Сообщение о зрении человека 4 класс


Проект "О глазах и зрении" (4 класс)

Содержание

Введение

Глава I

Теоретическая часть

1. Свойства и функции зрения.

2. Строение глаза человека.

Глава II

Практическая часть

  1. Зрение и возраст.

  2. А что говорят врачи?

  3. Причины ухудшения зрения.

  4. Главный враг - экран.

  5. Гимнастика для глаз.

Заключение.

Список литературы.

Приложения.

Введение

Глаз человека – удивительный дар природы. Он способен различать тончайшие оттенки и мельчайшие размеры, хорошо видит днем и неплохо в сумерках .(Слайд 1)

Актуальность темы заключается в том, что в наше время орган зрения подвергается огромным перегрузкам и человек вынужден поглощать огромный объём информации, более 80% которой поступает через глаза.

У меня возникли вопросы, почему люди становятся близорукими и дальнозоркими? Что нужно делать чтобы это не случилось?

Цель: изучить вопрос о том, как сохранить зрение, здоровье глаз.

Задачи:

Изучить литературу по теме.

Выяснить причины ухудшения зрения.

Методы исследования:

Подбор и анализ литературы.

Практические опыты.

Анкетирование.

Объект исследования: глаза как органы зрения.

Гипотеза: предположим, если правильно следить за здоровьем глаз, то можно сохранить хорошее зрение надолго.

1.Свойства и функция глаз. Глаза человека выполняют двойную функцию; с одной стороны - они являются органом зрения, с другой – контакта между людьми. (Слайд 4)

2. Как глаз видит?

По форме глаз напоминает шар, диаметром – 2, 5 см, вес около 7-8 грамм. Брови и ресницы предотвращают попадание в глаза пыли, снега, дождя. Немецкий физик Герман Гельмгольц установил, что глаз подобен фотоаппарату, изображение на сетчатке получается перевернутым и уменьшенным. (Слайд 5)

3.Почему у нас два глаза?

Два глаза работают одновременно, благодаря такому бинокулярному зрению мы можем точно определить расстояние до окружающих нас предметов.(Слайд 6)

ПРОВЕДЕМ ЭКСПЕРИМЕНТ:

Если поместить руку на расстоянии 20 см от одного глаза, а другим глазом в это время смотреть в картонную трубку, то, кажется, что в руке проделано отверстие, через которое просматривается то, видно через картонную трубку. Зрительный эффект основан на том, что видят оба глаза. Наше бинокулярное зрение позволяет нам иметь точное видение глубины изображения, предстающего перед нашими глазами. (Слайд 7)

4.Строение глаза человека.

Зрачок – это отверстие в центре радужки, которое позволяет лучам света проникать внутрь глаза.

Хрусталик находится за радужкой и в силу своей прозрачности невооруженным глазом не виден.

Стекловидная водянистая жидкость – пространство между хрусталиком и сетчаткой.

Сетчатка представляет собой тончайшую внутреннюю оболочку глаза, которая обладает чувствительностью к свету.

Зрительный нерв передает информацию в виде импульсов в мозг.

А что же у животных?

Собаки видят в 3 раза хуже человека, то есть человек будет видеть 10-ую строчку в таблице, а собака только третью. (Слайд 8)

Кошки.

Кошка способна ясно видеть окружающие предметы при освещённости в шесть раз меньшей той, что нужна человеку.

У кошки под сетчаткой находится специальная отражательная оболочка. Из-за этого её глаза светятся в темноте. (Слайд 9)

Цвета и оттенки. (Слайд 10)

Человеческий глаз различает всего семь основных цветов – красный, оранжевый, желтый, зелёный, голубой, синий и фиолетовый. Но кроме этого, глаза обычного человека способны различить до ста тысяч оттенков, а глаза профессионала, например, художника до миллиона оттенков!

Проведем еще один эксперимент:

Начнем вращать разноцветную юлу.

Когда юла быстро крутится, мы просто не успеваем за ее вращением и глаз, еще помнит старый цвет, когда появляется уже новый. Результат – сложение, смешение цветов. На этом основаны многие оптические иллюзии

Практическая работа (Слайд 11)

Я провела анкетирование среди учащихся начальной школы МОУ «СОШ №24»

Результаты обработала и получила такие данные:

При поступлении в школу никто из ребят очки не носил, к третьему классу эта цифра составила уже 8%. Зрение отличное было – у 92% респондентов, через 2 года сохранилось только у 79%.

Вывод: С началом учебных занятий нагрузка на глаза существенно возрастает, т.к. мы часто концентрируемся на письме и чтении, больше проводим времени за компьютером, с книгой и т.д..

Зрение и возраст. (Слайд 12)

Исследуя состояние зрения у ребят, их братьев, сестер, родителей и старшего поколения оказалось, что если у школьников 7-15 лет показатель отличного зрения – 85% из числа опрошенных, то у родителей 25-45 лет – эта цифра уже 75%, а к 45-65 годам - всего лишь 26%.

Вывод: С возрастом, увы, зрение ухудшается у большинства людей.

А что говорят врачи?(Слайд 13-14)

Бытует мнение, что глаза — это показатель того, как мы смотрим на мир. Если зрение ухудшается, то возможно, что человек просто внутренне от чего-то отгораживается в своей жизни, его что-то не устраивает в окружающем мире. Хотя бывают, конечно, и другие причины ухудшения зрения.

Даже слишком узкая одежда отрицательно влияет, она нарушает кровообращение, а это сказывается на глазах…

Вот основные причины, о которых говорят врачи:

Причина 1 – отсутствие работы глазных мышц.

Если постоянно сосредоточиваться на тексте книги или экране компьютера, то мышцы, управляющие хрусталиком, станут вялыми и слабыми. Как и всякие мышцы, которым не приходится работать, они теряют форму.

Причина 2 - старение сетчатки. 

Клетки сетчатки глаза содержат светочувствительный пигмент, с помощью которого мы видим. С возрастом этот пигмент разрушается, и острота зрения падает.

Причина 3 -Ухудшение кровообращения. 

Сетчатка глаза – очень нежный орган, она страдает при малейших нарушениях кровообращения.

Причина 4 - Чрезмерное напряжение глаз.

Клетки сетчатки страдают как при попадании на них слишком яркого света, так и от напряжения при недостаточном освещении.

Главный враг – экран (Слайд 15)

Работа с компьютером заставляет глаза особенно сильно напрягаться, поэтому при работе с ним необходимо помнить о правилах безопасности.

Почему у художников близорукость бывает очень редко? Потому что они постоянно тренируют глаза, переводя взгляд с листа бумаги или холста на удаленные предметы.

Заключение.

ВЫВОДЫ (Слайд 16)

Чтобы сохранить здоровье глаз нам необходимо:

Тренировать мышцы глаз;

Защищать глаза темными очками от яркого солнца;

Не читать при плохом освещении, в транспорте;

Находится у телевизора и компьютера не более 1 часа в день;

Регулярно проходить обследование у офтальмолога и

соблюдать все его рекомендации.

СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ! (Слайд 17)

БЕРЕГИТЕ СВОИ ГЛАЗА!!!

Список литературы:

А. Ликум «Все обо всем». Том 1. Том 3. Популярная энциклопедия для детей. Компания «Ключ- С» Филологическое общество «СЛОВО» ТКО АСТ-Москва, 1994

Калашникова Е.А. Улучшение зрения. – М., 2006.

Леонович А.А. «Я познаю мир. Издательство АСТ, 2001 г.

Строение глаза. Википедия, интернет-источник http://ru.wikipedia.org/wiki/%C3%EB%E0%E7

http://moda.optic-center.ru/us

http://sappery.3dn.ru/news/pro

http://childschool.ucoz.ru/pub…

http://www.giport.ru/news/8411

http://golodanie.su/forum/show…

http://www.wbc2t.ru/bud-zdorov…

Приложение

Результаты
могут иметь значение для понимания человеческого зрения и диагностики аномалий зрения - ScienceDaily

Исследователи зрения в Йоркском университете опровергли давнюю теорию о том, как система человеческого зрения обрабатывает изображения, используя вычислительные модели и эксперименты на людях.

Команда под руководством Джона Цотсоса, профессора кафедры электротехники и компьютерных наук в Школе инженерии Лассонда, обнаружила, что человеческий мозг не выбирает интересные части изображения для обработки преимущественно, как очень влиятельная теория Дональда 1958 года Бродбент предложил.

