному нерву в НКТ «экран» из круглых «он»– и «офф»-полей превращается там в пульсирующий. Идут эти пульсации с частотой саккадических подергиваний глазного яблока.

Вот как это происходит (на картинке изображена условная интерпретация процесса, результат которого – предстающий взору слон). Сразу же после скачка диаметр каждого поля весьма велик. Потом они начинают уменьшаться, и через 0,04 – 0,07 секунды стягиваются в маленькие точки. Площадь поля сокращается иногда в 250 раз. «Булавочные головки» существуют еще несколько сотых долей секунды и вдруг очень быстро возрастают в диаметре, увеличиваются, увеличиваются, пока границы их не станут расплывчатыми, неопределенно большими. И зрение больше ничего не передает в высшие отделы мозга до следующего скачка.

Поля нейронов НКТ, так же как поля ганглиозных клеток сетчатки, способны выделять контуры или во всяком случае границы между светлыми и темными участками изображения. Следовательно, в первый момент после саккады «экран» НКТ способен передать в высшие отделы только очень грубые сведения, пригодные для опознания самых общих очертаний этих границ.

Потом только, по мере стягивания полей, в образе «прорезаются» детали, которые становятся все более мелкими. А когда из картинки извлечен максимум сведений, восприятие прекращается потому, что поля распадаются, расплываются до следующего саккадического движения. В промежутке между скачками, судя по всему, зрительная кора перерабатывает данные, полученные из НКТ. А затем – новый круг анализа.

Цикличность восприятия вполне аналогична цикличности работы любого компьютера. Чтобы принять новую информацию, старая вычищается из кратковременной памяти при очередном скачке, свежие данные не путаются с предыдущими. Во время скачка смотреть не нужно, чтобы изображение не дергалось, вот глаз и слепнет. Честное слово, не перестаешь восхищаться фантастической продуманностью (если только это слово можно отнести к природе) схемы действия зрительного аппарата!

Чрезвычайно важная подробность: степень стягивания полей «экрана» НКТ зависит от освещенности сетчатки, от общего потока света. При тусклой лампочке в коммунальном коридоре зрение принципиально не в состоянии различить мелкие детали обстановки: поля слишком крупны, и пыль на полу вроде бы и не существует. А если ввернуть поярче?

Часовщики и радиомонтажники стараются доставить себе на стол лампу посильнее. Работник дорожной полиции скажет, что хорошо освещенные дороги – это снижение аварийности. Главный инженер подтвердит: да, в хорошо освещенном цеху реже несчастные случаи. Яркий свет способствует росту производительности труда: «пульсирующие поля» стягиваются сильнее, а раз четче зрение, увереннее действует рука.

Благодаря полям НКТ в зрительную кору поступает изображение, как бы просеянное через множество сит: в одном задерживаются только крупные «камни» – большие фрагменты картинки, в следующем помельче и так далее, пока не дойдет до самого мелкого «песка». Что из этого следует? О, весьма многое! Но чтобы это ясно увидеть, займемся ненадолго одной задачей.

Смотрите: на столе сотня фотографий, мужские и женские лица. Нужно их рассортировать. Две минуты, и задача решена. В левой стопке мужчины, в правой женщины. И теперь спросим себя: по какому критерию производилось деление? Какие приметы являются признаком женского лица и какие мужского? Основание для разбивки было, а способны мы дать ему определение? Нет, не сию минуту – завтра, через неделю?..

Искренне советую, не беритесь за это безнадежное дело. На нем споткнулись уже тысячи отменных специалистов по вычислительной технике. Оно и понятно. Потому что дать словесное определение обобщенному образу «мужчина», «женщина», «стул», «стол» и прочим такого же рода невозможно, ибо эти образы – зрительные абстракции. А с абстракциями нужно обходиться корректно. Кушать вишни и сливы мы можем, но не в состоянии есть абстрактный плод. Так что когда в наш век компьютеризации программисты попытались вбить в электронные мозги логические определения зрительных абстракций, фиаско выглядело вполне закономерным.

Несколько лучше обстоит дело со словесными описаниями конкретных человеческих лиц, но пользоваться такими определениями (и составлять их) умеют опять-таки не машины, а только люди. Еще в конце прошлого века французский криминалист Альфонс Бертильон, начальник Бюро судебной идентификации Парижской префектуры, разработал принципы «словесного портрета», к которому охотно прибегают и сегодня.

«Разрабатывая словесный портрет Янаки, я допросил большую группу свидетелей... Выяснил все его мельчайшие приметы и разработал словесный портрет, из которого явствовало, что Янаки имеет средний рост, телосложение полное, лицо овальное, лоб низкий и скошенный, брови дугообразные, сросшиеся, рыжеватые. Нос у него был длинный, с горбинкой и опущенным основанием, рот средний с толстыми губами, причем нижняя отвисала, а углы губ были опущены. Подбородок у Янаки тупой раздвоенный, слегка оттопыренные большие уши имели треугольную форму, чуть запухшие глаза были зеленоватыми, а волосы – рыжими», – вспоминал следователь уголовного розыска.

Не правда ли, как выпукло предстает перед нами образ человека в этих простых, точных профессиональных терминах! Пусть «точность» подобных определений далека от показаний измерительных приборов, вы прекрасно сможете нарисовать, если обладаете талантом художника, портрет Янаки. Конечно, длинный нос для одного лица станет вполне обыкновенным или даже коротким для другого, так что составление словесных портретов – искусство. В этом деле криминалисты тренируются, как тренируются геологи в распознавании своих индигово-синих, кошенильно-красных, томпаково-коричневых и медово-желтых минералов...

Как же, однако, быть, если свидетель не знает специальных терминов (а так чаще всего и случается), если видел преступника только мельком, в испуге, если сохранились лишь самые общие впечатления? В таком случае прибегают к портрету-роботу. В криминалистической компьютерной программе хранится сотни и тысячи разнообразнейших форм носов, ушей, бровей, глаз, бород, овалов лица, причесок... Из них «лепят» портрет, а свидетель подсказывает:

– Нет, лицо как будто шире... Нет, еще шире... Вот сейчас в самую точку. А волосы не такие длинные...

Конечно, нет уверенности, что робот будет во всех деталях похож на разыскиваемого, но путеводную нить он все-таки дает. И вот еще вопрос: может быть, наблюдая за изготовлением подобного портрета, удастся вскрыть критерии, которыми человек пользуется, узнавая лица?

Американский физиолог Леон Хармон провел серию экспериментов. Опытный художник-криминалист рисовал портрет «разыскиваемого» по указаниям хорошо знавших его «свидетелей». Затем художник сравнивал получившийся портрет с фотографией «беглеца» и записывал бросившиеся ему в глаза различия: «Губы должны быть чуть толще, уши прижатее, а овал лица – круглее...» Взяв портрет и словесную корректировку, новый художник-криминалист, до того не участвовавший в опыте, набрасывал еще один портрет-робот. А потом устраивался вернисаж.

К своему огромному удивлению, «свидетели» вдруг осознали, что созданный по их словам облик далек от реальности. Подавляющим большинством он был признан совершенно непохожим: язык еще раз доказал свою приблизительность, расплывчатость.

Зато в оценке отклонений речь куда более точна: второй портрет все одобрили как близкий к оригиналу.

И все-таки самым лучшим, гарантирующим точность опознания выше 90 процентов, оказался портрет, нарисованный художником с фотографической карточки. «Лучше один раз увидеть, чем сто раз услышать...»

Тогда исследователь подошел к проблеме по-иному. Почему нет возможности добиться ничего путного от рисунков, опрашивая их «напрямую»? Может быть, в них чересчур много деталей, и они слишком выразительны, эти второстепенные подробности, так что целостный облик предстает искаженным? Может быть, стилизованное изображение, этакая крупноблочная мозаика, сконцентрирует внимание зрителя на самых существенных, самых информативных подробностях? Чтобы докопаться до правды, решили создать портрет, нарисованный как бы донельзя грубой малярной кистью.

Роль маляра поручили компьютеру. Ведь что такое компьютерный портрет? Набор точек различной яркости. Каждая яркость и цвет определяется числом. Скажем, самая светлая – 100, а самая черная – 0. У каждой точки есть и адрес: расстояние от краев, бокового и верхнего. Портрет выглядит длинным столбцом цифр, который превращается на экране в картинку.

 

Рис. 40. Путем квантования яркостей картинка преобразуется зрительной системой в скопище точек – «блок-портрет»

А затем на портрет этой пары наложили сетку из 400 квадратиков (матрицу из 20 строк и стольких же столбцов) и приказали: «Все точки, которые попадают в границы каждого квадрата – адреса их, уважаемый компьютер, вам известны, – приведите к общему знаменателю. То есть выведите среднюю яркость для данного квадрата – его условную яркость. А затем покажите на экране, что получилось».

Так возникли крупноблочные элементы и сложилась мозаика. На экране высветился... Нет, не портрет, какая-то мешанина темных и светлых пятен! И все-таки почти половина испытуемых увидели в этом хаосе облик человека и отыскали его портрет среди фотографий, разложенных на столе, хотя лицо его видели впервые. Если бы они выбирали наугад, вероятность успеха не превысила бы четырех шансов на миллион, следовательно, случайность исключена.

Выходит, зрение умеет превращать мозаику грубых блоков в нечто тонкое и изящное, свойственное хорошей фотографии? Или, наоборот, в нашей памяти тонкие черты лиц запоминаются в виде блок-портретов? Или?..

Но как бы то ни было, если взглянуть на блок-портрет с расстояния в пару шагов или чуть прищурившись, возникает что-то похожее на обычную фотографию. В чем причина метаморфозы? Чтобы рассказать об этом, придется вспомнить о рядах Фурье.

В 20-х годах XIX века французский математик Жан Батист Жозеф Фурье напечатал работу, обессмертившую его имя: «Аналитическая теория тепла». Паровые машины уверенно завоевывали позиции в промышленности, инженеры нуждались в теории теплопередачи, она и была создана. А в дальнейшем оказалось, что сшитый Фурье математический костюм впору и электрикам, и радиоинженерам, и строителям самолетов – представителям тысяч профессий, включая психологов и физиологов.

Универсальность формул не случайна. Тепловое движение – один из частных случаев движения вообще. Математический аппарат одинаково точно описывает и колебание струны, и распространение тепла по трубопроводу, и прыжки кузова автобуса на рессорах, и качку супертанкера на морских волнах, и беззвучное путешествие Луны среди звезд, и биение пульса...

 

Рис. 41. Так сложное («неправильное») колебание – в нашем случае резкий скачок яркости – разлагается в ряд «правильных» колебаний – в ряд Фурье

Колебания маятника зафиксируются на графике в виде плавной кривой – синусоиды. Прихотливое дрожание осинового листа – это сумма множества простых колебаний, сложение массы разных синусоид, отличающихся частотами и амплитудами. Фурье доказал, что любое сложное колебание, каким бы странным ни был его записанный на бумаге график, можно превратить в ряд простых синусоид. И наоборот, из некоторого количества подобранных по формулам Фурье простых колебаний не составит труда сотворить сложное колебание – то, которое нам требуется.

Методами этими широко пользуются ученые наших дней. Николай Александрович Бернштейн первым в мире продемонстрировал, что движения рук и ног человека (а каждая конечность – это многозвенный шарнир!) можно изложить Фурье-языком. Развивая его взгляды, швед Иохансон, сотрудник Упсальского университета, выяснил, что формулами Фурье выражаются танцы: чем длиннее ряд, на который разлагаются движения, тем больше в рисунке танца деталей, придающих ему специфику и неповторимость...

А теперь взглянем на блок-портрет. Что можно сказать о яркости квадратиков мозаики в любом из рядов? Что она подвержена каким-то колебаниям. То есть и тут можно применить формулы рядов Фурье. Только измерять мы будем частоты не в герцах, как принято у электриков и радиотехников, а в циклах на градус, так, как считают физиологи. Эта их единица значит вот что. Когда глаз смотрит на блок-портрет с такого расстояния, что строка блоков занимает в поле зрения один угловой градус (вспомните геометрию), то при двадцати циклах «темное – светлое» пространственная частота 10 цикл/град, а при десяти циклах – 5 цикл/град. Самая низкая пространственная частота блок-портрета, понятно, ноль – отсутствие каких бы то ни было изменений яркости.

