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Enregistrement W1971960935 · doi:10.1167/14.10.964

Dichoptic masking in color and luminance vision

2014· article· en· W1971960935 sur OpenAlexaff
Yeon Jin Kim, M. Gheiratmand, Kathy T. Mullen

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueColor Science and Applications
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLuminanceChromatic scaleMasking (illustration)Contrast (vision)MonocularOpticsComputer visionArtificial intelligenceMathematicsComputer sciencePhysicsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We have investigated the selectivity of contrast gain control for red-green color and luminance contrast thresholds using the method of cross orientation masking (XOM). Previously, for monocular and binocular stimuli, we have found that luminance contrast does not mask chromatic thresholds, suggesting selective, independent mechanisms of gain control for color and luminance pathways (Mullen et al., 12(9): 107, 2012). Here we explore dichoptic masking, and find very different results. Methods: First, we compare dichoptic XOM for three conditions: (1) chromatic test and mask (red-green isoluminant); (2) luminance test and mask; and (3) chromatic test and luminance mask (cross condition). Detection threshold vs contrast (TvC) masking functions were measured for horizontal Gabor targets overlaid with vertical Gabor masks for a range of spatiotemporal conditions (0.375, 0.75 & 1.5 cpd; at 2 & 8 Hz), with the test and mask presented dichoptically using a stereoscope. Second, we compare the timing for dichoptic and monocular XOM for chromatic and luminance stimuli by measuring the build-up of masking as a function of the duration of the target and mask. Results: Significant dichoptic masking is present with the same magnitude in all three conditions. In all conditions, dichoptic XOM is somewhat greater at low temporal frequencies (2Hz) than high (8Hz), and is independent of spatial frequency. Dichoptic masking builds up more slowly than monocular masking with no difference between chromatic and luminance contrast. Conclusion: The mechanism for dichoptic suppression is unselective, responding equally to both color and luminance contrast and their combination, with a similar time course for each. It is likely that there is a common color-luminance pathway for the dichoptic masking process, in comparison to the independent and selective pathways found for monocular and binocular conditions. Meeting abstract presented at VSS 2014

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,278 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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