Integration of Contours Defined by Second-Order Contrast-Modulation of Texture
Notice bibliographique
Résumé
A BSTRACT Boundaries in the visual world can be defined by changes in luminance and texture in the input image. A “contour integration” process joins together local changes into percepts of lines or edges. A previous study tested the integration of contours defined by second-order contrast-modulation. Their contours were placed in a background of random wavelets. Subjects performed near chance. We re-visited second-order contour integration with a different task. Subjects distinguished contours with “good continuation” from distractors. We measured thresholds in different amounts of external orientation or position noise. This gave two noise-masking functions. We also measured thresholds for contours with a baseline curvature to assess performance with more curvy targets. Our subjects were able to discriminate the good continuation of second-order contours. Thresholds were higher than for first-order contours. In our modelling, we found this was due to multiple factors. There was a doubling of equivalent internal noise between first- and second-order contour integration. There was also a reduction in efficiency. The efficiency difference was only significant in our orientation noise condition. For both first- and second-order stimuli, subjects were also able to perform our task with more curved contours. We conclude that humans can integrate second-order contours, even when they are curved. There is however reduced performance compared to first-order contours. We find both an impaired input to the integrating mechanism, and reduced efficiency seem responsible. Second-order contour integration may be more affected by the noise background used in the previous study. Difficulty segregating that background may explain their result.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 ».