Orientation- and frequency-modulated textures at low depths of modulation are processed by off-orientation and off-frequency texture mechanisms
Notice bibliographique
Résumé
Intuitively it may seem likely that orientation-modulated (OM) and frequency-modulated (FM) textures are processed utilizing the first-order channels that are most responsive to the first-order (luminance) information contained within the textures. This assumption would imply that the detection or segmentation of orientation-modulated or frequency-modulated textures is accomplished by second-order mechanisms that receive their first-order input from neurons tuned to either the center, or to the peaks in the orientation and spatial frequency distribution of the texture. Here we show that at low depths of modulation this is not the case. Using an adaptation paradigm, we show that the first-order filters involved in the perception of OM and FM textures are those which maximize the differential response between the different texture regions. These filters show preferences for orientations and spatial frequencies that are very different from the center and peak orientation/spatial frequency contained in the stimulus. Our explanation of this result is similar to that made by Regan and Beverley (J. Opt. Soc. Am., 73, 1684 [1983], J. Opt. Soc. Am, A, 2, 147 [1985]) for simple grating stimuli. However, we show that whereas Regan and Beverley's results could be accounted for on the basis of the tuning functions of the putative mechanisms involved, our results can be explained in terms of the characteristics of the textures themselves. Our finding has some important implications. For example, the distribution of activity across texture mechanisms with differing first-order tuning functions may be used to determine the nature of a texture modulation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».