Does Context act like a Spatial Attentional Set?: Exploring attentional control during visual search in scenes.
Notice bibliographique
Résumé
Attentional control and attentional sets (Folk & Remington, 1994) have been extensively studied in visual search arrays as a selectivity mechanism for filtering out irrelevant information. In the current study, we explore whether such a mechanism could also exist during visual search in scenes. Research has shown that when people search for an object in a scene, they use context to narrow their search to specific regions where the target is likely to be found. The current study investigates whether context can act as a spatial attentional set, where different areas of the scene become more or less relevant depending on the search target. Participants searched for a target object in 24 real world scenes while their eye movements were tracked. On 50% of the trials, an irrelevant distractor object would unexpectedly appear. The distractor would onset 50ms after the first fixation began and would appear either in the target’s context region (Within condition) half the time or in a different context region (Outside condition). The relevant scene context was based on the general placement of target object (lower, middle and upper regions). Fixation data was used to determine the proportion of trials in which a participant immediately fixated on the distractor (within 2 fixations). We compared the proportion of fixations in the Within and Outside conditions and found they were significantly more likely to immediately fixate on the distractor when it was presented Within context (57%) than Outside (33%, p<.001). These results are in line with previous work showing that sudden onsetting objects do capture attention in scenes (Brockmole & Henderson, JEP:HPP, 2005). However, the current study shows that this ability to capture attention is dependent on attentional settings and suggests scene context is used to focus attention on target object regions and suppress information from other regions. Meeting abstract presented at VSS 2012
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».