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Enregistrement W2103120111 · doi:10.1037/a0029877

The role of clarity and blur in guiding visual attention in photographs.

2012· article· en· W2103120111 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Psychology Human Perception & Performance · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVisual Attention and Saliency Detection
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDepartment of Psychology, Western Washington University
Mots-clésCLARITYEye trackingGazePsychologyCognitive psychologyComputer visionArtificial intelligenceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Visual artists and photographers believe that a viewer's gaze can be guided by selective use of image clarity and blur, but there is little systematic research. In this study, participants performed several eye-tracking tasks with the same naturalistic photographs, including recognition memory for the entire photo, as well as recognition memory and personality ratings for individual people in the photos (Experiments 1-3). The results showed that fixations occurred more rapidly and frequently to a local region of clarity than to a comparable blurred region in all tasks, independent of the content of the photo in the local region, and even under instructions to look equally at both regions. However, this bias was reversed when the content of the photos was no longer task-relevant. In Experiment 4, participants located target regions defined by either clarity or blur. Fixations and manual responses were faster for blurred than for sharp targets. These findings imply that the saliency of both image clarity and image blur depends on viewers' goals. Focusing on photo content prioritizes regions of clarity whereas focusing on photo quality prioritizes attention to regions of blur.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,704
Score d'incertitude au seuil0,317

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,330 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle