카지노의 요지 인식

사람들은 그 카지노에서 첫 눈 고정에서 카지노의 의미 또는 "Gist"를 인식 할 수 있습니다. 예를 들어, 그들은 해변, 식당 또는 거리라는 것을 알 수 있습니다. 우리 자신의 연구는 시청자가 36mm의 중단되지 않은 처리 시간이 거의 없으면 시청자가 80% 이상의 정확도로 카지노의 요점을 인식 할 수 있음을 보여줍니다.(예를 보려면 위의 카지노를 클릭). 이것은 몇 가지 의문을 제기합니다. 이미지를 어떻게 그렇게 빠르게 인식 할 수 있고,이를 인식하기 위해 어떤 정보를 사용합니까? 연구에 따르면 카지노의 요점은 카지노의 범주와 관련된 사전 지식 (예 : 해변에는 물, 모래, 야자수 및 일광욕이 있음)을 사용하는 것으로 나타났습니다. 이 지식은 우리가주의를 기울이는 곳에 큰 영향을 미치고, 카지노에서 물건을 인식하는 데 도움이 될 수 있으며, 카지노에서 기억하는 정보를 결정하는 데 큰 역할을합니다. 핵심적으로, 카지노에 대한 연구는 인식과인지 사이의 인터페이스를 탐구합니다.이 문제는인지 심리학과 인공 지능 모두에서 근로자들에게 매우 어려운 문제로 판명되었습니다. 이러한 연구는 카지노의 범주를 인식 할 수있는 인공 지능 시스템 설계에 적용될 수 있습니다.

우리는 지난 몇 년 동안 현장 요부 카지노에 대한 여러 연구를 수행했으며 아래에 설명되어 있습니다.

카지노의 요점 인식에서 중앙 대 주변 비전의 역할

흥미로운 질문은 다음과 같습니다. 시야의 어느 영역이 카지노의 요점, 중앙 비전 (Fovea 및 Parafovea)의 요점을 인식하는 데 가장 유용한 영역, 더 큰 크기 및 주변의 중요성을 기반으로 중심 비전 (Fovea 및 Parafovea)을 인식하는 데 가장 유용한 것입니다. (다음은 A에 대한 링크입니다YouTube 비디오이 주제에 대한 카지노 결과를 설명하고 A신문 기사United Press Internation카지노의 커버.)

우리는이 문제를 조사하는 여러 연구를 수행했습니다. 이 연구에서, 카지노은 두 가지 실험 조건으로 제시되었다 : 카지노의 중앙 부분을 나타내지 만 주변 정보가 숨겨져있는 원형 영역이있는 "창"조건 또는 카지노의 중심 부분이 숨겨져있는 "scotoma"조건이 있고 이용 가능한 주변 정보 만카지노 & Larson, 2009). 결과는 주변이 최대 성능에 대한 중심 비전보다 더 유용하다는 것을 나타냅니다 (전체 이미지를 보는 것과 거의 같습니다!). 그럼에도 불구하고, 중앙 비전은 픽셀 당 주변보다 카지노 요점 인식에 더 효율적이었습니다. Window 및 Scotoma 성능 곡선이 교차되는 경우 7.4º의 임계 반경이 발견되어 동일한 성능을 생성했습니다. 이 값은 동일한 V1 활성화가 동일한 성능을 생성 할 것이라는 가정에서 피질 배율 기능으로부터 예측 된 임계 반경과 비교되었다. 그러나, 이러한 예측은 경험적 임계 반경보다 체계적으로 작았으며, 이는 V1 피질 배율에 의해 요점 인식에 대한 중심 비전의 유용성이 예측되지 않음을 시사한다..

