Perceptual organization and neural computation
Notice bibliographique
Résumé
Our present understanding of perceptual organization has its roots in the observations and qualitative principles of the Gestalt psychologists. Gestaltists and their associates identified and classified phenomena that reflect how perceptual systems derive representations of the environment based on fragmentary information and stimulus context. A broad range of phenomena was explored in this early work. The perceptual organization of visual motion was a major focus, involving both simple (Korte, 1915; Ternus, 1926; von Schiller, 1933; Wertheimer, 1912) and complex (Duncker, 1929; Musatti, 1924; Rubin, 1927; Wallach, 1935) motion patterns. The perceptual organization of static form was explored in studies of part-whole relationships in simple planar figures (Rubin, 1915; Wertheimer, 1923), and later in studies of illusory contours and amodal completion (Kanizsa, 1955; Michotte, 1964). Additional topics included lightness and color phenomena (Benary, 1924; Gelb, 1929; Katz, 1935; Wallach, 1948), and the perception of events (Michotte, 1941). In brief, the research areas addressed by the first generations of Gestalt psychologists spanned much of what is now vision science. The broad impact of Gestalt ideas is reflected in the exceptional scope of this special issue. This early work provides a rich source of observations and intuitions about mechanisms underlying various aspects of perceptual organization. Building on this foundation, current work is revolutionizing our understanding of perceptual organization in two major respects. First, the qualitative observations and descriptions generated by early work are now replaced by rigorous computational theories. This advance can be traced through a
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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 ».