Spatial integration of orientation-defined texture
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies have reported linear summation for Glass patterns from measures of detection thresholds as a function of signal area, and have proposed specialized concentric orientation texture detectors (Wilkinson et al., 1997; cf. Dakin & Bex, 2002). Motivated by these findings and recent results in curvature discrimination showing strong summation of curvature information for circular segments up to 180˚ (semi-circle) (Schmidtmann et al., 2013), we investigated spatial integration for a variety of different orientation-defined textures (circular, radial, spiral, translational) composed of 150 Gabor patches. In a 2AFC, subjects had to detect the texture in a single randomly positioned pie-wedge sector of varying angular extent ranging from 36˚ - 360˚. The signal to noise ratio in that sector was varied, whereas the remaining array contained randomly oriented elements (noise only). Results show that, contrary to previous studies, detection thresholds for all texture types decrease with angular extent following a power-law function with an exponent around -0.5. To investigate the role of spatial uncertainty we fixed the angular position of the sector containing signal elements. This improved performance disproportionately for small sectors, resulting in even weaker summation across angular extent and can therefore not explain any lack of summation. Next we analyzed the correlation between correct responses and clustering of signal elements. Results show that observers are more likely to make correct responses if signal elements are clustered (high density). To summarize, we found that, a) the detection of orientation-defined texture is independent of texture type; b) summation across area was weaker than reported previously and c) summation strength is further reduced by adding spatial certainty. We suggest that detecting local clusters of signal elements might limit the detection of global form in these textures. Meeting abstract presented at VSS 2014
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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 | 0,000 |
| 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 ».