On the Classification of Colored Textures From a Texture-Ranking Experiment: Observers Ability of Discrimination Quantification
Notice bibliographique
Résumé
This paper is devoted to the construction of Fechnerian scales on a physical dimension of investigated colored textures. For this purpose, we considered the extension of the Mallows-Bradley-Terry model for the analysis of the data collected from a contrast-sorting experiment. A likelihood ratio test procedure was proposed in order to choose between the two following hypotheses: discrimination and non-discrimination between the investigated stimuli. In addition, post-hoc analyzes allowed us to find out which of the stimuli differ from the others. Our findings indicate that the subjective attribute of visual contrast appears to be a psycho physical scale that maps to the physical scale corresponding to the Michelson contrast. Mainly, the estimates of the model index of discrimination parameter of the stimuli show that the ability of the observers to discriminate between the textures according to the visual contrast varies with respect to the color ranges and the textures types. According to the luminance contrasts ability of discrimination, the Isotropic texture type is the best, followed by the Random-dots texture type, then by the Horizontal grating type and the Vertical grating type is the least. The Fechnerian scales on the physical dimension of the Michelson contrast of the colored textures depend on the chromaticness of the colored textures phases and the texture types. The psycho physical method of identification would be the best when determining the related thresholds.
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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 | 0,005 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».