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Enregistrement W1859906963 · doi:10.1167/15.12.522

Psychophysical evaluation of planar shape representations for object recognition

2015· article· en· W1859906963 sur OpenAlex
Ingo Fründ, James H. Elder

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIndustrial Vision Systems and Defect Detection
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArtificial intelligencePattern recognition (psychology)MathematicsFourier transformRepresentation (politics)EllipseBoundary (topology)Shape analysis (program analysis)Fourier seriesCognitive neuroscience of visual object recognitionWaveletComputer scienceComputer visionObject (grammar)AlgorithmGeometryMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,788
Score d'incertitude au seuil0,213

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,125
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,249 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle