在自然图像中图案掩盖的相位依赖不对称性,由内在位置不确定性解释
Anqi Zhang1,2,3, Eric S Seemiller4,5, Wilson S Geisler1,6,7
1Center for Perceptual Systems, University of Texas at Austin, Austin, TX, USA.
Journal of vision
|September 25, 2023
概括
这项研究探讨了自然场景中的目标检测如何取决于图像相似性. 令人惊的是,一个具有位置不确定性的简单模型准确地预测了检测值,挑战了以前的假设.
科学领域:
- 视觉感知 视觉感知 视觉感知
- 计算神经科学是一种计算神经科学.
- 图像处理 图像处理
背景情况:
- 在自然环境中进行视觉搜索涉及对复杂背景的目标进行检测.
- 之前的模型使用了相不变相似性 (SA),发现检测值与亮度,对比度和SA相称.
- 一个简单的模板匹配观察者与分割正常化预测了这些发现.
研究的目的:
- 为了研究相位依赖图像相似性 (SIA) 对目标检测值的影响.
- 将实验结果与模板匹配观察者模型的预测进行比较.
- 为了确定是否结合位置不确定性可以改善模型预测.
主要方法:
- 参与者执行了视觉搜索任务,目标和背景在相位依赖相似性 (SIA) 中变化.
- 测量了心理测量功能,以确定不同背景条件的检测值.
- 一个模板匹配的观察者模型被调整为包括内在位置不确定性.
主要成果:
- 检测值随着相位依赖相似性 (SI下载A) 的增加而单调地下降,与之前的研究一致.
- 标准模板匹配模型预测SIA的U形函数,与观察到的单调下降相矛盾.
- 当包含少量的位置不确定性时,该模型准确地预测了观察到的值.
结论:
- 阶段依赖相似性 (SI下载A) 是影响自然场景中目标检测能力的一个重要因素.
- 简单的模板匹配模型需要修改,例如结合位置不确定性,以准确预测人类视觉搜索性能.
- 这些发现推动了我们对视觉搜索机制和场景感知计算模型的理解.
