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PSY 2055. Psychologie de la perception. Reconnaissance dobjets. Frédéric Gosselin.

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1 PSY Psychologie de la perception. Reconnaissance dobjets. Frédéric Gosselin

2 Les niveaux de traitement de Marr (1982; et lajout de Palmer, 1999) Image rétinienne (Marr) / stimulus proximal (Palmer) Primal sketch / stade de limage –Détection de contours, de blobs, de régions; groupement minimal 2.5-D sketch / stade de la surface –Surface visible, orientée en profondeur par rapport à lobservateur Représentation 3-D / stade de lobjet –Représentations centrées sur les objets complets Stade de la catégorie (Palmer) –Propriétés, fonctions, etc. de lobjet ou des objets

3 Objet distal Qualia... Objet perceptuel Observatrice Top-down / bottom-up Bottom-up Top-down

4 1 monde Neurophysiologie 1 percept véridique Psychologie cognitive Niveau de traitement … IT?...

5 Retour au problème du liage Comment ces activations morcelées sont-elles regroupées en éléments de plus en plus complexes pour aboutir à des objets puis à des catégories? Une réponse provenant des neurosciences : la synchronie neurale –Mais comment expliquer que lon peut percevoir plusieurs choses en même temps? –Et les groupements temporaux? Une réponse venant de lécole de la Gestalt : la Pragnanz –Correspond à la vraissemblance de Helmholtz

6 Lois dorganisation de la Gestalt Symmétrie Proximité Similarité Fermeture Bonne continuation (V1 et V2; Grosof, Shapley & Hawken, 1993)

7 (Marroquin)

8 La synchronie événementielle

9

10 Forme/fond

11 Une mooney figure: groupement par familiarité

12 La nécessité de lattention et la FIT Quelques démonstrations Feature Integration Theory (FIT) Tests empiriques de la FIT

13 Choisissez et mémorisez une carte.

14 Votre carte est celle qui manque!

15 Quelques phénomènes révélants limportance des processus top-down (et la relative pauvreté des processus bottom-up) Change blindness (p. ex. le tour de magie) Inattentional blindness

16 Mud-splash change blindness (O'Regan, Rensink et Clark, 1998)

17 Mud-splash change blindness (O'Regan, Rensink et Clark, 1998)

18 Flicker change blindness (O'Regan, Rensink et Clark, 1998)

19 Mud-splash change blindness (O'Regan, Rensink et Clark, 1998)

20 Inattentional blindness (Simons et Chabris, 1999) Démo _lab/demos.html

21 Feature Integration Theory (FIT) Treisman (1980, 1988, 1993) Lattention est nécessaire pour lier les attributs visuels Les objets sont codés à la fois en parallèle et en série Lattention ressemble à un faisceau circulaire

22 FIT: dans le détail Les attributs visuels (couleur, taille, orientation, etc.) sont codés en parallèle par des modules spécialisés Les modules créent deux types de cartes –Cartes dattributs (e.g., carte des couleurs, carte des orientations, etc.) –Une carte maîtresse des positions

23 Cartes dattributs Y est encodé ce quil y a dans le monde en fait dattributs visuels Ny est pas encodé : –Où ces attributs sont dans le monde –Et, donc, quels sont les objets présents dans le monde

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25 Carte maîtresse des positions Y sont encodées les positions mais pas la nature des attributs

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27 Le rôle de lattention dans la FIT Lattention peut se déplacer dans la carte maîtresse des positions Fait le pont entre les attributs et les positions Les attributs dans le faisceau attentionel activent temporairement une représentation dobjet

28 Tests empiriques de la FIT Recherche visuelle Conjonctions illusoires

29 Expériences en recherche visuelle Enregistre les temps pris par les sujet pour dire si la cible est présente ou pas. Le nombre de distracteurs varie. Prédictions : –La recherche dattributs simples devrait être indépendante du nombre de distracteurs –La recherche de cibles définies par des conjonctions dattributs devrait varier en fonction du nombre distracteurs

30 Recherche dun seul attribut Y a-t-il un T à droite? T T T T T T T T T T T Daprès la FIT une recherche dun seul attribut visuel ne devrait pas demander dattention Il devrait y avoir pop out

31 Recherche dune conjunction dattributs X T T T X T T X T TX X T T La cible est définie par sa forme et sa couleur Ceci requière lintervention de lattention Il faut donc porter sont attention sur chaque objet jusquà ce que la cible soit trouvée Y a-t-il un T à droite?

