Psychophysical evaluation of planar shape representations for object recognition
Notice bibliographique
Résumé
Intermediate areas of the object pathway appear to represent shape in terms of features of moderate complexity, however the precise nature of this distributed code remains unclear. Here we use a novel method to evaluate the efficiency with which three candidate representations (Fourier Descriptors, Shapelets and Formlets) capture the planar shape information required for humans to reliably recognize objects. The Fourier Descriptor representation is the Fourier transform of the points defining the object boundary, represented as complex numbers; a good approximation to a shape is attained by truncating this Fourier sequence. Shapelets are a wavelet version of Fourier Descriptors, where each component is localized in both frequency and position along the curve, and these are computed by matching pursuit. Formlets represent shape as a series of smooth localized deformations applied to an embryonic shape (an ellipse in our case), also computed using matching pursuit. We employed a database of 77 animal shapes from 11 categories. In objective terms (Euclidean error), these shapes are most efficiently coded by Shapelets, followed by Fourier Descriptors, and finally Formlets. To evaluate subjective efficiency, shapes were rendered using each of these three representations; the observer’s task was to identify the category of each shape from four alternatives. For each representation, the number of shape components ranged from 1 to 10; a representation that reaches subjective threshold with fewer components may be closer to the code employed by the human visual system. For all 6 observers, Shapelets were found to have lowest threshold (mean of 1.8±0.4 components), followed by Fourier Descriptors (4.0±0.4 components), and finally Formlets (5.5±0.6 components). Interestingly, however, both Shapelets and Formlets reach subjective thresholds at a higher mean objective error than Fourier Descriptors, suggesting that the human visual system relies upon localized basis functions for shape representation. Meeting abstract presented at VSS 2015
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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 | 0,003 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».