Sensitivity to naturalistic texture relies primarily on high spatial frequencies
Notice bibliographique
Résumé
Natural images contain information at multiple spatial scales. Though we understand how early visual mechanisms split multiscale images into distinct spatial frequency channels, we do not know how the outputs of these channels are processed further by mid-level visual mechanisms. We have recently developed a texture discrimination task that uses synthetic, multi-scale, "naturalistic" textures to isolate these mid-level mechanisms. Here, we use three experimental manipulations (image blur, image rescaling, and eccentric viewing) to show that perceptual sensitivity to naturalistic structure is strongly dependent on features at high object spatial frequencies (measured in cycles/image). As a result, sensitivity depends on a texture acuity limit, a property of the visual system that sets the highest retinal spatial frequency (measured in cycles/degree) at which observers can detect naturalistic features. Analysis of the texture images using a model observer analysis shows that naturalistic image features at high object spatial frequencies carry more task-relevant information than those at low object spatial frequencies. That is, the dependence of sensitivity on high object spatial frequencies is a property of the texture images, rather than a property of the visual system. Accordingly, we find human observers' ability to extract naturalistic information (their efficiency) is similar for all object spatial frequencies. We conclude that the mid-level mechanisms that underlie perceptual sensitivity effectively extract information from all image features below the texture acuity limit, regardless of their retinal and object spatial frequency.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».