Roland William Fleming
ರೋಲ್ಯಾಂಡ್ ವಿಲಿಯಂ ಫ್ಲೆಮಿಂಗ್, ಎಫ್ಆರ್ಎಸ್ಬಿ (1978ರಲ್ಲಿ ಯುಕೆಯ ಆಕ್ಸ್ಫರ್ಡ್ನಲ್ಲಿ ಜನಿಸಿದ) ಬ್ರಿಟಿಷ್ ಮತ್ತು ಜರ್ಮನ್ ಅಂತರಶಿಕ್ಷಣ ಸಂಶೋಧಕರಾಗಿದ್ದು, ವಸ್ತುಗಳು ಮತ್ತು ವಸ್ತುಗಳ ದೃಶ್ಯ ಗ್ರಹಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಪರಿಣತಿ ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ. ಅವರು ಗೀಸೆನ್ ನ ಜಸ್ಟಸ್ ಲೀಬಿಗ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮನೋವಿಜ್ಞಾನದ ಕರ್ಟ್ ಕೊಫ್ಕಾ ಪ್ರಾಧ್ಯಾಪಕರಾಗಿದ್ದಾರೆ. ಮತ್ತು ಮಾರ್ಬರ್ಗ್ ಮತ್ತು ಗೀಸೆನ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯಗಳ ಮನಸ್ಸು, ಮಿದುಳು ಮತ್ತು ನಡವಳಿಕೆ ಕೇಂದ್ರದ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಾಹಕ ನಿರ್ದೇಶಕರಾಗಿದ್ದಾರೆ. ಅವರು ರಿಸರ್ಚ್ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ "ದಿ ಅಡಾಪ್ಟಿವ್ ಮೈಂಡ್" ನ ಸಹ-ವಕ್ತಾರರೂ ಆಗಿದ್ದಾರೆ. ಫ್ಲೆಮಿಂಗ್ ಅವರು ಆಕ್ಸ್ಫರ್ಡ್ನ ನ್ಯೂ ಕಾಲೇಜ್ ಸ್ಕೂಲ್ ಮತ್ತು ಮ್ಯಾಗ್ಡಲೀನ್ ಕಾಲೇಜ್ ಸ್ಕೂಲ್ನಲ್ಲಿ ಶಿಕ್ಷಣ ಪಡೆದರು. ನಂತರ, ಅವರು ಆಕ್ಸ್ಫರ್ಡ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದ ನ್ಯೂ ಕಾಲೇಜಿನಲ್ಲಿ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯಾಗಿದ್ದರು, ಅಲ್ಲಿ ಅವರು ಮನೋವಿಜ್ಞಾನ, ತತ್ವಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಶರೀರಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ ಪದವಿ ಪಡೆದರು. ಅವರು 1999ರಲ್ಲಿ ಪ್ರಥಮ ದರ್ಜೆ ಗೌರವಗಳೊಂದಿಗೆ ಪದವಿ ಪಡೆದರು. ನಂತರ ಅವರು ಎಂ. ಐ. ಟಿ. ಯ ಮೆದುಳು ಮತ್ತು ಅರಿವಿನ ವಿಜ್ಞಾನ ವಿಭಾಗದಲ್ಲಿ ಡಾಕ್ಟರೇಟ್ಗಾಗಿ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಿದರು, 2004ರಲ್ಲಿ ಪದವಿ ಪಡೆದರು. ಅವರ ಡಾಕ್ಟರೇಟ್ ಪ್ರಬಂಧ "ಹ್ಯೂಮನ್ ವಿಷುಯಲ್ ಪರ್ಸೆಪ್ಷನ್ ಅಂಡರ್ ರಿಯಲ್-ವರ್ಲ್ಡ್ ಇಲ್ಯೂಮಿನೇಷನ್" ಅನ್ನು ಎಡ್ವರ್ಡ್ ಎಚ್. ಅಡೆಲ್ಸನ್ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಿದರು. 2003 ರಲ್ಲಿ, ಅವರು ಮ್ಯಾಕ್ಸ್ ಪ್ಲ್ಯಾಂಕ್ ಇನ್ಸ್ಟಿಟ್ಯೂಟ್ ಫಾರ್ ಬಯೋಲಾಜಿಕಲ್ ಸೈಬರ್ನೆಟಿಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಪೋಸ್ಟ್-ಡಾಕ್ಟರಲ್ ಸಂಶೋಧನಾ ಸ್ಥಾನವನ್ನು ಪಡೆದರು, ಹೆನ್ರಿಕ್ ಎಚ್. ಬುಲ್ಥಾಫ್ ಅವರ ವಿಭಾಗದಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಿದರು. 2009-2013 ನಿಂದ ಅವರು ಎಸಿಎಂ ಟ್ರಾನ್ಸಾಕ್ಷನ್ಸ್ ಆನ್ ಅಪ್ಲೈಡ್ ಪರ್ಸೆಪ್ಷನ್ ನಿಯತಕಾಲಿಕದ ಸಹ-ಸಂಪಾದಕರಾಗಿ ಸೇವೆ ಸಲ್ಲಿಸಿದರು. 2010 ರಲ್ಲಿ, ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮನೋವಿಜ್ಞಾನದ ಕರ್ಟ್ ಕೊಫ್ಕಾ ಜೂನಿಯರ್ ಪ್ರಾಧ್ಯಾಪಕರಾಗಲು ಗೈಸೆನ್ನ ಜಸ್ಟಸ್ ಲೈಬಿಗ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯಕ್ಕೆ ತೆರಳಿದರು. 2013-2016 ನಿಂದ, ಫ್ಲೆಮಿಂಗ್ ಮೇರಿ ಕ್ಯೂರಿ ಇನಿಷಿಯಲ್ ಟ್ರೈನಿಂಗ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ "PRISM: ಪರ್ಸೆಪ್ಚುವಲ್ ರೆಪ್ರೆಸೆಂಟೇಶನ್ ಆಫ್ ಇಲ್ಯೂಮಿನೇಷನ್, ಶೇಪ್ ಅಂಡ್ ಮೆಟೀರಿಯಲ್" ಅನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಿದರು. 2016-2022 ನಿಂದ ಅವರು ಇಆರ್ಸಿ ಕನ್ಸಾಲಿಡೇಟರ್ ಗ್ರಾಂಟ್ "ಶೇಪ್ಃ ಆನ್ ದಿ ಪರ್ಸೆಪ್ಷನ್ ಆಫ್ ಗ್ರೋತ್, ಫಾರ್ಮ್ ಅಂಡ್ ಪ್ರೊಸೆಸ್" ಅನ್ನು ನಡೆಸಿದರು. ಅವರು 2016 ರಲ್ಲಿ ಅಧಿಕಾರಾವಧಿಯನ್ನು ಪಡೆದರು ಮತ್ತು 2020 ರಲ್ಲಿ ಪೂರ್ಣ ಪ್ರಾಧ್ಯಾಪಕರಾಗಿ ಬಡ್ತಿ ಪಡೆದರು. 