vision general del curso conocimiento visualmente. como reconocer lo que vemos? (cap.3) obtenerlo...

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

EE

EE

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E E

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EEE

E E

EE

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