Dichoptic difference thresholds for familiar and unfamiliar transformations of real scenes
Notice bibliographique
Résumé
Aim. We have previously shown that sensitivity to photometric (colour and luminance) transformations in images of real scenes is lower for familiar compared to unfamiliar transformations. This suggests a normalization, or gain reduction, of familiar transformations. At what stage does this normalization occur? We tested whether it occurred before or after the stage of binocular combination by measuring dichoptic difference thresholds, or DDTs (the DDT is the just detectable between-eye difference in a binocularly superimposed image-pair), for photometrically-transformed real scenes, and comparing these with conventional image-difference thresholds. Methods. Stimuli were fifty calibrated color photographs of real scenes. The chromaticity and saturation of every image pixel was represented as a vector in a modified version of the MacLeod-Boynton color space, and could be translated, rotated, compressed or randomly repositioned within that color space. The dichoptic image pairs were presented via a modified Wheatstone stereoscope, while the conventional image pairs were presented with the stereoscope removed. All thresholds were measured using 2AFC. Results. DDTs, unlike the conventional image difference thresholds, were more or less constant, i.e. unaffected by familiarity. Conclusion. The result suggests that the normalization process happens after the stage of binocular combination.
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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 | 0,000 | 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) | 0,005 | 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 ».