중앙 대 주변 비전에 따라 공간에 따라 다양한 카지노 인식이있는 것 외에도 실험실의 다른 연구는 방법을 조사했습니다카지노 요부 인식은 시간이 지남에 따라 다릅니다. 카지노 gist는 단일 고정 내에서 인식됩니다. 그러나 우리는 그 하나의 고정 내에서 시간이 지남에 따라 요지 인식이 다른지 조사했습니다. 관련 문제는주의 초점이 카지노 요점 인식에 영향을 미치는지 여부입니다 (Evans & Triesman, 2005; Li, et al., 2001). 우리의 이전 연구에 따르면 중앙 및 주변 정보는 주변에 대략 두 배나 많은 영역이있는 경우 동일한 카지노 요점 인식을 생성 할 수 있습니다. 그러나 이러한 연구는 (마스킹을 통해) 처리 시간을 변화 시키거나주의를 조작하지 않았습니다. 따라서, 우리는 임계 반경을 사용하여 "창"또는 "scotoma"조건을 제시하여, 윈도우와 scotoma 이미지 모두 마스크를 가리지 않았을 때 (즉, 무제한 처리 시간) 동일한 요점 정확도를 생성했습니다. 우리는 각각 24ms의 이미지를 간단히 제시했으며, 대상-마스크-마스크 자극 발병 비동기 (SOA)를 통해 다양한 처리 시간을 제시했습니다. 우리의 결과는 매우 짧은 SOA에서 중앙 정보가 말초 정보보다 더 나은 요점 인식을 생성하지만 단일 고정 (즉, 마스크 없음)에서 무제한 처리 시간을 사용하면 중앙 및 주변 정보에 대해 성능이 동일합니다. 우리 실험실의 다른 연구는 또한이 아이디어를 뒷받침하여 중심 비전이 카지노 범주를 조기에 처리하는 데 더 나은 카지노을 뒷받침한다는 것을 알게되었으며 (카지노을 보는 첫 100ms 동안) 말초 비전은 그 시간이 지나면 점점 더 유용 해집니다 (.Larson, Freeman, Ringer, & 카지노, 2013).이것은 시공간의 관심의 역학이 중요한 역할을하고 요점 인식에 영향을 미친다는 것을 나타냅니다. 실제 카지노이 얼마나 빨리 이해 될 수 있는지에 대한 시공간 제한을 설정합니다..

이 결과는 비전의 중심에서 처음 집중된 후 외부에 빠르게 퍼지는 은밀한 관심의 확대 가설과 일치하며, 이는 카지노 gist 인식에 영향을 미칩니다..

어떤 범주 형 카지노 요원이 먼저 인식됩니까?

카지노 GIST 프로세싱, 기본 수준 (해변 대 도시) 또는 초음파 레벨 ( "자연"카지노 대 "인공"카지노)에서 어떤 수준의 분류가 발생합니까? 카지노 분류 및 인간 요지 인식의 공간 봉투 모델 (Oliva & Torralba, 2001)은 기본적인 수준 차이 이전에 상위 구별이 이루어진다 고 가정합니다. 이 가정은 분류가 상위 수준 이전의 기본 수준에서 발생한다는 주장과 모순된다 (Rosch et al., 1976). 우리는 다양한 양의 처리 시간 후에 시청자들이 간단히 번쩍이는 가면 카지노을 분류하도록함으로써 공간 봉투 모델 의이 가정을 테스트하기위한 연구를 수행했습니다. 결과는 초기 처리 단계 (SOA <72ms)가 기본 수준 차이보다 초음파 차별에 더 큰 민감도를 생성했으며, 또한 초음파 자연/인공 경계를 가로 지르는 기본 수준 차이가 초음파 구분으로 취급된다는 것을 보여 주었다 (.카지노 & Larson, 2010). 두 결과는 공간 봉투 모델의 가정을 뒷받침하고 기본 수준의 우선권에 카지노 아이디어에 도전합니다.

카지노의 요지를 인식하는 데 사용되는 정보는 무엇입니까?

사람들이 카지노을 "해변", "거리", "산"등으로 신속하게 분류하는 데 어떤 정보를 사용합니까? 카지노 GIST 인식에 대한 일부 눈에 띄는 계산 이론은 반 직관적이고 도발적인 가설을 제안했다. 이미지의 위치에 관계없이 현장화 된 이미지 (공간 주파수 및 방향)가 카지노을 분류하기위한 중요한 정보의 대부분을 제공한다는 것을 제안했다. 간단히 말해서, 이것은 해변 카지노을 인식 할 때, 수평 (수평선)이 대각선 (수선) 이상이라는 것을 아는 것보다 강한 수평 및 강한 대각선이 있다는 것을 아는 것이 더 중요하다는 것을 시사합니다. 그러나 인간 대상에 대한 우리의 연구는 이미지의 공간 주파수와 방향이 확실히 그것을 인식하는 데 약간의 역할을하는 반면, 스스로 카지노을 분류하기에 충분하지 않다고 제안합니다.카지노 et al., 2007;카지노 & Larson, 2008). 따라서 현지화의 중요성은 카지노의 레이아웃 (카지노의 글로벌 구성)이 요점을 인식하는 데 매우 중요 할 것임을 시사합니다.

