Visual search efficiency is modulated by symmetry type and texture regularity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract More than a century of vision research has identified symmetry as a fundamental cue, which aids the visual system in making inferences about objects and surfaces in natural scenes. Most studies have focused on one type of symmetry, reflection, presented at a single image location. However, the visual system responds strongly to other types of symmetries, and to symmetries that are repeated across the image plane to form textures. Here we use a visual search paradigm with arrays of repeating lattices that contained either reflection or rotation symmetries but were otherwise matched. Participants were asked to report the presence of a target tile without symmetry. When lattices tile the plane without gaps, they form regular textures. We manipulated texture regularity by introducing jittered gaps between lattices. This paradigm lets us investigate the effect of symmetry type and texture regularity on visual search efficiency. Based on previous findings suggesting an advantage for reflection in visual processing, we hypothesized that search would be more efficient for reflection than rotation. We further hypothesized that regular textures would be processed more efficiently. We found independent effects of symmetry type and regularity on search efficiency that confirmed both hypotheses: visual search was more efficient for textures with reflection symmetry and more efficient for regular textures. This provides additional support for the perceptual advantage of reflection in the context of visual search and provides important new evidence in favor of visual mechanisms specialized for processing symmetries in regular textures.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».