
Интересное сегодня
Потенциал психоделиков в лечении хронической боли
Введение Хроническая боль представляет собой загадочное состояние, которое является как распр...
Сексуальная грамотность подростков: обзор инструментов измер...
Актуальность исследования сексуальной грамотности подростков Программы в области полового воспитания...
Месяц благодарности: Маленькие акты доброты
В ноябре воздух становится прохладнее и очищается от летнего дыма. Листья тулипового дерева приобрет...
Почему собаки копируют нерелевантные действия своих владельц...
Домашние собаки (Canis lupus familiaris) демонстрируют впечатляющие социокогнитивные способности, та...
Влияние проблем с жильем на поведенческие проблемы детей: пр...
Влияние проблем с жильем на поведенческие проблемы детей Безопасное, стабильное и доступное жилье ос...
Как взаимность и инерция влияют на сотрудничество в популяци...
Введение Понимание того, что мотивирует сотрудничество на индивидуальном уровне и что движет сотрудн...
Введение
Исследования сегрегации текстуры показывают, что одни типы текстур обрабатываются краевыми механизмами, а другие — региональными. Однако в экспериментах с номинально краевыми текстурами обнаружились признаки региональной обработки, когда задача заключалась в обнаружении, а не разделении текстур. В данной работе мы исследуем, зависит ли выбор механизма (краевого или регионального) от типа задачи.
Методы
Участники
В исследовании участвовали три автора, один из которых не знал о целях экспериментов. У всех участников была нормальная или скорректированная острота зрения. Процедуры одобрены этическими комитетами Университета Макгилла и Стерлинга.
Стимулы
Стимулы генерировались видеокартой ViSaGe MKII и отображались на мониторе ViewSonic с разрешением 1024×768 пикселей. Текстуры состояли из 2500 квазислучайно расположенных микропаттернов Габора с пятью типами модуляции:
- модуляция ориентации (OM)
- модуляция дисперсии ориентации (OVM)
- модуляция яркости (LM)
- модуляция контраста (CM)
- модуляция дисперсии контраста (CVM)
Каждый тип модуляции имел три формы волны: синусоидальную (SN), прямоугольную (SQ) и остроконечную (CS).
Результаты
Обнаружение текстуры
Пороговые амплитуды в задаче обнаружения следовали порядку: SQ < SN < CS. Это соответствует модели, основанной на интегрировании энергии текстуры, что указывает на региональную обработку.
Различение текстуры
В задаче различения при низких частотах и для CVM-текстур порядок порогов был CS ≤ SQ < SN, что свидетельствует о краевой обработке. Модель разности гауссианов (DoG) подтвердила, что пространственная частота фильтра ниже для обнаружения, чем для различения.
Обсуждение
Результаты показывают, что задача определяет, какие механизмы задействуются: региональные для обнаружения и краевые для различения. Это согласуется с моделью FRF (фильтр-выпрямление-фильтр), где текстуры обрабатываются через каналы разного порядка.
Заключение
Исследование подтверждает, что восприятие текстуры зависит от контекста задачи. Это важно для понимания работы зрительной системы и разработки алгоритмов компьютерного зрения.