Classification image analysis of oriented texture detection
Notice bibliographique
Résumé
Humans readily perceive the structure in oriented textures, e.g., Glass patterns. Here we seek to understand the computational factors that underlie their detection. In a series of experiments, random-dot patterns were displayed briefly (165 ms) within the central 14 deg of the visual field. Each stimulus consisted of 200 dipoles distributed over a discrete number of orientations. On noise-only trials, dipoles were uniformly distributed over all orientations. On signal-plus-noise trials, a portion of the 200 dipoles were oriented in a common direction, and the remaining were oriented randomly. Detection thresholds were estimated by varying the proportion of signal dipoles using the QUEST procedure in a Yes/No task with feedback. We derived an ideal observer for this task, and found that human efficiency for dipole texture detection is roughly 1%. We then considered a model observer that is ideal except for three types of inefficiency: 1) false matches between dipole dots (correspondence errors), 2) orientation uncertainty and bias, and 3) decline in sensitivity with eccentricity. By comparing detection performance for oriented textures based on dipole dots with performance for oriented line segments, we estimated that false matches reduce efficiency by a factor of approximately 3. Using a classification image technique in the orientation domain, we estimated observer bias and uncertainty in detecting elements at the signal orientation. Incorporating the estimated orientation uncertainty and bias into our model accounts for an additional factor of 5 reduction in efficiency. We used the same classification image technique to model the decrease in sensitivity with eccentricity, finding that this factor accounts for an additional factor of 6 reduction in efficiency. Our results suggested that the three factors: correspondence errors, orientation uncertainty, and decline in sensitivity with eccentricity, account for roughly 90% of the perceptual losses in the detection of oriented textures such as Glass patterns.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».