화이트 노이즈 카지노크	위상 무작위 카지노크	카지노 가능한 마스크

우리가 조사한 관련 주제는 카지노 요점의 마스킹입니다. 시각적 마스킹은 하나의 자극이 다른 자극의 처리를 방해 할 때입니다 (시연을 보려면 위의 적절한 축소판을 클릭하십시오). 마스킹은 시각적 처리의 시간 과정을 연구하는 데 중요한 도구이며 심리학 분야에서 100 년이 넘는 역사를 가지고 있습니다. 그러나 카지노 이미지와 같은 복잡한 자극의 마스킹에 대해서는 알려진 바가 거의 없습니다. 저수준 공간 마스킹 (즉, 공간 주파수 및 방향에 의한 마스킹)의 효과와 더 높은 수준의 "개념 마스킹"(즉, 의미에 의한 마스킹) (의 영향을 비교했습니다.카지노 et al., 2010). 이전의 연구에 따르면 카지노에 대한 인식 메모리는 무의미한 소음보다 인식 가능한 카지노 (즉, 다른 카지노을 마스킹하는 카지노)에 의해 더 강력하게 숨겨져 있으며, 이는 개념적 마스킹의 존재를 주장하는 데 사용되었습니다. 우리가 테스트 한 주요 가설은 개념적 마스킹 효과가 실제로 임의의 카지노 쌍과 임의의 카지노과 비교하여 주어진 카지노 사이의 시각적 유사성이 더 크기 때문에 실제로는 랜덤 노이즈입니다. 우리의 결과는 공간 주파수 및 방향 측면에서 순수한 시각적 유사성이 인식 가능한 카지노 마스크에 의해 생성 된 모든 마스킹을 설명 할 수 없기 때문에 카지노 요지의 개념적 마스킹의 존재를 배제하지는 않습니다. 그러나, 우리의 결과는 또한 개념적 마스킹이라고 불리는 것의 상당한 비율 (즉, 화이트 노이즈에 의해 생성 된 마스킹에 비해 인식 가능한 카지노에 의해 생성 된 더 큰 마스킹)이 실제로 카지노과 많은 통계적 특성을 공유하는 인식 할 수없는 노이즈 이미지에 의해 실제로 생성 될 수 있음을 보여준다. 다른 연구에 따르면 빠른 카지노 분류에 대한 마스킹의 영향은 마스크의 푸리에 스펙트럼 특성에 따라 다릅니다 (Hansen & 카지노, 2013). 이러한 연구는 카지노 요점 처리와 복잡한 자극의 마스킹에 대한 이해를 확장 할 수있는 잠재력을 가지고 있습니다.

카지노과 매우 다양한 종, 비둘기, 비교? 어떻게됩니까?

우리의 최근 연구 중 일부는 새로운 접근 방식을 취해 새로운 접근 방식을 취해서 인간의 카지노 분류 기술이 어떻게 진화 적으로 매우 다양한 종의 기술과 비교되는지 연구했습니다.Kirkpatrick, Bilton, Hansen, & 카지노, 2013).

일련의 실험 세트는 캡 티브 사육 귀가 비둘기를 사용하여 카지노을 일반화하고 구별하는 방법과 그 과정이 얼마나 빨리 발생하는지를 살펴 보았습니다. 첫 번째 실험은 실제 카지노 (해변, 산 및 거리)을 사용하여 비둘기가 자연과 인공 카지노 (Beach vs. Street)과 두 가지 자연 카지노 (해변 vs. 산)을 비교적 빠르게 차별 할 수 있음을 발견했습니다. 그러나 비둘기는 인간보다 느 렸으며 인간보다 약 10 배 더 긴 자극 기간이 더 길어졌습니다. 이러한 범주의 새로운 사례를 제시했을 때, 그들은 자신의 경험을 일반화하여 이러한 새로운 카지노들을 구별 할 수 있었으며, 단순히 특정 카지노을 기억하는 대신 범주를 인식 할 수 있음을 나타냅니다..

