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Enregistrement W2734047637 · doi:10.1167/17.6.17

The contribution of nonrigid motion and shape information to object perception in pigeons and humans

2017· article· en· W2734047637 sur OpenAlexafffund
Jean‐François Nankoo, Christopher R. Madan, Jeffrey Sawalha, Douglas R. Wylie, Alinda Friedman, Marcia L. Spetch, Quoc C. Vuong

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensWomen and Children’s Health Research InstituteUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Alberta
Mots-clésMotion (physics)PerceptionObject (grammar)Biological motionComputer visionArtificial intelligenceMorphingContrast (vision)Motion perceptionCommunicationComputer sciencePsychologyCognitive psychologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ability to perceive and recognize objects is essential to many animals, including humans. Until recently, models of object recognition have primarily focused on static cues, such as shape, but more recent research is beginning to show that motion plays an important role in object perception. Most studies have focused on rigid motion, a type of motion most often associated with inanimate objects. In contrast, nonrigid motion is often associated with biological motion and is therefore ecologically important to visually dependent animals. In this study, we examined the relative contribution of nonrigid motion and shape to object perception in humans and pigeons, two species that rely extensively on vision. Using a parametric morphing technique to systematically vary nonrigid motion and three-dimensional shape information, we found that both humans and pigeons were able to rely solely on either shape or nonrigid motion information to identify complex objects when one of the two cues was degraded. Humans and pigeons also showed similar 80% accuracy thresholds when the information from both shape and motion cues were degraded. We argue that the use of nonrigid motion for object perception is evolutionarily important and should be considered in general theories of vision at least with respect to visually sophisticated animals.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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 enseignants0,937
Score d'incertitude au seuil0,233

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,264 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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