A Temporal Window of Facilitation in the Formation of Shape Percepts
Notice bibliographique
Résumé
The human visual system must extract reliable shape information from cluttered visual scenes several times per second, yet the nature of the underlying computation remains poorly understood. Here we probe the dynamics of this process to estimate time constants that might provide clues to the underlying neural circuit. We employed a repetitive-presentation shape discrimination paradigm. On each trial, one or two instances of a single-frame (10msec) stimulus presentation were embedded in a continuous dynamic noise sequence consisting of randomly positioned and oriented line segments. Each stimulus frame consisted of a target contour, also embedded in random line segment noise. With 50% probability the target contourwas either a) an animal shape or b) a "metamer" shape. Animal shapes were line segment sequences approximating the boundaries of animal models. Metamer contours were line segment sequences with the same first-order statistics as the animal shapes, but random higher-order statistics. In the two-stimulus-frame condition, the same shape was used in both stimulus frames. The inter-stimulus interval (ISI) was varied, ranging from 0 msec to 100 msec. QUEST was used to measure the threshold number of distractor elements in each frame, for 75% correct shape discrimination. We found a significant facilitation of shape discrimination for two stimulus presentations compared to a single stimulus presentation. Interestingly, discrimination performance varied systematically and significantly as function of ISI (for 4 of 5 subjects), peaking at roughly 50 msec delay between the two stimulus frames. These results suggest a narrow temporal "window of opportunity" in which shape processing can be optimally reinforced. The fact that facilitation is not monotonic as a function of time excludes both iconic memory decay and probability summation as simple explanations for our results. The timing of the facilitation may instead reflect the time course of the recurrent processing underling rapid visual shape computation. Meeting abstract presented at VSS 2012
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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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».