PSY Psychologie de la perception. Reconnaissance d’objets.

Présentation au sujet: "PSY Psychologie de la perception. Reconnaissance d’objets."— Transcription de la présentation:

1 PSY 2055. Psychologie de la perception. Reconnaissance d’objets.
Frédéric Gosselin

2 Les niveaux de traitement de Marr (1982; et l’ajout de Palmer, 1999)
Image rétinienne (Marr) / stimulus proximal (Palmer) “Primal sketch” / stade de l’image 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 l’observateur Représentation 3-D / stade de l’objet Représentations centrées sur les objets complets Stade de la catégorie (Palmer) Propriétés, fonctions, etc. de l’objet ou des objets

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

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

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 l’on peut percevoir plusieurs choses en même temps? Et les groupements temporaux? Une réponse venant de l’école de la Gestalt : la Pragnanz Correspond à la “vraissemblance” de Helmholtz

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

7 (Marroquin)

8 La synchronie événementielle

9 La synchronie événementielle

10 Forme/fond

11 Une “mooney figure”: groupement par “familiarité”

12 Une “mooney figure”: groupement via la familiarité

13 La nécessité de l’attention et la FIT
Quelques démonstrations “Feature Integration Theory” (FIT) Tests empiriques de la FIT Seitz et Watanabe (2003)

14 Choisissez et mémorisez une carte.

15 Votre carte est celle qui manque!

16 Quelques phénomènes révélants l’importance des processus “top-down” (et la relative pauvreté des processus “bottom-up) “Change blindness” (p. ex. le tour de magie) “Inattentional blindness” Images “Mooney”

17 “Flicker change blindness”
(O'Regan, Rensink et Clark, 1998)

18 “Mud-splash change blindness”, I
(O'Regan, Rensink et Clark, 1998)

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

20 “Mud-splash change blindness”, III
(O'Regan, Rensink et Clark, 1998)

21 “Inattentional blindness”
Démo (Simons et Chabris, 1999)

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

23 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 d’attributs (e.g., carte des couleurs, carte des orientations , etc.) Une carte maîtresse des positions

24 Cartes d’attributs Y est encodé ce qu’il y a dans le monde en fait d’attributs visuels N’y est pas encodé : Où ces attributs sont dans le monde Et, donc, quels sont les objets présents dans le monde

25

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

27

28 Le rôle de l’attention dans la FIT
L’attention 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 d’objet

29 Tests empiriques de la FIT
Recherche visuelle Conjonctions illusoires

30 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 d’attributs simples devrait être indépendante du nombre de distracteurs La recherche de cibles définies par des conjonctions d’attributs devrait varier en fonction du nombre distracteurs

31 Recherche d’un seul attribut
Y a-t-il un T à droite? T T T T T T T • D’après la FIT une recherche d’un seul attribut visuel ne devrait pas demander d’attention T T T T • Il devrait y avoir “pop out”

32 Recherche d’une conjunction d’attributs
Y a-t-il un T à droite? T X X T • La cible est définie par sa forme et sa couleur X T T T T T T T X X • Ceci requière l’intervention de l’attention • Il faut donc porter sont attention sur chaque “objet” jusqu’à ce que la cible soit trouvée

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

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

35 Treisman et Schmidt (1986) 2 X T O 8
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.

36 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

37 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 : l’attention est cruciale (voire nécessaire) pour que le traitement visuel se fasse

38 Qu’est-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 n’avons que 26 lettres dans notre alphabet mais nous pouvons nous en servir pour écrire les 75,000 mots de la langue française

39 RBC ... Extraction des contours
Détection des propriétés non-accidentelles Application de la règle des minima Identification des géons et de leurs relations spatiales Activation des représentations d’objets ...

40 “Recognition by Components Theory” (RBC) (Biederman, 1987, 1990)
Les représentations “2.5D sketch” contiennent assez d’information pour extraire des “geons”. Geons = alphabet de moins de 50 parties

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

42 (Gibson et al., soumis)

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

44 482 = 2304

45 RBC ... Extraction des contours
Détection des propriétés non-accidentelles Application de la règle des minima Identification des géons et de leurs relations spatiales Activation des représentations d’objets ...

46 Segmentation des parties
Les parties d’un 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)

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

48 Test empirique, I L’élimination des contours qui définissent les concavités rend la reconnaissance difficile (Biederman, 1987)

49 (Fahlstrom)

50 RBC ? ... Extraction des contours
Détection des propriétés non-accidentelles Application de la règle des minima Identification des géons et de leurs relations spatiales •Macaroni •À l’embouchure du •Cylindre Activation des représentations d’objets ? ...

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

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

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

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

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

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

57 RBC ... Extraction des contours
Détection des propriétés non-accidentelles Application de la règle des minima Identification des géons et de leurs relations spatiales Activation des représentations d’objets ...