第五講:Spatial Vision and Form Perception
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在2011年10月15日 (六) 14:02所做的修訂版本
知覺心理學第五講
日常所見
機器視覺
Spirit in Mars
2004-1-4 Sashimi (生魚片)
Spirit
Inverse projection problem
又稱 Inverse Optics
Figure 5.4
- An environmental sculpture by Thomas Macaulay
- <-從二樓陽台看
從一樓看->*
Figure 5.5
- 找一找鉛筆和眼鏡
Figure 5.6
- 這些人是誰?
Figure 5.7
- 從不同角度看
Figure 5.8
- 哪些照片是同一個人?
The Gestalt Approach to Object Perception P.104
完形心理學
- Figure 5.9根據這些點(dot)累積創造出我們對臉的知覺的嗎?
似動現象(Apparent Movement)
- Figure 5.10
錯覺輪廓(Illusory Contour)
- Figure 5.11
Pragnanz
相似性 law of similarity
- 身體、肢體、球桿、視線方向均相似
Good continuation (5.16)
好的連續效果被視為交織鏈
- 共同區域(Common Region,圖5.18b)、
連結律(Uniform Connectedness,圖5.18c)、 以及同步發生(Synchrony,圖5.18d)
- Common fate
- 12張臉孔在內?
- 你看到什麼?
- 知覺到的其中一個物體,另一個就成為背景
(a)實驗呈現方式 (b)當深色方塊被看成背景, 則小黑點落在小方塊邊界上 (c)當被看成中間有孔的深色方塊, 則小黑點落在黑色方塊邊界上
- Figure ground
separation 圖形 背景分離
Gestalt law as Heuristics
Recognition by component
Non-accidental properties
- 上面的三條線
- 上面的兩條線
都是非偶發特性(non-accidental
properties)
- Biederman的實驗
Nonaccidental properties
- 6個geons的飛機
- 3個geons的飛機
場景知覺(Gist of the Scene)
- Mary Potter(1976)
- 快速呈現16張複雜場景圖片,每張只呈現250毫秒。
- 再呈現另一張測試圖片,問受試者是不是之前出現過的
- 結果受試者都可以看得到
- p.114 figure 5.34
- Li Fei-Fei (2007)
- 利用masking
- 每張圖片呈現27到500毫秒,每張圖片呈現完之後會呈現一個mask來精確控制刺激呈現時間
- 結果67ms 即可辨識
- p.115 figure5.35
- Masking
- masking procedure
- 抵消�persistence of vision
Global Image Feature
- Oliva and Torralba (2001, 2006)
- Degree of naturalness
- Degree of openness
- Degree of roughness
- Degree of expansion
- Color
參見p.115 figure 5.36
light-from-above heuristic
- 實例
Semantic Regularity
- Figure 5.39 (P.117)
- Hollingworth (2005)
- 前圖為例,條件為二
- 目標出現
- 目標不出現
- 作業
- 目標出現在何處
- 目標該出現在何處(在無目標條件下)
- 結果
- 小圓:目標出現時
- 大圓:目標不出現時
- Figure 5.40 (p.118)
- Palmer (1975)
- 先呈現給受試者流理台的圖片(圖5.40左)
- 然後再快速閃現另一組圖片(圖5.40右)
- 當後面出現的這張圖片為麵包的時候,受試者的正確率較高。
- Figure 5.41 (p.118)
- multiple personalities of blob
- Oliva & Torralba (2007)
The Role of Inference in Perception
theory of unconscious inference P.118
當我們面對不清楚的刺激時,視覺系統會根據其他各種條件,比如過去經驗,去推測當下的刺激為何。這樣的知覺推理歷程稱之為Theory of unconscious inference
- Figure 5.42 (p.119)
- likelihood principle
- Bayesian inference