2021ರಲ್ಲಿ ಅವರು ಮಾರ್ಬರ್ಗ್ ಮತ್ತು ಗೀಸೆನ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯಗಳಲ್ಲಿ ಸೆಂಟರ್ ಫಾರ್ ಮೈಂಡ್, ಬ್ರೈನ್ ಅಂಡ್ ಬಿಹೇವಿಯರ್ ನ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಾಹಕ ನಿರ್ದೇಶಕರಾದರು. 2022ರಲ್ಲಿ ಅವರು ರಾಯಲ್ ಸೊಸೈಟಿ ಆಫ್ ಬಯಾಲಜಿಯ ಫೆಲೋ ಆಗಿ ಆಯ್ಕೆಯಾದರು. ಫ್ಲೆಮಿಂಗ್ ಎಕ್ಸ್ಪರ್ಟ್ ರಿವ್ಯೂ ಗ್ರೂಪ್ ಮತ್ತು ವೆಲ್ಕಮ್ ಟ್ರಸ್ಟ್ನ ಸಂದರ್ಶನ ಸಮಿತಿಯಲ್ಲಿ ಸೇವೆ ಸಲ್ಲಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಗೌರವಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಶಸ್ತಿಗಳು 2012ರಲ್ಲಿ, ಫ್ಲೆಮಿಂಗ್ರಿಗೆ ಗೀಸೆನ್ನ ಜಸ್ಟಸ್ ಲೀಬಿಗ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದ ("ಪ್ರೀಸ್ ಡೆರ್ ಜಸ್ಟಸ್-ಲೀಬಿಗ್-ಯೂನಿವರ್ಸಿಟಾಟ್ ಗೀಸೆನ್") ಫ್ಯಾಕಲ್ಟಿ ರಿಸರ್ಚ್ ಪ್ರಶಸ್ತಿಯನ್ನು ಚಿತ್ರ ದೃಷ್ಟಿಕೋನಗಳಿಂದ 3ಡಿ ಆಕಾರದ ದೃಶ್ಯ ಅಂದಾಜಿನ ಕುರಿತಾದ ಅವರ ಕೆಲಸಕ್ಕಾಗಿ ನೀಡಲಾಯಿತು. 2013ರಲ್ಲಿ ಅವರಿಗೆ ಎಲ್ಸೆವಿಯರ್/ವಿಷನ್ ಸೈನ್ಸಸ್ ಸೊಸೈಟಿ ಯಂಗ್ ಇನ್ವೆಸ್ಟಿಗೇಟರ್ ಪ್ರಶಸ್ತಿಯನ್ನು ನೀಡಲಾಯಿತು. 2016ರಲ್ಲಿ ಅವರಿಗೆ "ಶೇಪ್ಃ ಆನ್ ದಿ ಪರ್ಸೆಪ್ಷನ್ ಆಫ್ ಗ್ರೋತ್, ಫಾರ್ಮ್ ಅಂಡ್ ಪ್ರೊಸೆಸ್" ಎಂಬ ಇಆರ್ಸಿ ಕನ್ಸಾಲಿಡೇಟರ್ ಅನುದಾನವನ್ನು ನೀಡಲಾಯಿತು. 2021ರಲ್ಲಿ, ಅವರು ವಿಷನ್ ಸೈನ್ಸಸ್ ಸೊಸೈಟಿಯ ವಾರ್ಷಿಕ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಉಪನ್ಯಾಸವನ್ನು ನೀಡಿದರು. 2022ರಲ್ಲಿ ಅವರು ರಾಯಲ್ ಸೊಸೈಟಿ ಆಫ್ ಬಯಾಲಜಿಯ ಫೆಲೋ ಆಗಿ ಆಯ್ಕೆಯಾದರು. ಫ್ಲೆಮಿಂಗ್ ಅವರು ವಸ್ತುಗಳು ಮತ್ತು ವಸ್ತುಗಳ ಬಗೆಗಿನ ಮಾನವನ ದೃಶ್ಯ ಗ್ರಹಿಕೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಭೌತಿಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಲ್ಲಿ ಪರಿಣತಿ ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ. ದೃಷ್ಟಿ ವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಅಧ್ಯಯನದ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿ ವಸ್ತು ಗ್ರಹಿಕೆಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವಲ್ಲಿ ಅವರು ನೀಡಿದ ಕೊಡುಗೆಗಳಿಗೆ ಅವರು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಹೆಸರುವಾಸಿಯಾಗಿದ್ದಾರೆ. ಅವರು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮನೋವಿಜ್ಞಾನ, ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ನ್ಯೂರೋಸೈನ್ಸ್, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಸಂಶೋಧನಾ ವಿಧಾನಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ. ಮೆಟೀರಿಯಲ್ ಪರ್ಸೆಪ್ಷನ್ ಫ್ಲೆಮಿಂಗ್ರ ಆರಂಭಿಕ ಕೃತಿಗಳು ಹೊಳಪು, ಅರೆಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಮತ್ತು ಪಾರದರ್ಶಕತೆಯಂತಹ ಮೇಲ್ಮೈಗಳು ಮತ್ತು ವಸ್ತುಗಳ ಆಪ್ಟಿಕಲ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ದೃಶ್ಯ ಗ್ರಹಿಕೆಯ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕೃತವಾಗಿವೆ. ಮೇಲ್ಮೈ ಪ್ರತಿಫಲನದ ಗ್ರಹಿಕೆಯಲ್ಲಿ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಹೊಳಪಿನ ಗ್ರಹಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಚಲನೆ ಮತ್ತು ಬೈನಾಕ್ಯುಲರ್ ಸ್ಟೀರಿಯೋಪ್ಸಿಸ್ನಂತಹ ದೃಶ್ಯ ಸೂಚನೆಗಳ ಪಾತ್ರವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಅವರು ಸಹಾಯ ಮಾಡಿದರು. ಊಹಾತ್ಮಕ ಪ್ರತಿಫಲನಗಳು ವರ್ಣದ್ರವ್ಯದ ಮಾದರಿಗಳು ಅಥವಾ ಗೀರುಗಳಂತಹ ಮೇಲ್ಮೈ ಗುರುತುಗಳಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ ವರ್ತಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯು ಈ ಕೃತಿಯಲ್ಲಿ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ವಿಷಯವಾಗಿದ್ದು, ಊಹಾತ್ಮಕ ಪ್ರತಿಫಲನಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ದೃಶ್ಯ ಸೂಚನೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ಹೊಳಪು ಮೇಲ್ಮೈಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಊಹಾತ್ಮಕ ಪ್ರತಿಬಿಂಬದ ಬಹು-ಘಟಕ ಮಾದರಿಗಳು ಹೇಗೆ ಮಸುಕಾದ ಹೊಳಪಿನ ನೋಟಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸಹ ಅವರು ತನಿಖೆ ಮಾಡಿದರು. ಮೇಲ್ಮೈ ನೋಟದ ಕುರಿತಾದ ಅವರ ಇತ್ತೀಚಿನ ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಕೃತಕ ನರ ಜಾಲಗಳು ಮಾನವ ವೀಕ್ಷಕರು ಭೌತಿಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುವಾಗ ಮಾಡುವ ದೋಷಗಳು ಮತ್ತು ಯಶಸ್ಸಿನ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪುನರುತ್ಪಾದಿಸಬಹುದೇ ಎಂದು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿವೆ. ದೃಶ್ಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ವಸ್ತುಗಳ ಆಪ್ಟಿಕಲ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಅಂದಾಜು ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುವುದರ ಜೊತೆಗೆ, ಅವರು ಇತರ ವಸ್ತು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಮತ್ತು ವಸ್ತು ವರ್ಗಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಮತ್ತು 'ವಸ್ತು-ಪ್ರಮಾಣದ ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆ' ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವಂತೆ ನೋಡುವ ದೂರದಿಂದ ಇವು ಹೇಗೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸಹ ತನಿಖೆ ಮಾಡಿದ್ದಾರೆ. ಆಪ್ಟಿಕಲ್, ಆಕಾರ ಮತ್ತು ಚಲನೆಯ ಸೂಚನೆಗಳ ಅನುಸರಣೆ, ಸ್ಥಿತಿಸ್ಥಾಪಕತ್ವ ಮತ್ತು ಸ್ನಿಗ್ಧತೆಯಂತಹ ವಸ್ತುಗಳ ಯಾಂತ್ರಿಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ದೃಶ್ಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಹೇಗೆ ನಿರ್ಣಯಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಫ್ಲೆಮಿಂಗ್ ಹಲವಾರು ಅಧ್ಯಯನಗಳನ್ನು ನಡೆಸಿದರು. ಈ ಅಧ್ಯಯನಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನವು ದ್ರವಗಳು ಅಥವಾ ವಿರೂಪಗೊಳಿಸಬಹುದಾದ ಘನವಸ್ತುಗಳು ತಮ್ಮ ಸುತ್ತಮುತ್ತಲಿನೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುವ ಸೀಮಿತ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡಿವೆ. ಈ ಕೃತಿಯೊಳಗೆ ಪುನರಾವರ್ತಿತವಾದ ವಿಷಯವೆಂದರೆ ದೃಶ್ಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಮಧ್ಯಮ ಮಟ್ಟದ ದೃಶ್ಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಬಹು-ಆಯಾಮದ ಜಾಗದಲ್ಲಿ ಪ್ರಚೋದನೆಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಆಕಾರ, ಚಲನೆ ಮತ್ತು ನೋಟವು ಹೇಗೆ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ನಿರೂಪಿಸುತ್ತದೆ. ಅಂತಹ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳು ಇತರ ಅಂಶಗಳಿಂದ ಆಂತರಿಕ ವಸ್ತು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಬೇರ್ಪಡಿಸಲು ಅನುಕೂಲವಾಗುತ್ತವೆ ಎಂದು ಅವರು ಮತ್ತು ಅವರ ಸಹೋದ್ಯೋಗಿಗಳು ಹೇಳಿದ್ದಾರೆ, ಇದು ಹರಿಯುವ ದ್ರವದ ವೇಗ ಅಥವಾ ಅನುಗುಣವಾದ ಘನವನ್ನು ವಿರೂಪಗೊಳಿಸುವ ಬಲದಂತಹ ಸಮೀಪದ ಪ್ರಚೋದನೆಗೆ ಸಹ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುತ್ತದೆ. ತನ್ನ ವೃತ್ತಿಜೀವನದ ಆರಂಭದಲ್ಲಿ, ಫ್ಲೆಮಿಂಗ್, ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ವೀಕ್ಷಣೆಯ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ಮೇಲ್ಮೈ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳೊಂದಿಗೆ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿರುವ ಸರಳ ಚಿತ್ರ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ದೃಶ್ಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಹ್ಯೂರಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಮೂಲಕ ವಸ್ತು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ವಾದಿಸಿದರು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ನಂತರ, ದೃಶ್ಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯ ವೀಕ್ಷಣೆಯ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ವಸ್ತುಗಳು ಮತ್ತು ವಸ್ತುಗಳ ನೋಟದ ಶ್ರೀಮಂತ ಆಂತರಿಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಅವರು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದರು-ಈ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಅವರು 'ಸ್ಟ್ಯಾಟಿಸ್ಟಿಕಲ್ ಅಪಿಯರೆನ್ಸ್ ಮಾಡೆಲ್ಸ್' ಎಂದು ಕರೆಯುತ್ತಾರೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ದೃಶ್ಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಚಿತ್ರದ ವಿಷಯವನ್ನು ಸಂಕುಚಿತಗೊಳಿಸುವ ಅಥವಾ ಮುನ್ಸೂಚಕ ಕೋಡಿಂಗ್ನಂತಹ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡದ ಕಲಿಕೆಯ ಉದ್ದೇಶಗಳ ಮೂಲಕ ಸಮೀಪದ ಪ್ರಚೋದಕಗಳ ಉತ್ಪಾದಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವ ಮೂಲಕ ವಸ್ತು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು (ಅಥವಾ ಇತರ ದೂರದ ಪ್ರಚೋದಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು) ಊಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ ಎಂದು ಅವರು ಸೂಚಿಸಿದ್ದಾರೆ. ನೆಗೆಯುವ, ಹೊಳಪಿನ ಮೇಲ್ಮೈಗಳ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಿದ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ನ ಡೇಟಾಸೆಟ್ನಲ್ಲಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡದ ಕೃತಕ ನರ ಜಾಲದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ನೀಡುವ ಮೂಲಕ ಈ ಸಿದ್ಧಾಂತದ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯ ಪುರಾವೆಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲಾಯಿತು. ಫ್ಲೆಮಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಅವರ ಸಹೋದ್ಯೋಗಿಗಳು ಈ ರೂಪಾಂತರಗಳ ನಿಜವಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಯಾವುದೇ ಸ್ಪಷ್ಟ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನೀಡದಿದ್ದರೂ ಸಹ, ಬೆಳಕು ಮತ್ತು ಮೇಲ್ಮೈ ಪ್ರತಿಫಲನದಂತಹ ದೃಶ್ಯ ಅಸ್ಥಿರಗಳನ್ನು ಬೇರ್ಪಡಿಸಲು ಮಾದರಿಯು ಸ್ವಯಂಪ್ರೇರಿತವಾಗಿ ಕಲಿತುಕೊಂಡಿದೆ ಎಂದು ಕಂಡುಕೊಂಡರು. ಇದಲ್ಲದೆ, ಈ ಮಾದರಿಯು ಮಾನವ ತಿಳುವಳಿಕೆಯ ಗ್ರಹಿಕೆಯ ಯಶಸ್ಸು ಮತ್ತು ವೈಫಲ್ಯಗಳೆರಡನ್ನೂ (ಅಂದರೆ, ಭ್ರಮೆಗಳು) ಸರಿಯಾಗಿ ಭವಿಷ್ಯ ನುಡಿದಿದೆ. ಶೇಪ್ ಪರ್ಸೆಪ್ಷನ್ ಫ್ಲೆಮಿಂಗ್ರ ಆರಂಭಿಕ ಕೃತಿಗಳು ಊಹಾತ್ಮಕ ಪ್ರತಿಬಿಂಬಗಳು, ಛಾಯೆ ಮತ್ತು ವಿನ್ಯಾಸದಿಂದ ಮೂರು ಆಯಾಮದ (3ಡಿ) ಆಕಾರದ ದೃಶ್ಯ ಅಂದಾಜಿನ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿದವು. ಅವರು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಆಕಾರ ಗ್ರಹಿಕೆಯಲ್ಲಿ 'ದೃಷ್ಟಿಕೋನ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳ' ಪಾತ್ರದ ಪ್ರತಿಪಾದಕರಾಗಿ ಹೆಸರುವಾಸಿಯಾಗಿದ್ದಾರೆ. ಪ್ರತಿ ಚಿತ್ರದ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿನ ದೃಷ್ಟಿಕೋನ-ಆಯ್ದ ನರಕೋಶಗಳ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಿಂದ ಅಳೆಯಲಾದಂತೆ, ಮೇಲ್ಮೈಯ ಚಿತ್ರಣದಾದ್ಯಂತ ಪ್ರಬಲ ಸ್ಥಳೀಯ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದ ಪ್ರಾದೇಶಿಕವಾಗಿ ಬದಲಾಗುವ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ದೃಷ್ಟಿಕೋನ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುತ್ತವೆ. ಫ್ಲೆಮಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಅವರ ಸಹೋದ್ಯೋಗಿಗಳು ಸ್ಥಳೀಯ ಚಿತ್ರ ದೃಷ್ಟಿಕೋನ ಸಂಕೇತಗಳು ಬಾಗಿದ ಮೇಲ್ಮೈಗಳಲ್ಲಿ 3D ಆಕಾರದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಿಗೆ ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿಸಿರುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಸಲೀಸಾಗಿ ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಿದ್ದಾರೆ. ರಚನೆಯ ಮೇಲ್ಮೈಗಳಿಗೆ, ಸ್ಥಳೀಯ ಚಿತ್ರ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವು ಮೊದಲ-ಕ್ರಮಾಂಕದ ಆಕಾರದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಮೇಲ್ಮೈ ಓರೆಯಾಗಿರುವುದು ಮತ್ತು ಓರೆಯಾಗಿರುವುದು. ಛಾಯೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಊಹಾತ್ಮಕ ಪ್ರತಿಫಲನಗಳಿಗೆ, ಸ್ಥಳೀಯ ಚಿತ್ರ ದೃಷ್ಟಿಕೋನ ರಚನೆಯು ಎರಡನೇ ಕ್ರಮಾಂಕದ ಆಕಾರದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಮೇಲ್ಮೈ ಆಳದ ಕನಿಷ್ಠ ಸೆಕೆಂಡ್ ವ್ಯುತ್ಪನ್ನದ ದಿಕ್ಕು ಮತ್ತು ಕನಿಷ್ಠ ಮತ್ತು ಗರಿಷ್ಠ ಸೆಕೆಂಡ್ ವ್ಯುತ್ಪನ್ನ ಪ್ರಮಾಣಗಳ ಅನುಪಾತ. ದೃಷ್ಟಿಕೋನ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು ಆಕಾರದ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿಯ ಮೂಲಭೂತ ಮೂಲವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಿಂದ ಅವುಗಳ ಬಳಕೆಯು ಗ್ರಹಿಸಿದ ಆಕಾರದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಭ್ರಮೆಗಳನ್ನು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಬೆಳಕು ಬದಲಾದಾಗ. 3ಡಿ ಆಕಾರದ ದೃಶ್ಯ ಅಂದಾಜಿನ ಜೊತೆಗೆ, ಫ್ಲೆಮಿಂಗ್ ಆಕಾರದ ಗ್ರಹಿಕೆಯ ರಚನೆ ಮತ್ತು ವಸ್ತುಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಆಕಾರದ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಸಹ ತನಿಖೆ ಮಾಡಿದ್ದಾರೆ-ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಅವರು 'ಶೇಪ್ ಅಂಡರ್ಸ್ಟ್ಯಾಂಡಿಂಗ್' ಎಂದು ಕರೆಯುತ್ತಾರೆ. ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಿದ ಅಥವಾ ಅವುಗಳ ಆಕಾರವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಿದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಮತ್ತು ರೂಪಾಂತರಗಳ ಬಗ್ಗೆ ದೃಶ್ಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಹೇಗೆ ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಫ್ಲೆಮಿಂಗ್ ಹಲವಾರು ಅಧ್ಯಯನಗಳನ್ನು ನಡೆಸಿದರು. ಈ ಕೃತಿಯೊಳಗೆ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ವಿಷಯವೆಂದರೆ ಒಂದು ವಸ್ತುವಿನ 'ಸಾಂದರ್ಭಿಕ ಇತಿಹಾಸ' ವು ಅದರ ಆಕಾರದಲ್ಲಿ ಕುರುಹುಗಳನ್ನು ಬಿಡುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ಅದರ ಯಾವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಆಕಾರವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವ ರೂಪಾಂತರಗಳ ಪರಿಣಾಮವೆಂದು ಗುರುತಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು. ಅಂತಹ ರೂಪಾಂತರಗಳಲ್ಲಿ ಸರಳ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ವಿರೂಪಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಜೈವಿಕ ಬೆಳವಣಿಗೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಸೇರಿವೆ. ಪಾರದರ್ಶಕ ಮೇಲ್ಮೈಗಳನ್ನು ಚಿತ್ರಿಸುವ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಅನೇಕ ವಿಭಿನ್ನ ಕಾರಣಗಳಾಗಿ ಬೇರ್ಪಡಿಸುವ ದೃಶ್ಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಕೆಯಿಂದ, ಫ್ಲೆಮಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಅವರ ಸಹೋದ್ಯೋಗಿಗಳು ಆಕಾರವನ್ನು ವಿಭಿನ್ನ ಕಾರಣಗಳಾಗಿ ಬೇರ್ಪಡಿಸುವುದನ್ನು 'ಆಕಾರ ವಿಭಜನೆ' ಎಂದು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುತ್ತಾರೆ. ಮುಖ ಅಥವಾ ವಸ್ತುವನ್ನು ಬಟ್ಟೆಯ ಮುಸುಕುಗಳಿಂದ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಮುಚ್ಚಿದಾಗ ಸಂಭವಿಸುವ ವಿವಿಧ ಆಕಾರದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಕಾರಣಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಇದಕ್ಕೆ ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿದೆ. ಬಟ್ಟೆಯ ಮೇಲ್ಮೈಯ ಕೆಲವು ಗೋಚರ ಲಕ್ಷಣಗಳು ಜವಳಿ ತನ್ನದೇ ಆದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಧರಿಸುವುದರಿಂದ ಉಂಟಾಗುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಇತರವುಗಳು ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ವಸ್ತುವಿನ ಮುಂಚಾಚುವಿಕೆಯಿಂದ ಉಂಟಾಗುತ್ತವೆ. ಮರೆಮಾಚುವ ವಸ್ತುವು ಅಜ್ಞಾತ ಆಕಾರದಲ್ಲಿದ್ದರೂ ಸಹ ವೀಕ್ಷಕರು ಈ ಕಾರಣಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು. ಫ್ಲೆಮಿಂಗ್ ವಸ್ತುವಿನ ವರ್ಗೀಕರಣದಲ್ಲಿ ಆಕಾರದ ಪಾತ್ರವನ್ನು ಸಹ ತನಿಖೆ ಮಾಡಿದ್ದಾರೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಒಂದೇ (ಅಥವಾ ಸಣ್ಣ ಸಂಖ್ಯೆಯ) ಉದಾಹರಣೆಗಳಿಂದ ಹೊಸ ವಸ್ತುವಿನ ವರ್ಗಗಳ ಒಂದು-ಶಾಟ್ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ. ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಫ್ಲೆಮಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸಹೋದ್ಯೋಗಿಗಳು 'ಶೇಪ್ಕಾಂಪ್' ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಎರಡು ಆಯಾಮದ (2ಡಿ) ಆಕಾರಗಳ ಜೋಡಿಗಳ ನಡುವಿನ ಗ್ರಹಿಸಿದ ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಗಣನೆಯ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದರು. ಆಕಾರದ ವಿವಿಧ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು ಈ ಮಾದರಿಯು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಆಕಾರದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ಅವರು ಮತ್ತು ಅವರ ಸಹೋದ್ಯೋಗಿಗಳು ಅನಿಮಸಿಯ ದೃಶ್ಯ ಗ್ರಹಿಕೆಗೆ ಆಕಾರದ ಸೂಚನೆಗಳು ಹೇಗೆ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಇದಕ್ಕೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ ಶಬ್ದಾರ್ಥವು ಆಕಾರದ ಗ್ರಹಿಕೆಯ ಸಂಘಟನೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಿದ್ದಾರೆ. ಫ್ಲೆಮಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸಹೋದ್ಯೋಗಿಗಳು ಮಾನವ ದೃಶ್ಯ ಒನ್-ಶಾಟ್ ವರ್ಗೀಕರಣವು ಮಾದರಿ ವಸ್ತುವಿನಿಂದ ಉತ್ಪಾದಕ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಊಹಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ ಎಂದು ವಾದಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಇದು ವಸ್ತುವನ್ನು ಭಾಗಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯ ಅದೇ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ಸೇರಿದ ಹೊಸ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ಸಂಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮಾರ್ಪಡಿಸಬಹುದಾದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಅವರ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಅವರು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಈ ಕಲ್ಪನೆಯು ಪ್ರಯೋಗಗಳಿಂದ ಬೆಂಬಲಿತವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಅವರು ಹೇಳುತ್ತಾರೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಭಾಗವಹಿಸುವವರಿಗೆ ಒಂದೇ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹೊಸ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ಸೆಳೆಯಲು ಕೇಳಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಫ್ಲೆಮಿಂಗ್ನ ಕೆಲಸವು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಛಾಯಾಗ್ರಹಣದ ಚಿತ್ರಣವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಮತ್ತು ಮಾರ್ಪಡಿಸುವ ಗ್ರಹಿಕೆ ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿದೆ. ಛಾಯಾಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿನ ವಸ್ತುಗಳ ಭೌತಿಕ ನೋಟ ಮತ್ತು ಆಕಾರವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲು ಚಿತ್ರ-ಆಧಾರಿತ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ಅವರು ಕೊಡುಗೆ ನೀಡಿದರು. ದೃಷ್ಟಿಕೋನ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿನ ಅವರ ಕೆಲಸವು ಕೇವಲ 2ಡಿ ಚಿತ್ರ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ 3ಡಿ ಆಕಾರ ಮತ್ತು ವಸ್ತು ನೋಟವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ವಸ್ತುಗಳ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಸಂಶ್ಲೇಷಿಸುವ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಯಿತು. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ (ಕಡಿಮೆ-ಡೈನಾಮಿಕ್ ಶ್ರೇಣಿ) ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ-ಡೈನಾಮಿಕ್ ಶ್ರೇಣಿಯ ಚಿತ್ರಗಳ ನಡುವೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಮತ್ತು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲು ಗ್ರಹಿಕೆ-ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ತನಿಖೆ ಮಾಡುವ ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ಅವರು ಕೊಡುಗೆ ನೀಡಿದರು. ಅವರು "ವಿಷುಯಲ್ ಪರ್ಸೆಪ್ಷನ್ ಫ್ರಮ್ ಎ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ಪರ್ಸ್ಪೆಕ್ಟಿವ್" ಎಂಬ ಶೀರ್ಷಿಕೆಯ ಪಠ್ಯ ಪುಸ್ತಕವನ್ನು ಸಹ-ರಚಿಸಿದ್ದಾರೆ, ಮೋಟಾರು ನಿಯಂತ್ರಣದ ಮೇಲೆ ವಸ್ತುಗಳು ಮತ್ತು ವಸ್ತುಗಳೊಂದಿಗೆ ಗ್ರಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸಂವಹನ ಮಾಡುವುದು ಫ್ಲೆಮಿಂಗ್ನ ಕೆಲಸವು ಪ್ರಾಥಮಿಕವಾಗಿ 3D ಆಕಾರ ಮತ್ತು ವಸ್ತು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಪರಿಣಾಮಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿದೆ-ದ್ರವ್ಯರಾಶಿ, ಘರ್ಷಣೆ ಮತ್ತು ಬಿಗಿತವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ-ಗ್ರಹಿಕೆಯ ಮೇಲೆ. ಅವರು ಮತ್ತು ಅವರ ಸಹೋದ್ಯೋಗಿಗಳು ಗ್ರಹಿಕೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ವಿವಿಧ ಭ್ರಮೆಗಳನ್ನು ತನಿಖೆ ಮಾಡಿದ್ದಾರೆ, ಇದರಲ್ಲಿ 'ವಸ್ತು-ತೂಕದ ಭ್ರಮೆ, ಗಾತ್ರ-ತೂಕದ ಭ್ರಮೆಯ ಒಂದು ರೂಪಾಂತರ, ಇದರಲ್ಲಿ ವಸ್ತುವಿನ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ತೂಕವನ್ನು ಅದರ ಮೇಲ್ಮೈ ವಸ್ತುವಿನ ಮೂಲಕ ಕುಶಲತೆಯಿಂದ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ (ಗಾತ್ರ-ತೂಕದ ಭ್ರಮೆಯಲ್ಲಿರುವಂತೆ ಅದರ ಪರಿಮಾಣದ ಬದಲಿಗೆ). ಅವರು ಮತ್ತು ಅವರ ಸಹೋದ್ಯೋಗಿಗಳು ವಿವಿಧ 3ಡಿ ಆಕಾರ ಮತ್ತು ವಸ್ತುಗಳ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ವಸ್ತುಗಳ ಮೇಲೆ ಮಾನವ ನಿಖರವಾದ ಹಿಡಿತ (ಹೆಬ್ಬೆರಳು ಮತ್ತು ತೋರುಬೆರಳು) ಗ್ರಹಿಕೆಯ ಸ್ಥಳಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದರು. ಈ ಮಾದರಿಯು ವಸ್ತುವಿನ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಮತ್ತು ನಟನ ಕೈಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಅನೇಕ ವೆಚ್ಚದ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾದರಿಯು ಸರಾಸರಿ ಮಾನವ ಗ್ರಹಿಕೆಯ ಸ್ಥಳಗಳನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಿದೆ ಮತ್ತು ವಿಭಿನ್ನ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಗ್ರಹಿಕೆಗಳು ಒಂದಕ್ಕೊಂದು ಊಹಿಸುತ್ತವೆ. ಉಲ್ಲೇಖಗಳು 1978 ಜನನಗಳು ಇಂಗ್ಲಿಷ್ ಮನಶ್ಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಜರ್ಮನ್ ಮನಶ್ಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮನಶ್ಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಆಕ್ಸ್ಫರ್ಡ್ನಿಂದ ಜರ್ಮನಿಗೆ ವಲಸೆ ಬಂದ ಜನರು ರಾಯಲ್ ಸೊಸೈಟಿ ಆಫ್ ಬಯಾಲಜಿಯ ಫೆಲೋಗಳು ಜೀವಂತ ಜನರು ಆಕ್ಸ್ಫರ್ಡ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದ ಮ್ಯಾಸಚೂಸೆಟ್ಸ್ ಇನ್ಸ್ಟಿಟ್ಯೂಟ್ ಆಫ್ ಟೆಕ್ನಾಲಜಿಯ ಹಳೆಯ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು