视觉搜索和真实图像相似性:通过深度学习的镜头进行经验评估
Marco A Petilli1, Francesca M Rodio2,3, Fritz Günther4
1Department of Psychology, University of Milano-Bicocca, Milano, Italy. marco.petilli@unimib.it.
Psychonomic bulletin & review
|September 26, 2024
概括
这项研究使用深度学习来验证现实世界场景中的视觉搜索原则. 搜索效率随着目标-干扰器相似度下降和干扰器-干扰器相似度增加而提高.
科学领域:
- 认知心理学 认知心理学
- 计算机视觉 计算机视觉
- 神经科学是一个神经科学.
背景情况:
- 视觉搜索效率是注意力研究的一个关键领域.
- 肯和汉弗莱斯的相似性原理解释了目标-干扰器 (TD) 和干扰器-干扰器 (DD) 的相似性如何影响搜索.
- 现有的原则缺乏生态验证和对现实世界场景的概括性.
研究的目的:
- 在视觉场景中计算估计对象相似性.
- 使用深层卷积神经网络 (CNN) 预测人类搜索效率.
- 为视觉搜索中的相似性原则提供生态证据.
主要方法:
- 利用深层卷积神经网络 (CNN) 来分析对象相似性.
- 估计的目标-干扰器 (TD) 和干扰器-干扰器 (DD) 的相似性计算.
- 与人类搜索效率数据相关联的计算相似性估计.
主要成果:
- 生态证据支持相似性原则:随着TD相似性的减少和DD相似性的增加,搜索得到了改善.
- TD和DD的相似性在CNN层中分离:DD的相似性影响粗略的特征 (中间层),TD的相似性影响复杂的特征 (最终层).
- 证明不同的相似之处会影响不同的感知处理水平.
结论:
- 该研究提供了视觉搜索相似性原则的首次生态验证.
- 深度学习模型可以预测人类搜索效率,并提供对视觉处理的见解.
- 这种计算方法将基于实验室的发现与现实世界的视觉搜索需求相结合.
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