Towards the Integration of Perceptual Organization and Visual Attention: The Inferential Attentional Allocation Model. Technical Report 2001-08
Notice bibliographique
Résumé
Object-based models of visual attention purport to explain why it is easier to process \ninformation within one object or perceptual group than across two or more groups. Perceptual \ngroups are generally defined in terms of Gestalt grouping principles. These models of attention \nhave been used to explain the phenomenon of cognitive tunneling within Heads-Up Displays \n(HUDs), on the assumption that the symbology of a Heads-Up Display (HUD) in a cockpit forms \na single perceptual group and the outside scene forms another. \nDespite extensive empirical support, object-based models have various shortcomings. In \nparticular, the use of Gestalt grouping principles to define the notion of objects does not allow \nfor an operational measure of what an object is to the visual system. Also, the Gestalt principles \ndo not allow for a systematic distinction between spatial and object-based mechanisms of \nattention. Finally, it is generally assumed that Gestalt grouping occurs preattentively, whereas \nthere is evidence that perceptual grouping requires attentional resources. \nThe proposed line of research aims to develop an account of object-based attention that \ndoes not rely on these premises. Rather, it is assumed that the cost of dividing attention between \nobjects reflects the cost of perceptual organization itself. A qualitative model based on this \nassumption, called the “Inferential Attentional Allocation Model,” is given. A number of \nexperiments are proposed to test key aspects of the model, in particular the effects of motion and \ntop-down knowledge on perceptual organization and attention. It is expected that the results will \nfacilitate the development of a quantitative model of object-based attention, based on a \ncomputational characterization of perceptual organization as inference to the best explanation. \nFinally, the implications of this research for HUDs with dynamic elements are discussed.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».