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Enregistrement W2011785314 · doi:10.1523/jneurosci.4978-08.2009

Dorsal–Ventral Integration in the Recognition of Motion-Defined Unfamiliar Faces

2009· article· en· W2011785314 sur OpenAlexafffund
Reza Farivar, Olaf Blanke, Avi Chaudhuri

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFace Recognition and Perception
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésVision for perception and vision for actionDorsumNeuroscienceCognitive neuroscience of visual object recognitionSensory cuePsychologyVisual systemCommunicationObject (grammar)BiologyAnatomyArtificial intelligenceVisual cortexComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The primate visual system is organized into two parallel anatomical pathways, both originating in early visual areas but terminating in posterior parietal or inferior temporal regions. Classically, these two pathways have been thought to subserve spatial vision and visual guided actions (dorsal pathway) and object identification (ventral pathway). However, evidence is accumulating that dorsal visual areas may also represent many aspects of object shape in absence of demands for attention or action. Dorsal visual areas exhibit selectivity for three-dimensional cues of depth and are considered necessary for the extraction of surfaces from depth cues and can carry out cognitive functions with such cues as well. These results suggest that dorsal visual areas may participate in object recognition, but it is unclear to what capacity. Here, we tested whether three-dimensional structure-from-motion (SFM) cues, thought to be computed exclusively by dorsal stream mechanisms, are sufficient to drive complex object recognition. We then tested whether recognition of such stimuli relies on dorsal stream mechanisms alone, or whether dorsal-ventral integration is invoked. Results suggest that such cues are sufficient to drive unfamiliar face recognition in normal participants and that ventral stream areas are necessary for both identification and learning of unfamiliar faces from SFM cues.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,595
Score d'incertitude au seuil0,242

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,228 · 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 tête enseignante, 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

Citations44
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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