32 Résultats typiques (p. ex. Treisman et Geldade, 1980)

33 Conjonctions illusoires Sans attention les attributs devraient se combiner aléatoirement Conjonctions illusoires

34 Treisman et Schmidt (1986) Deux réponses demandées à chaque essai : i) Identifier les chiffres noirs ii) Identifier les couleurs et les formes des lettres Les sujets combinent les attributs visuels des lettres illusoirement environ 30% du temps –P. ex. disent avoir vu un T ou un O. 28XTO

35 Quelques critiques Un seul faisceau attentionnel? Quels sont les attributs primitifs? –P. ex., le traitement des conjonctions devient de plus en plus parallèle avec la pratique Une chose est certaine : lattention est cruciale (voire nécessaire) pour que le traitement visuel se fasse

36 Quest-ce qui vient après le groupement de quelques attributs primitifs? Souvenez-vous du problème des cellules de type grand-mère Un alphabet de partie primitives (les géons) –Nous navons que 26 lettres dans notre alphabet mais nous pouvons nous en servir pour écrire les 75,000 mots de la langue française

37 Recognition by Components Theory (RBC) (Biederman, 1987, 1990) Geons = alphabet de moins de 50 parties …

38 Quatre dimensions : (1) le type de symétrie perpendiculairement à laxe (3 poss.)? (2) taille constante, expansion et/ou contraction le long de laxe (4 poss.)? (3) axe droit ou courbé (2 poss.)? et (4) possède des coins ou pas (2 poss.)? (3 * 4 * 2 * 2 48 géons)

39 48 2 = 2304

40 Extraction des contours Application de la règle des minima Activation des représentations dobjets RBC Détection des propriétés non-accidentelles Identification des géons et de leurs relations spatiales...

41 Les geons sont définis par des propriétés qui sont robustes aux changements de perspectives. P. ex. une brique = 3 * 3 arêtes parallèles, 1 coin interieur en Y et 3 coins extérieurs en flèche Il sagit de propriétés non-accidentelles des contours dans limage. Kayaert, Biedeman et Vogels (2003) ont montré que les cellules de IT répondaient davantage aux propriétés non-accidentelles quaux propriétés accidentelles des objets.

42 (Gibson et al., 2007)

43 Extraction des contours Application de la règle des minima Activation des représentations dobjets RBC Détection des propriétés non-accidentelles Identification des géons et de leurs relations spatiales...

44 Segmentation des parties Les parties dun objet sont habituellement délimitées par des points de concavité maximale –Règle des minima Comment apparier les points de concavité maximale? –Règle des plus proches voisins (?) (Hoffman et Richard, 1984)

45 Exemple de segmentation en parties (Hoffman et Richard, 1984)

46 Test empirique, I Lélimination des contours qui définissent les concavités (et les propriétés non-accidentielles) rend la reconnaissance difficile (Biederman, 1987)

47 (Fahlstrom)

48 Extraction des contours Application de la règle des minima Activation des représentations dobjets RBC Détection des propriétés non-accidentelles Identification des géons et de leurs relations spatiales... Macaroni À lembouchure du Cylindre ?

49 Différent exemplaire de la même catégorie de base Test empirique, II : Biederman et Cooper (1991, Expérience 1) Images complémentaires… (1) ne partageant pas leurs géons (2) partageant leurs géons

50 Extraction des contours Application de la règle des minima Activation des représentations dobjets RBC Détection des propriétés non-accidentelles Identification des géons et de leurs relations spatiales... Amorçage visuel Amorçage sémantique

51 Test empirique, II : Biederman et Cooper (1991, Expérience 1)

52 Biederman et Cooper (1991, Expérience 1) Amorçage sémantique Bloc 1IdentiqueComplémentaire avec mêmes géons Différent exemplaire de la même catégorie de base Temps de réponse Amorçage visuel

53 Biederman et Cooper (1991, Expérience 2) Image complémentaire 1 Image complémentaire 2Différent exemplaire de la même catégorie de base

54 Biederman et Cooper (1991, Expérience 2) Amorçage sémantique Bloc 1IdentiqueComplémentaire avec géons différents Différent exemplaire de la même catégorie de base Temps de réponse Amorçage visuel


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