Orientation selectivity in luminance and color vision assessed using 2-d bandpass filtered spatial noise
Notice bibliographique
Résumé
Purpose. We evaluate the orientation selectivity of red-green and blue-yellow chromatic mechanisms using an external noise paradigm that allows the assessment of the internal orientation noise, the relative sampling efficiency, and the orientation bandwidth of the underlying orientation-tuned mechanisms. Methods. The task required the measurement of orientation acuity (detection of orientation change) in a temporal 2AFC staircase method. Stimuli were patches of orientation noise defined in the Fourier domain multiplied by a Gaussian envelope in the space-time domain (sigma_x = 1 deg, sigma_t = 500 ms). Orientation acuity (sigma_o) was measured as a function of peak frequency, spatial bandwidth, and stimulus bandwidth in orientation (sigma_e). Internal orientation noise (sigma_i), relative sampling efficiency (N), and orientation bandwidth sigma_e(knee) of the underlying mechanism were derived by fitting the data with a noise model: sigma_o = sqrt(sigma_i^2+sigma_e^2/N) and sigma_e(knee) = sqrt(N).sigma_i Stimuli were cardinal, isolating each of the three postreceptoral mechanisms, and matched in multiples of detection threshold. Results. We find that orientation bandwidth and internal orientation noise are significantly greater in the chromatic than the achromatic systems. Preliminary results indicate that red-green orientation selectivity depends on the spatial properties of the stimulus (peak frequency and spatial bandwidth). Conclusions. We conclude that color vision (red-green and blue-yellow) has a moderate deficiency in orientation selectivity. This may account for the small differences we have found between color and luminance vision on contour integration and shape discrimination tasks (Mullen et al, Vis. Res. 40, 2000; Mullen & Beaudot, Vis. Res., 2002).
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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) | 0,001 | 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 ».