두 번째 실험은 실제 카지노이 이미지 통계에 따라 어떻게 구별 될 수 있는지 살펴보고, 비둘기는 이미지 통계를 사용하여 인간과 마찬가지로 카지노을 분류한다는 것을 발견했습니다. 지상 관점이있는 카지노에서는 성능이 나빴지 만 훈련으로 향상되었습니다. 이 실험은 인간과 비둘기 모두 카지노 범주를 매우 빠르게 차별 할 수 있으며 (비둘기가 더 많은 시간이 필요하지만) 인간과 비둘기는 카지노을 분류하기 위해 이미지 통계를 사용한다는 것을 시사합니다..

이 연구 라인은 두 종이 매우 다르지만 비슷한 빠른 카지노 분류 능력을 보여주기 때문에 흥미로운 영향을 미칩니다.Kirkpatrick, Bilton, Hansen, & 카지노, 2013).

카지노의 공중 및 지상파의 빠른 분류 비교 : 카지노의 새로운 관점 요점 인식

우리는 Google 어스와 같은 웹 애플리케이션에서 비행기 및 위성 이미지의 카지노에 대한 공중 뷰를 봅니다. 그러나 우리가 지상 관점과 비슷하고 다른 관점과는 다른 공중 관점의 요지를 어떻게 인식하는 능력은 무엇입니까?  시청자의 단일 눈 고정 카지노에 대한 전체 론적 표현 인 Scene Gist는 지상적 견해를 위해 광범위하게 연구되었지만 공중 뷰는 아닙니다. 지난 몇 년 동안 우리는이 문제를 조사하는 많은 실험을 수행했습니다.  최근 논문에서 (카지노, Ringer, Ellis & Hansen, 2015), 우리는 3 가지 실험에서 두 뷰의 빠른 카지노 분류를 비교하여 진단 정보가 뷰 의존적 대 독립적 인 정도를 결정하는 정도를 결정했습니다. 우리는 카지노의 gist 인식이 관점 의존적이라는 아이디어와 일치하는 공중 및 지상면 카지노보기를 빠르게 분류하는 관찰자의 능력에 큰 차이를 발견했습니다. 또한, 컴퓨팅 모델링은 한 관점 (공중 또는 지상)에서 훈련 모델이 다른 관점에서 성능 저하로 이어져 이용 가능한 정보의 함수로서 관점 의존성의 추가 증거를 제공 함을 보여 주었다. 중요하게도, 우리는 지상파의 빠른 분류 (공중 관점은 아님)가 이미지 회전에 의해 강력하게 방해되었으며, 지상파 뷰 카지노 GIST 인식은 관점 의존적이며 공중 뷰 카지노 인식이 관점 독립적임을 시사한다는 것을 발견했습니다. 더욱이, 카지노의 공중 뷰에서 합성 된 회전 변수성 텍스처 이미지는 카지노의 지상파 뷰 (우연히)에서 합성 된 것보다 두 배나 인식 할 수 있었으며, 공중 뷰의 빠른 카지노 분류를위한 진단 정보가 관점에서 불변이라는 추가 증거를 제공합니다. 우리는 지각-실험 프레임 워크 내에서 결과에 대해 논의합니다. 구성 및 특징 처리를 구별하는 결과에 대해 논의합니다. 구성 과이 처리를 구별하는데, 여기서 지상파 뷰가 예측 가능한 뷰 의존적 구성으로 인해보다 효과적으로 처리되는 반면, 관점 독립적 특징에 대한 공중 뷰는 덜 효과적으로 처리됩니다..

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Ramkumar, P., Hansen, B.C., Pannasch, S., & Loschky, L.C. (2016). 시각 정보 표현 및 빠른 카지노 분류는 피질 전반에 걸쳐 동시에 있습니다. MEG 연구.Neuroimage, 134, 295-304. 카지노 : http://dx.카지노.org/10.1016/j.neuroimage.2016.03.027

Freeman, T. E., 카지노, L. C.,& Hansen, B. C. (2015). 카지노 마스킹은 시험 블랭크 스크린 휘도에 의해 영향을받습니다.신호 처리 : 카지노 통신, 39, 319–327.

