Visual perception of order-disorder transition
Notice bibliographique
Résumé
Our experience with the natural world, as composed of ordered entities, implies that perception captures relationships between image parts. For instance, regularities in the visual scene are rapidly identified by our visual system. Defining the regularities that govern perception is a basic, unresolved issue in neuroscience. Mathematically, perfect regularities are represented by symmetry (perfect order). The transition from ordered configurations to completely random ones has been extensively studied in statistical physics, where the amount of order is characterized by a symmetry-specific order parameter. Here we applied tools from statistical physics to study order detection in humans. Different sets of visual textures, parameterized by the thermodynamic temperature in the Boltzmann distribution, were designed. We investigated how much order is required in a visual texture for it to be discriminated from random noise. The performance of human observers was compared to Ideal and Order observers (based on the order parameter). The results indicated a high consistency in performance across human observers, much below that of the Ideal observer, but well-approximated by the Order observer. Overall, we provide a novel quantitative paradigm to address order perception. Our findings, based on this paradigm, suggest that the statistical physics formalism of order captures regularities to which the human visual system is sensitive. An additional analysis revealed that some order perception properties are captured by traditional texture discrimination models according to which discrimination is based on integrated energy within maps of oriented linear filters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».