Для психолога Бродбента интересными частями изображения являются те, которые имеют отношение к тому, почему вы смотрите на сцену в первую очередь, или являются новинками, которые сразу же привлекают наше внимание. Теория раннего отбора Бродбента, имеющая современный аналог в теории карт значимости Кристофа Коха и Шимона Уллмана, опубликованной в 1985 году, утверждает, что эти интересные области обрабатываются мозгом по одному, в порядке их значимости, что является численная оценка того, насколько интересен регион.В настоящее время существуют сотни алгоритмов значимости, основанных на работе Коха и Уллмана, для достижения такого рейтинга.

Однако команда Цоцоса из

обнаружила, что значимость совершенно не нужна для простой задачи - быстро решить, что изображать. Более того, ни один из современных алгоритмов искусственного интеллекта (ИИ) для этой задачи не приблизился к соответствию человеческой деятельности, что замечательно хорошо. С другой стороны, вычисление значимости играет главную роль в определении того, куда люди двигают глаза, и именно движение глаз выбирает части сцены для последующей обработки.

«Наше исследование рассматривает это с точки зрения зрения и проверяет ведущие алгоритмы, которые вычисляют меру значимости, и задает вопрос:« Эти алгоритмы работают на том же уровне, что и люди на этих изображениях? »Например, если задача состоит в том, чтобы определить, в сцене есть кошка, правильно ли алгоритм выделения выделяет кошку? Исследование показало, что эти алгоритмы далеко не так хороши, как люди, - сказал Цоцос.

Для дальнейшего тестирования существующих алгоритмов команда провела дополнительные эксперименты с 17 субъектами в возрасте от 25 до 34 лет.В одном из воспроизведенных экспериментов участникам было показано 2000 цветных изображений. Испытуемые не были знакомы с изображениями и рассматривали каждое изображение с животными и без них только один раз. Затем изображениями манипулировали таким образом, чтобы только самые центральные части сетчатки, имеющие самое высокое разрешение, могли видеть то, что было на изображении, и ничего не видеть на периферии. Участников попросили посмотреть на центр каждой фотографии в течение 20 секунд, прежде чем она исчезла. Участники смогли правильно определить, присутствовало ли животное на картинке или нет.

Цотсос говорит, что это открытие имеет важные последствия для нашего понимания человеческого зрения и обработки человеческого зрения, особенно для диагностики патологий зрения, таких как аспекты аутизма.

«Когда вы хотите диагностировать проблемы со зрением, вы основываетесь на том, как должна работать здоровая система визуальной обработки. То, что мы сделали с этим исследованием, добавило кусочек головоломки о том, как работает« здоровая »система, которая затем изменился бы способ сравнения аномалии, чтобы можно было ее диагностировать."

Цоцос добавляет, что этот кусочек головоломки также может быть полезен при создании новых моделей и улучшении существующих для автономного вождения или приложений безопасности.

История Источник:

Материалы предоставлены Йоркским университетом . Примечание: содержимое может быть отредактировано по стилю и длине.

,
Человеческое цветовое зрение дает людям возможность видеть различия в наномасштабе - ScienceDaily

Человеческий глаз - это удивительный инструмент, который может точно различать самые мелкие, самые тонкие различия в цвете. Там, где человеческое зрение отличается в одной области, оно, похоже, не хватает в других, таких как восприятие мельчайших деталей из-за естественных ограничений человеческой оптики.

В статье, опубликованной в новом журнале Оптического общества Optica , исследовательская группа из Университета Штутгарта, Германия и Университета Восточной Финляндии, Йоэнсуу, Финляндия, использовала силы восприятия цвета человеческим глазом, чтобы дать глазу способность различать объекты, различающиеся по толщине не более чем на несколько нанометров - по толщине клеточной мембраны или отдельного вируса.

Эта способность выходить за пределы дифракционного предела человеческого глаза была продемонстрирована обучением небольшой группы добровольцев выявить удивительно тонкие цветовые различия в свете, который проходил через тонкие пленки диоксида титана в строго контролируемых и точных условиях освещения. Результатом стала удивительно последовательная серия испытаний, которые выявили до сих пор неиспользованный потенциал, который конкурирует со сложными оптическими инструментами, которые могут измерять такие малые толщины, такие как эллипсометрия.

