The processing sequence from low to high spatial frequencies investigated by temporal sampling
Thèse ou mémoire / Thesis or Dissertation
Date de publication
Autrices et auteurs
Identifiant ORCID de l’auteur
Contributrices et contributeurs
Direction de recherche
Publié dans
Date de la Conférence
Lieu de la Conférence
Éditeur
Cycle d'études
Maîtrise / Master's
Programme
Affiliation
Mots-clés
- visual object recognition
- coarse-to-fine hypothesis
- random temporal sampling
- perception
- échantillonnage temporel
- reconnaissance visuelle d’objets
Organisme subventionnaire
Résumé
Résumé
Les caractéristiques temporelles du traitement des fréquences spatiales en reconnaissance
d’objets ont été étudiées auprès d’observateurs adultes normaux. Les cibles étaient des images
d’objets familiers filtrées spatialement (fréquences centrales de 1,2 cycles par degré (cpd); 2,4 cpd;
4,8 cpd; et 9,6 cpd) présentées pendant 200 ms. La visibilité de la cible variait à travers le temps
en fonction d'une fonction d'échantillonnage aléatoire affectant le rapport signal/bruit (le signal
étant l'image cible; le bruit étant un champ de bruit blanc superposé). La tâche en était une
d’appariements avec délai et choix forcé de la cible parmi quatre alternatives non filtrées (4AFC).
Les résultats montrent que le traitement visuel était initialement dominé par la bande de 4,8 cpd,
suivie brièvement par celle de 9,6 cpd, puis 1,2 cpd et enfin 2,4 cpd. Les résultats montrent que le
contenu fréquentiel des oscillations du stimulus (i.e. les variations temporelles du rapport signal
sur bruit) interagit à la fois avec le temps et la bande de fréquences spatiales des stimuli, montrant
ainsi que le simple passage du temps n'est pas le seul déterminant du traitement des fréquences
spatiales en reconnaissance visuelle. Un algorithme d'apprentissage automatique exposé aux
patterns de données des participants individuels (avec validation croisé un-contre-tous) les a
classés avec succès en fonction de leur condition de fréquence spatiale avec une précision de 90.6
% en utilisant seulement 8.1 % des attributs disponibles. Les résultats remettent en question
l'hypothèse du traitement visuel de grossier à fin (i.e. « coarse-to-fine »).
The temporal features of spatial frequency processing in visual object recognition were investigated in adult normal observers. Targets were spatially filtered images of familiar objects (center frequencies of 1.2 cycles per degree (cpd), 2.4 cpd, 4.8 cpd, 9.6 cpd) displayed for 200 ms. Target visibility varied through time according to a random sampling function affecting the signal to-noise ratio (the signal being the target image; the noise being a superimposed visual white noise field). The task was a four-alternative forced-choice (4AFC) delayed-matching task, with non spatially filtered response alternatives. The results show that visual processing was initially dominated by the 4.8 cpd band, followed briefly by 9.6 cpd, then 1.2 cpd and finally 2.4 cpd. The results also show that the frequency content of stimulus oscillations (i.e. of the temporal variations of signal-to-noise ratio) interacts with both time and the spatial frequency band of the stimuli, thereby showing that the simple passage of time is not the only determinant of spatial frequency processing in visual recognition. A machine learning algorithm exposed to the data patterns of individual participants (with leave-one-out cross-validation) successfully classified them according to their spatial frequency condition with 90.6% accuracy using only 8.1% of the available features. Comparison of the present findings with those of other studies conducted recently in our lab suggest that the temporal progression of spatial frequency processing is influenced by higher-order cortical areas specialized for different stimulus types.
The temporal features of spatial frequency processing in visual object recognition were investigated in adult normal observers. Targets were spatially filtered images of familiar objects (center frequencies of 1.2 cycles per degree (cpd), 2.4 cpd, 4.8 cpd, 9.6 cpd) displayed for 200 ms. Target visibility varied through time according to a random sampling function affecting the signal to-noise ratio (the signal being the target image; the noise being a superimposed visual white noise field). The task was a four-alternative forced-choice (4AFC) delayed-matching task, with non spatially filtered response alternatives. The results show that visual processing was initially dominated by the 4.8 cpd band, followed briefly by 9.6 cpd, then 1.2 cpd and finally 2.4 cpd. The results also show that the frequency content of stimulus oscillations (i.e. of the temporal variations of signal-to-noise ratio) interacts with both time and the spatial frequency band of the stimuli, thereby showing that the simple passage of time is not the only determinant of spatial frequency processing in visual recognition. A machine learning algorithm exposed to the data patterns of individual participants (with leave-one-out cross-validation) successfully classified them according to their spatial frequency condition with 90.6% accuracy using only 8.1% of the available features. Comparison of the present findings with those of other studies conducted recently in our lab suggest that the temporal progression of spatial frequency processing is influenced by higher-order cortical areas specialized for different stimulus types.
Table des matières
Notes
Notes
Autre version linguistique
Ensemble de données lié
Licence
Approbation
Évaluation
Complété par
Référencé par
Ce document diffusé sur Papyrus est la propriété exclusive des titulaires des droits d'auteur et est protégé par la Loi sur le droit d'auteur (L.R.C. (1985), ch. C-42). Sauf si le document est diffusé sous une licence Creative Commons, il ne peut être utilisé que dans le cadre d'une utilisation équitable et non commerciale comme le prévoit la Loi (i.e. à des fins d'étude privée ou de recherche, de critique ou de compte-rendu). Pour toute autre utilisation, une autorisation écrite des titulaires des droits d'auteur sera nécessaire.