Contours, not textures determine orientation tuning in humans
Notice bibliographique
Résumé
Ever since the seminal discoveries of Hubel and Wiesel, we know that cortical representations of visual input start with oriented edges and lines in the primary visual cortex. Determining exactly how orientation information is processed in the human brain is critical for understanding the computational and neural mechanisms of vision. Filter and contour-based methods, including simple bars and Gabor filters, have historically been used interchangeably for detecting orientation activity. While these approaches effectively capture orientation, filter-based methods typically aggregate data across spatial frequencies, blending texture and contour information. This overlap raises important questions about what specific orientation features are most relevant for perception and neural representation. In this study, we address this important question with two complementary approaches. First, we investigated human orientation judgments using image patches with maximal and minimal differences between average orientations computed by steerable pyramid filters and a contour-based method. Behavioural results revealed that human judgments align with contour-based orientation but not with filter-based orientation when the two were in conflict. Observers clearly prioritized contours over textures when summarizing orientation in complex scenes. Second, we evaluated the impact of orientation computation methods on neural maps of orientation selectivity, using Roth and colleagues' (2022) image-computable model as a benchmark. By comparing filter-based methods applied to photographs and line drawings with a contour-based method, we assessed how the choice of computation influences model fit and voxel-level orientation preference in the visual cortex. Again, we found a clear advantage of contours over textures in explaining orientation tuning in the visual cortex. These findings underscore the importance of oriented contours rather than textures as the elemental building blocks of vision. By highlighting the importance of contours for human orientation judgments and neural selectivity in the visual cortex, our work emphasizes the need for methodological alignment in visual neuroscience research.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».