What image features guide lightness perception?
Notice bibliographique
Résumé
Lightness constancy is the ability to perceive black and white surface colors under a wide range of lighting conditions. This fundamental visual ability is not well understood, and current theories differ greatly on what image features are important for lightness perception. Here we measured classification images for human observers and four models of lightness perception to determine which image regions influenced lightness judgments. The models were a high-pass-filter model, an oriented difference-of-Gaussians model, an anchoring model, and an atmospheric-link-function model. Human and model observers viewed three variants of the argyle illusion (Adelson, 1993) and judged which of two test patches appeared lighter. Classification images showed that human lightness judgments were based on local, anisotropic stimulus regions that were bounded by regions of uniform lighting. The atmospheric-link-function and anchoring models predicted the lightness illusion perceived by human observers, but the high-pass-filter and oriented-difference-of-Gaussians models did not. Furthermore, all four models produced classification images that were qualitatively different from those of human observers, meaning that the model lightness judgments were guided by different image regions than human lightness judgments. These experiments provide a new test of models of lightness perception, and show that human observers' lightness computations can be highly local, as in low-level models, and nevertheless depend strongly on lighting boundaries, as suggested by midlevel models.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,002 |
| 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 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 ».