Different symmetries, different mechanisms
Notice bibliographique
Résumé
Three common symmetries exist in the natural visual world: (i) mirror symmetry, i.e., reflections around a vertical axis, (ii) radial symmetry, i.e., rotations around a point, and (iii) translational symmetry, i.e., shifted repetitions. Are these processed by a common class of visual mechanism? Using stimuli comprising arrays of Gaussian blobs we examined this question using a visual search protocol in which observers located a single symmetric target patch among varying numbers of random-blob distractor patches. The testing protocol used a blocked present/absent task and both search times and accuracy were recorded. Search times for mirror and radial symmetry increased significantly with the number of distractors, as did translational-symmetry patterns containing few repetitions. However translational-symmetry patterns with four repeating sectors produced search slopes close to zero. Fourier analysis revealed that, as with images of natural scenes, the structural information in both mirror- and radial-symmetric patterns is carried by the phase spectrum. However, for translational patterns with four repeating sectors, the amplitude spectrum appears to capture the structure, consistent with previous analyses of texture regularity. Modeling revealed that while the mirror and radial patterns produced an approximately Gaussian-shaped energy response profile as a function of spatial frequency, the translational pattern profiles contained a distinctive spike, the magnitude of which increased with the number of repeating sectors. We propose distinct mechanisms for the detection of different symmetry types: a mechanism that encodes local positional information to detect mirror- and radial-symmetric patterns and a mechanism that computes energy in narrowband filters for the detection of translational symmetry containing many sectors.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».