Affective and contextual values modulate spatial frequency use in object recognition
Notice bibliographique
Résumé
Visual object recognition is of fundamental importance in our everyday interaction with the environment. Recent models of visual perception emphasize the role of top-down predictions facilitating object recognition via initial guesses that limit the number of object representations that need to be considered. Several results suggest that this rapid and efficient object processing relies on the early extraction and processing of low spatial frequencies (LSF). The present study aimed to investigate the SF content of visual object representations and its modulation by contextual and affective values of the perceived object during a picture-name verification task. Stimuli consisted of pictures of objects equalized in SF content and categorized as having low or high affective and contextual values. To access the SF content of stored visual representations of objects, SFs of each image were then randomly sampled on a trial-by-trial basis. Results reveal that intermediate SFs between 14 and 24 cycles per object (2.3-4 cycles per degree) are correlated with fast and accurate identification for all categories of objects. Moreover, there was a significant interaction between affective and contextual values over the SFs correlating with fast recognition. These results suggest that affective and contextual values of a visual object modulate the SF content of its internal representation, thus highlighting the flexibility of the visual recognition system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».