Rilevazione della simmetria e preferenze cognitive - un Algoritmo basato su un Modello Fisico

La rilevazione della simmetria è una di quelle attività che gli esseri umani compiono con estrema precisione ed apparentemente senza un grande sforzo computazionale - non a caso in visione umana la simmetria è una dei caratteristici elementi pop-out, mentre le simulazioni artificiali sembrano arrancare e confondersi ad ogni piccolo ostacolo. L’evoluzione ha dotato la nostra specie di meccanismi a basso livello per la rilevazione di oggetti che presentano forti simmetrie verticali, e lo ha fatto con ottime ragioni: nel periodo pre-civilizzato, riconoscere un volto, l’oggetto verticalmente simmetrico per antonomasia, era sinonimo di socialità quando esso era umano ed amico, e, se animale, rappresentava la possibilità di sfuggire a qualcosa di superiore o di catturare Il nostro algoritmo per la ricerca di simmetrie su immagini ad oggetto singolo è basato su un modello fisico dell’immagine digitale nel quale l’immagine è considerata un piano 2D finito, ed i pixel vengono interpretati come cariche puntiformi di intensità proporzionale al valore di grigio rappresentato nel contesto “oggetto chiaro su sfondo scuro”; al piano bidimensionale così strutturato viene aggiunta una forza uniforme diretta verso il lato inferiore dell’immagine, la cui intensità viene graduata rispetto a parametri statistici inferiti direttamente dall’immagine stessa. La proprietà di preferenza per le simmetrie verticali dell’algoritmo presentato si adatta particolarmente all’utilizzo in un contesto integrato di rilevazione della simmetria per la riproduzione della performance umana, data la stretta relazione tra modello virtuale e caratteristiche fisiche dell’ambiente nel quale è evoluta la capacità animale ed umana di riconoscere parti dell’immagine con elementi fortemente simmetrici sugli assi verticali.