В описанном блок-портрете из 400 квадратиков максимальная полезная пространственная частота равна 10 цикл/град. Полезная! А кроме нее присутствует очень много вредных частот, их называют шумом.

Они возникают «сами собой» из-за резких перепадов яркости между квадратиками. Любой такой перепад, говорит Фурье-анализ, состоит из суммы бесконечно большого количества пространственных частот. Однако бесконечность сугубо теоретична: частота растет, а размах колебания, его амплитуда, становится все меньше. На десятой частоте размах становится таким крохотным, что этой частотой обычно пренебрегают.

Пространственные частоты шума глушат, забивают полезную информацию. Так бывает, когда зверь спрячется в густом кустарнике: дробное чередование ветвей и листьев прячет своими высокочастотными сигналами информацию о его туловище, которую дают низкие пространственные частоты.

Тут пора вспомнить об экране НКТ. Ведь он как раз занимается тем, чем занимался в нашем примере компьютер! Пульсирующие поля НКТ превращают картинку в целый набор изображений – результат прохождения через сита, о которых мы уже говорили. И конечно же, мы не увидим спрятавшегося зверя, если низкочастотные составляющие сигнала малы, зашумлены.

 

Рис. 42. Частотный анализ

На этом принципе основана вся военная маскировка, при которой «высокочастотная» окраска разноцветными пятнами делает контуры военной техники или каких-либо сооружений неузнаваемыми, по той же причине пятнисты комбинезоны десантников.

Ясно теперь, почему блок-портрет становится более узнаваемым с большого расстояния. Сетчатка в этом случае не способна передать высокие пространственные частоты: фоторецепторы хоть и малы, а имеют свою величину, рецептивные поля еще крупнее, так что перепад «темное – светлое», пришедшийся целиком на такое поле, воспринимается как участок какой-то средней яркости. Шумы уменьшились – полезная информация выступила явственнее.

А с прищуриванием – тут действует иной механизм. Прищуренные ресницы играют роль диафрагмы, уменьшают количество проходящего к сетчатке света. Поэтому поля НКТ стягиваются не до конца, что также выглядит для высших отделов зрительной системы как срезание высоких пространственных частот, уменьшение зашумленности. Сито НКТ анализирует картинку с помощью сравнительно грубых ячеек, и высокочастотные перепады яркости просто не воспринимаются зрением, а раз шума нет, видимость улучшается.

И вот еще один факт для размышлений. Мы говорили, что глаз, осматривая картинку, задерживается чаще всего на изломах контура и участках большой кривизны – информативных фрагментах. Специалисты по теории связи сразу скажут: в этих фрагментах много высоких пространственных частот, и чем излом круче, тем длиннее набор, тем выраженнее в нем высокочастотные составляющие.

Не потому ли и зрачок дольше смотрит на это место, что зрительная система ждет, пока через сито НКТ пройдут самые высокие члены разложения в ряд Фурье? И не поможем ли мы взору немедля обратить внимание на такие фрагменты, если каким-то образом вырежем из пространственно-частотного винегрета только интересные нам частоты и представим их зрению?

Оптики пользуются для этого фильтрами Фурье: разного рода регулярными структурами. Это и решетки, и «шахматные доски», и концентрические круги, и многие иные формы, лишь бы обеспечивалось чередование прозрачных и непрозрачных участков. Чем выше нужная пространственная частота, тем элементы фильтра деликатнее.

Когда в руках такой фильтр, нетрудно выяснить, есть ли в изображении соответствующие пространственные частоты: достаточно взглянуть через него. Все частоты, кроме той, на которую фильтр настроен, ослабятся, а «его» пройдет свободно. Упоминание о такой возможности было в статье, рассказывавшей о работах Лаборатории в Колтушах и помещенной в журнале «Знание – сила». Месяца через два пришло письмо из города Омсукчана Магаданской области:

«Уважаемая редакция!

В 11-м номере за 1974 г. вашего журнала была помещена корреспонденция В. Демидова «Глаз и образ». В ней, в частности, упомянуто о фильтрах Фурье. Отмечено, что оптики издавна пользуются фильтрами-решетками. Это натолкнуло меня на мысль о применении решетчатых фильтров в геологическом дешифрировании аэрофотоснимков. Ведь снимок всегда несет ряд случайных колебаний фототона, маскирующих границы раздела разнородных участков земной поверхности. Фильтры Фурье как раз и позволят снять эти случайные колебания, выровнять однородные и более контрастно выделить неоднородные поверхности. Мною были изготовлены несколько примитивных фильтров (на прозрачную целлулоидную пластинку нанесена черной тушью решетка). Определенный эффект достигается. Неясные контуры структур становятся более отчетливыми, легче выделяются...»

Большая статья о применении различного рода фильтров (растров) помещена в сборнике «Исследование природной среды космическими средствами». Он был издан Академией наук СССР к совещанию советско-американской рабочей группы, занимавшейся проблемой поиска природных богатств с самолетов и из космоса. Авторы отмечают плодотворность идеи анализа аэрофотографий через растр, говорят, что качество изображений улучшается.

Фильтры Фурье против шума... Но ведь шумом можно считать не только помехи, а и всякого рода изменения (вариации) изображений, например размера или форм букв при письме. Зрительный аппарат человека ухитряется схватить нечто общее, присущее этим вариациям, не обращая внимания на второстепенные особенности. Не происходит ли в зрительной системе фильтрация Фурье? И не вытекает ли эта уникальная возможность зрительной системы из деятельностью НКТ, из процеживания картинок через сита пульсирующих полей? Судя по всему, это так.

И правда, инженеры кое-чему научились у живых организмов: компьютерные программы сегодня распознают с высокой точностью типографские шрифты, а после недолгого обучения – даже рукописные и изысканно стилизованные, например готику. А компьютерная полицейская программа сравнивает фотографию на паспорте с портретом в своей памяти, и загорается красная надпись: преступник!

Конечно, стопроцентной гарантии от ошибок достичь не удается. Ряд Фурье простирается в бесконечность, и в всегда найдется такая крошечная деталь, которой будут отличаться картинки, похожие по всем остальным показателям. Но тут уж ничего не поделаешь. Проблему «похож – не похож» приходится всегда решать с какой-то разумной степенью точности.

Но что самое главное, такой подход – через фильтры Фурье – позволяет взглянуть на проблему опознания с голографических позиций.

Голография... Ее материальную основу – волновой процесс – наука осознала еще в VII в. Знаний, чтобы воплотить ее в реальность, хватило бы у таких замечательных исследователей, как Юнг, Френель, Фраунгофер, много и плодотворно занимавшихся волновой природой света и взаимодействием его волн. И все-таки она не появилась, хотя Кирхгоф, Рэлей, Аббе и многие другие физики второй половины XIX – начала XX в. вплотную подходили к ее принципам.

А изобретя ее, наконец, в 1947 г., Деннис Габор, венгерский физик, работавший в Англии, не смог найти ей практического применения и с годами почти позабыл о придуманном способе получения необычных фотографических изображений.

 

Рис. 43. Создаются голограммы методом Эммета Лейта и Юриса Упатниекса (сверху) или более общим методом Ю.Н. Денисюка (снизу)

Иную, чем у Габора, обобщенную схему получения голограмм предложил в 1962 г. ленинградский инженер Юрий Николаевич Денисюк. Из нее вытекали и все остальные методы голографирования. Увы, тогдашние советские ученые-эксперты, к которым попала на рассмотрение заявка на открытие (примерно 100 страниц формул и описаний экспериментов), отнеслись к ней по-барски презрительно. Рецензия состояла из одной строчки: «Заявитель явно не знает курса физики для десятого класса средней школы». Этот отзыв сочинил некий кандидат наук, а подписал всемирно известный физик, директор Института физических проблем П.Л. Капица (и на старуху бывает проруха...). В результате Денисюк лет на восемь забросил свои занятия голографией, хотя уже получил практические результаты и защитил кандидатскую диссертацию по этой проблеме.

