The Foreground Bias: Initial scene representations dominated by foreground information
Notice bibliographique
Résumé
Researchers have often posited that scene representations have a hierarchical structure with background elements providing a scaffold for more detailed foreground elements (Brooks, Rasmussen, & Hollingworth, 2010; Davenport & Potter, 2004; Henderson & Hollingworth, 1999). To further investigate scene representation and the role of background and foreground information, we introduced a new stimulus set: chimera scenes, which have the foreground set of objects belonging to one scene category, and the surrounding background structure belonging to another category. Across three experiments, we examined the contribution of each scene plane to the initial understanding of scenes when rapidly presented. In the first experiment, participants categorized either Normal or Chimera scenes (i.e., scenes with background and foreground from different semantic categories). Results revealed a Foreground Bias, in which participants initially processed the foreground information at the exclusion of background information. Interestingly, this bias persisted in Experiment 2 when the initial fixation position within the scene image was modified such that even when fixating the scene background, participants continued to show a Foreground Bias. This was true for the shortest presentation duration (50ms) and dissipated once the presentation duration exceeded 100ms. In Experiment 3, we changed the task to further emphasize the scene category information (for a more global oriented task), but found that the Foreground Bias persisted. We conclude that the Foreground Bias arises from initial processing of scenes for understanding and suggests that attention is initially focused on the foreground and over time expands to include background information. Implications for scene gist perception and scene representation theories will be discussed. Meeting abstract presented at VSS 2018
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».