Detection of global shape in radial frequency patterns involves interacting contour shape channels operating independently of local form processes
Notice bibliographique
Résumé
Radial frequency (RF) patterns have been used to examine the processes involved in shape perception. Current literature suggests that there are distinct global and local shape detection processes for low and high radial frequency patterns, but this has not been tested in a combined contour pattern, such as would be needed to represent the contours of most natural objects. To test this, we combined RF components onto a single path to make a compound RF structure. Psychophysical thresholds for detecting a single RF component were measured and compared to thresholds for detecting the same component in a compound pattern. Experiment 1 combined frequencies from the local and global range. The results show that local and global RF shape information can be detected independently despite appearing on the same contour; suggesting separate processes that can function in parallel. For the range of RF patterns that are processed globally, multiple curvature mechanisms are proposed to account for human performance. To test for interactions, Experiment 2 combined RF components within the global range. Masking was present, and was tuned for RF, suggesting the existence of several narrow band shape channels. Adaptation was then used to selectively desensitise channels. Adapting to a single RF pattern reduced sensitivity to RF patterns of similar frequency but improved sensitivity to a dissimilar RF component on the compound contour. Effects were shown to be independent of the radius of the adaptor, and also occurred with adaptors composed of contrast modulated noise, suggesting that post-adaptation results are not contaminated by fatiguing of local V1 orientation-tuned cells. The results are consistent with at least two contour shape channels, which operate in a competitive network. The findings are discussed in relation to current models of shape perception.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».