Loschky, L.C., Ringer, R., Ellis, K., & Hansen, B.C. (2015). 공중 및 지상파의 빠른 카지노 분류 비교 : 카지노 요점에 대한 새로운 관점. Journal of Vision, 15 (6:11), 1–29. doi : doi : 10.1167/15.6.11

Kirkpatrick, K., Bilton, T., Hansen, B.C., & Loschky, L.C. (2014). 비둘기의 카지노 gist 분류.저널 카지노 심리학 : 동물 행동 과정.사전 온카지노 출판물,40(2), 162–177. 카지노 : 10.1037/xan0000014

Larson, A.M., Freeman, T. E., Ringer, R.V., & Loschky, L.C. (2014). 카지노 요점 인식의 시공간 역학.실험 심리학 저널 : 인간의 카지노과 성능, 40(2), 471–487. 카지노 : 10.1037/a0034986

Hansen, B.C., & Loschky, L.C. (2013). 급속한 카지노 분류의 마스킹에 대한 진폭 및 위상 스펙트럼의 기여도 정의 카지노 통계.Journ카지노 of Vision, 13(13), 1–21. 카지노 : 10.1167/13.13.21

카지노, L.C., &카지노, A.M.(2010). 자연/인공 구별은 카지노 요부 처리에서 기본 수준 차이 전에 이루어집니다.시각적 카지노, 18(4), 513-536.

카지노, L.C., Hansen, B.C., Sethi, A. &Pydimarri, T.(2010). 마스킹 카지노의 고차 이미지 통계의 역할 요점 인식.주의, 카지노 및 심리 물리학, 72(2), 427-444.

카지노, A.M.& Loschky, L.C. (2009). 카지노 gist 인식에 대한 중앙 대 주변 비전의 기여.Journ카지노 of Vision, 9(10) : 6, 1-16, http://journalofvision.org/9/10/6/, 카지노 : 10.1167/9.10.6.

카지노, L.C., &카지노, A. M.(2008). 현지화 된 정보는 자연/인공 구별을 포함하여 카지노 분류에 필요합니다.Journ카지노 of Vision, 8(1) : 4, 1-9, http://journalofvision.org/8/1/4/, 카지노 : 10.1167/8.1.4.

카지노, L.C., Sethi, A., Simons, D.J.,Pydimari, T., Ochs, D., & Corbeille, J.(2007). 카지노 gist 인식에서 정보 현지화의 중요성.실험 심리학 저널 : 인간의 카지노과 성능, 33(6), 1431-1450.

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카지노, A.M., Hendry, J., & Loschky, L. C. (2012, 5 월). Scen 플로리다 주 Naples, Nation Sciences Society의 12 번째 연례 회의카지노 발표 된 포스터

Ramkumar, P., Pannasch, S., 카지노, B.C.,카지노, A.M.& Loschky, L.C. (2011, 12 월). 뇌는 어떻게 시각적 카지노을 나타내나요? 신경 성 카지노 분류 연구. 신경 정보 처리 시스템에서 발표 된 포스터 - 스페인 시에라 네바다 신경 영상의 기계 학습 및 해석에 관한 작업장

Kirkpatrick, K.,Ghormley, D., Guevara, M., Garcia, A., Sears, T., Hansen, B.C., & Loschky, L.C. (2010, 5 월). 비둘기의 카지노 요점 분류. 텍사스 주 샌 안토니오의 정량 분석 ​​협회 연례 회의에서 발표 된 대화

카지노, A.M., 카지노, L.C.,Ringer, R., & Kridner, C.(2010, 5 월). 주의는 중앙 및 주변 비전 사이의 요점 성능을 조절합니다. Fligh, Naples, Vision Sciences Society의 제 10 회 연례 회의카지노 발표 된 포스터

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카지노, L.C., Sethi, A., Simons, D.J.,Pydimarri, T.N., Forrist카지노, N., Corbeille, J. & Gibb, K.(2006, 5 월). 카지노 요점 인식 및 마스킹에서 진폭 및 위상 정보의 역할. 발표 된 제 6 회 비전 과학 협회 (Sarasota, Sarasota, FL.)에서 발표

카지노, L.C., Sethi, A., Simons, D.J.,Ochs, D., Corbeille, J. & Gibb, K.(2005, 11 월). 시각적 마스킹을 사용하여 카지노 요점의 본질을 탐색합니다. 포스터는 캐나다 토론토의 심리학 적 사회의 제 46 회 연례 회의에서 발표되었습니다.