Единственный человек, который вполне оценил его теорию, был почтенный физик, академик Иван Николаевич Обреимов, присутствовавший на защите. Он сказал: «Тут говорили о физической невозможности процесса, предложенного диссертантом. Пусть так. Но ведь математическая сторона работы безупречна, не правда ли? Так давайте за физику поставим ему ноль, а за математику пятерку». С ним все согласились, и защита состоялась.

 

Рис. 44. Чтобы увидеть сголографированное изображение, голограмму нужно осветить, например, солнечным светом или лучом лазера

Обреимов рекомендовал статью Денисюка в «Вестник Академии Наук». Она вышла в свет за месяц или два до появления в «Журнале американского оптического общества» статьи американских радиофизиков Эммета Лейта и Юриса Упатниекса, предложивших еще одну схему получения голографических изображений. Так что приоритет остался за Денисюком. И пришло письмо от крупного американского физика П. Дж. ван Хирдена: «Мое незнание Ваших работ тем более непростительно, что, как я только что обнаружил, Ваша статья 1962 года давно уже переведена на английский...».

После всего этого кандидата физико-математических наук Денисюка выбрали членом-корреспондентом Академии наук СССР, хотя он не имел степени доктора, случай беспримерный в истории академии. И, конечно же, выдали диплом на открытие. А доктором наук он стал позже, но не по голографии...

Голография в ее наиболее известном виде – это особое фотографирование, без привычной фотокамеры, на пластинку, которую ставят между лазером и голографируемым предметом (левый рисунок). Отраженный от предмета лазерный луч – предметный – и идущий сквозь пластинку опорный луч взаимодействуют друг с другом, как положено двум потокам волн. Сплетение горбов и впадин создает на пластинке узор из темных и светлых пятнышек, каждое из которых – размером с четверть световой волны. Если теперь (после проявления, закрепления и еще одной операции, которой в обычном фотографическом процессе нет, – отбеливания) выставить пластинку на свет, мы вдруг увидим, как «из ничего» возникнет объемное изображение, скажем, сростка кристаллов горного хрусталя.

Как это происходит? Предельно бегло – дело обстоит так, как если бы каждое получившееся пятнышко стало самостоятельным источником света. Его электромагнитные волны взаимодействуют в пространстве, усиливая и ослабляя друг друга, и из световых лучей оказывается соткан видимый образ – предмет, подвергшийся голографированию. По сути этот образ не что иное, как память о тех электромагнитных волнах, которые отражались от него во время съемки.

«Я бы хотел указать на философский аспект таких удивительных явлений, как <...> сходство голографической регистрации с памятью человека», – заметил Габор. И действительно, на одной голограмме можно уместить сотни тысяч изображений, в одном квадратном сантиметре ее находит пристанище до 100 миллионов бит (единиц измерения информации).

Голограмма любого предмета – идеальный фильтр, выделяющий его изображение среди тысяч других. Скажем, множество ключей с хитрыми бородками разбросаны в беспорядке на столе: попробуйте отыскать нужный. Сколько минут вы потратили? А достаточно взглянуть на освещенный лазером хаос через голограмму данного ключа, – и там, где он лежит, вспыхнет яркая точка. Скорость работы голографических опознающих систем в миллион раз превосходит быстроту самых лучших установок, решающих задачу традиционными методами. Таковы, например, голографические узнаватели, которым предъявляют для сравнения фотографии, отпечатки пальцев, буквы рукописей и т.п. Как не заметить тут сходства со зрением, опознающим за сотые доли секунды знакомое лицо среди множества других!

Где же складываются и вычитаются пространственные частоты, с которыми оперирует глаз и к которым имеет, по-видимому, прямое отношение НКТ? Разнообразные опыты, проводившиеся в лабораториях многих стран, убедили исследователей, что делается это в высших областях зрительной системы.