Critical spatial frequencies in the perception of letters, faces, and novel stimuli
Notice bibliographique
Résumé
Critical-band masking paradigm is a method that reveals the band of spatial frequencies used by human observers to identify a stimulus. Previous studies of letter recognition have shown that a) the critical band of frequencies is relatively narrow and b) the peak frequency in object frequency units changes with letter size, indicating scale-dependence and suggesting the existence of channels specialized for processing letters of various sizes (Majaj, Pelli, Kurshan, & Palomares, 2002; Oruc & Landy 2006). In this study, we investigated whether similar results are found for other types of visual stimuli. We characterized stimuli along two main dimensions: evolutionary relevance and amount of training. Letters are arbitrary shapes from an evolutionary perspective, but for which most observers are highly trained. Faces are not only well trained but may have long-standing evolutionary relevance in the human visual system. As arbitrary and untrained stimuli we used, first, a set of novel shapes, and second, mirror-image letters. We found, first, that all four types of patterns are recognized using a narrow band of frequencies, despite the fact that these are all broadband stimuli. Second, the critical frequency band shifted with changes in stimulus size in a similar manner for letters, reversed letters, and novel shapes. Faces on the other hand differed, in that there was a greater degree of scale invariance for larger stimuli. These results show that the critical frequencies found for letter processing are not unique to these linguistic symbols; face processing, however, may differ from other stimuli.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».