«Мы смогли продемонстрировать, что человеческий глаз без посторонней помощи способен определять толщину тонкой пленки - материалов толщиной всего в несколько нанометров - просто наблюдая цвет, который он представляет при определенных условиях освещения», - сказала Сэнди Петерхансел, Университет Штутгарт, Германия и основной автор на бумаге. Фактическое тестирование проводилось в университете Восточной Финляндии.

Цвет и толщина тонких пленок

Тонкие пленки необходимы для различных коммерческих и производственных применений, включая антибликовое покрытие на солнечных панелях.Эти пленки могут быть толщиной от нескольких до десятков нанометров. Тонкие пленки, использованные в этом эксперименте, были созданы путем нанесения слоя за слоем отдельных атомов на поверхности. Несмотря на высокую точность, это трудоемкая процедура, и в промышленности используются другие методы, такие как осаждение из паровой фазы.

Оптические свойства тонких пленок означают, что когда свет взаимодействует с их поверхностями, он производит широкий спектр цветов. Это то же самое явление, которое вызывает искрящиеся цвета в мыльном пузыре и масляные пленки на воде.

Конкретные цвета, создаваемые этим процессом, сильно зависят от состава материала, его толщины и свойств падающего света. Эта высокая чувствительность как к материалу, так и к толщине иногда использовалась опытными инженерами для быстрой оценки толщины пленок до уровня примерно 10-20 нанометров.

Это наблюдение вдохновило исследовательскую группу на тестирование пределов человеческого зрения, чтобы увидеть, насколько малый вариант может быть обнаружен в идеальных условиях.

«Несмотря на то, что пространственная разрешающая способность человеческого глаза на несколько порядков слишком мала, чтобы непосредственно характеризовать толщину пленки, хорошо известно, что интерференционные цвета очень чувствительны к изменениям в пленке», - сказал Петерхансел.

Экспериментальная установка

Установка для этого эксперимента была удивительно простой. Серия тонких пленок диоксида титана была изготовлена ​​по одному слою за один раз путем атомного осаждения. Хотя этот метод отнимал много времени, он позволил исследователям тщательно контролировать толщину образцов, чтобы проверить, насколько незначительными могут быть выявлены субъекты исследования.

Затем образцы помещали на ЖК-монитор, который был настроен на отображение чистого белого цвета, за исключением цветной эталонной области, которую можно калибровать для соответствия видимым цветам поверхности тонких пленок различной толщины.

Затем цвет контрольного поля изменялся испытуемым до тех пор, пока он полностью не соответствовал контрольному образцу: правильная идентификация цвета означала, что они также правильно определяли его толщину. Это можно сделать всего за две минуты, а для некоторых образцов и испытуемых их расчетная толщина отличается только на один-три нанометра от фактического значения, измеренного обычными методами.Этот уровень точности намного выше нормального человеческого зрения.

По сравнению с традиционными автоматизированными методами определения толщины тонкой пленки, которые могут занимать от пяти до десяти минут на образец с использованием некоторых методов, характеристики человеческого глаза сравниваются очень благоприятно.

Поскольку глаза человека устают очень легко, этот процесс вряд ли заменит автоматизированные методы. Это может, однако, послужить быстрой проверкой опытным специалистом. «Цель нашего исследования никогда не заключалась в том, чтобы сравнивать человеческое цветовое зрение с гораздо более сложными методами», - отметил Петерхансел.«Выяснение того, насколько точным может быть этот подход, было основной мотивацией нашей работы».

Исследователи предполагают, что может быть возможно обнаружить даже более мелкие изменения, если будут введены другие факторы контроля. «Люди часто недооценивают человеческие чувства и их ценность в технике и науке. Этот эксперимент демонстрирует, что наше естественное зрение может достигать исключительных задач, которые мы обычно ставим перед дорогой и сложной техникой», - заключает Петерхансель.

,
Neuroscience и компьютерное зрение объединяются для лучшего понимания обработки визуальной информации - ScienceDaily

Нейробиологи и ученые по компьютерному зрению говорят, что новый набор данных беспрецедентного размера, включающий сканирование мозга четырех добровольцев, каждый из которых просматривал 5000 изображений, поможет исследователям лучше понять, как мозг обрабатывает изображения.

Исследователи из Университета Карнеги-Меллона и Университета Фордхэма, которые сегодня сообщили в журнале Scientific Data , заявили, что приобретение сканирований с функциональной магнитно-резонансной томографией (МРТ) в таком масштабе представляет собой уникальную проблему.

Каждый волонтер участвовал в 20 или более часах МРТ-сканирования, ставя под сомнение их настойчивость и способность экспериментаторов координировать действия в разных сеансах сканирования. Чрезвычайное дизайнерское решение провести одинаковых людей в течение стольких сеансов было необходимо для распутывания нейронных реакций, связанных с отдельными изображениями.

Полученный набор данных, получивший название BOLD5000, позволяет когнитивным нейробиологам лучше использовать модели глубокого обучения, которые значительно улучшили системы искусственного зрения.Первоначально вдохновленный архитектурой зрительной системы человека, глубокое обучение может быть дополнительно улучшено путем изучения нового понимания того, как работает человеческое зрение, и путем изучения человеческого зрения, которое лучше отражает современные методы компьютерного зрения. С этой целью BOLD5000 измеряет нейронную активность, возникающую при просмотре изображений, полученных из двух популярных наборов данных компьютерного зрения: ImageNet и COCO.

«Переплетение науки о мозге и информатики означает, что научные открытия могут происходить в обоих направлениях», - сказал соавтор Майкл Дж.Тарр, профессор когнитивной и мозговой науки Кави-Мура и заведующий кафедрой психологии КМУ. «Будущие исследования зрения, в которых используется набор данных BOLD5000, должны помочь нейробиологам лучше понять организацию знаний в человеческом мозге. По мере того, как мы узнаем больше о нейронных основах визуального распознавания, мы также будем лучше подготовлены к тому, чтобы внести свой вклад в развитие искусственного зрения». "

Ведущий автор Надин Чанг, доктор философии. Студент Института робототехники КМУ, специализирующийся на компьютерном зрении, предположил, что ученые, занимающиеся компьютерным зрением, обращаются к нейробиологии, чтобы помочь в инновациях в быстро развивающейся области искусственного зрения, что усиливает двусторонний характер этого исследования.

«Ученые, работающие в области компьютерного зрения, и специалисты по визуальной нейробиологии, по сути, преследуют одну и ту же конечную цель: понять, как обрабатывать и интерпретировать визуальную информацию», - сказал Чанг.

Улучшение компьютерного зрения было важной частью проекта BOLD5000 с самого начала. Элисса Аминофф, старший научный сотрудник факультета психологии КМУ, а ныне доцент кафедры психологии в Фордхеме, инициировала это направление исследования вместе с соавтором Абхинав Гупта, доцентом Института робототехники.

Среди проблем, с которыми сталкиваются при соединении биологического и компьютерного зрения, является то, что большинство исследований нейровизуализации человека включают очень мало изображений стимулов - часто 100 или меньше - которые обычно упрощаются для изображения только отдельных объектов на нейтральном фоне. Напротив, BOLD5000 включает в себя более 5000 реальных, сложных изображений сцен, отдельных объектов и взаимодействующих объектов.

Группа рассматривает BOLD5000 как только первый шаг к использованию современных моделей компьютерного зрения для изучения биологического зрения.

«Честно говоря, набор данных BOLD5000 все еще слишком мал», - сказал Тарр, предполагая, что для разумного набора данных fMRI потребуется по меньшей мере 50 000 изображений стимулов и еще больше добровольцев, чтобы добиться прогресса в свете того факта, что класс глубоких нейронных сетей использовал Для анализа визуальных образов тренируются на миллионах изображений. В связи с этим, исследовательская группа надеется, что их способность генерировать набор данных из 5000 сканирований мозга проложит путь к более широким совместным усилиям ученых в области человеческого зрения и компьютерного зрения.

До сих пор реакция поля была положительной. Общедоступный набор данных BOLD5000 уже был загружен более 2500 раз.

История Источник:

Материалы предоставлены Университетом Карнеги-Меллона . Примечание: содержимое может быть отредактировано по стилю и длине.

,

Смотрите также

 

 

 

 Сохранить статью у себя на  страничке в :