Vision General del curso
Conocimiento
Visualmente. Como reconocer lo que vemos? (cap.3)
Obtenerlo(percepcion)
Prestando Atencion. Filtra el estimulo visual (cap.4)
Usarlo
Reconocimiento de objetos
Parece facil, pero es dificil
Como reconocemos objetos?
- como el scanner del supermercado (codigo de barras)
-‘reconocer un objeto’ es hacer coincidir el input visual y su correspondiente copia de la memoria visual.
Esta idea, aunque simple, esta llena de problemas
1. A menudo es dificil delimitar los bordes de los objetos
2. A veces los objetos se superponen
3. Objectos aparecen en cualquier lugar de la retina y de cualquier tamanio
AAAA A
A+A A
A AA
A
A
A
A“translationally invariant” & “size invariant” representations
4. Miembros de la misma categoria a veces tienen diferente forma
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5. El mismo objeto (‘esta puerta’) puede tener diferentes formas
Hillary…siempre Hillary
Otra teoria (feature theory, Treisman):
1. Desarmar el objeto en sus features elementales2. Procesar cada feature en forma separada3. Volver a armarlo
color
movimiento
Forma*
Ubicacion espacial
FEATURESObjeto en el campo visual
Objeto visto concientemente
* ‘Forma’ no es un’ feature elemental’; hay que desarmarlo aun mas
Ejemplos de features elementales
su orientacion
Movimiento:
+45deg. -10deg.
El final de la linea
Colores:
Evidencia que el sistema visual procesa features elementales
• Fisiologia: – Areas cerebrales que responden a un feature determinado
• Area MT: movimiento visual
• Area V4: color– Neuronas que responden a una orientacion especifica
(Hubel & Wiesel)
Feature theory (continuacion)
1. Desarmar el objeto 2. Procesar cada feature AUTOMATICO (paralelo)*3. Volver a armarlo: REQUIERE ATENCION (sequencial)
color
movimiento
Forma
Ubicacion espacial*
FEATURESObjeto en el campo visual
Objeto visto concientemente
• * Excepto ‘ubicacion espacial’, que requiere atencion.• ‘Ubicacion espacial’ provee el mapa al que se anclan todos los otros features
Si nuestra teoria es correcta, al buscar un objeto (visual search):
1. Targets que pueden identificarse en base a un feature se encontraran rapidamente (automaticamente; en paralelo). Ej. circulo rojo entre circulos azules. (Feature search)
2. Targets en los cuales dos features deben combinarse se encontraran mas lentamente. Se necesita atencion espacial para anclar los dos features a una representacion comun. (conjunction search).
1. Feature search (Busqueda en paralelo): - si ves una linea horizontal, deci ‘si!’, - de lo contrario, deci ‘no’
Preparada para otro trial?
• Grafico
• Variables independiente (y niveles)
• Variable dependiente
Resultados tipicos para este tipo de busqueda
# distraccion
2 4 6 10 20 30
“No”
“Yes”
Tie
mp
o d
e re
acci
on
(m
s)
Analysis en paralelo.
• Combinar dos features (color y orientacion de la linea)
Listo??
2. Conjunction search (Busqueda en serie): - si ves una linea Azul Horizontal, deci ‘si!’, - de lo contrario, deci ‘no’
Listo para otro trial?
• Grafico
• Variables independiente (y niveles)
• Variable dependiente
Treisman’s Results for “Conjunction Search”
# of items in display
2 4 6 10 20 30
“No”
“Yes”
ReactionTime(msec)
When higher order analysis or integration of multiple features is required, search is much harder, and reaction time rises with number of distractors.
La teoria de Treisman es puramente bottom-up
No explica la influencia top-down de contexto, expectativas, etc
Influencia de las expectativas (top-down influence)
• Rostros huecos (Chaplin) • De donde viene la luz?• Ventaja de la palabra vs. la letra• Palabras ocultas
El cerebro asume que la luz viene de arriba.
De donde viene la luz?
PAVO
RCVD
XXXX
XXXX
TXXXX V
TXXXX V
V XXXX TXXXX V
Y si en vez de RCVD pongo MAVO?
Ventaja de la palabra vs. la letra
Palabras ocultasRED VS. PEBSPOT VS. SROT
Laboratorio (CogLab)
• superioridad de la palabra
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