Generazione di controllato rigorosamente stimoli per gli esperimenti di riconoscimento di figura

Questo documento descrive un metodo per la generazione di figure rigorosamente controllato e oggettivamente definito stimolo per gli studi sul riconoscimento delle figure casuali. Gli stimoli sono chiamati (punto6 , linea n ) o (6 n) figure. Un (6, n) figura è costituito da segmenti di linea n occupate tra n coppie di punti situati ai vertici di un esagono regolare invisibile. La figura 1 Mostra un esempio di un (6, 4) figura che è specificato da quattro coppie di etichette per i vertici di un esagono regolare invisibile. Le etichette di designano i segmenti di linea della figura (Vedi Figura 1). Chiamiamo questa specifica delle figure un formato di riga specifica.

Precedentemente, l’autore calcolato le proprietà strutturali teorici grafico di (6 n) figure (chiamato caratteristiche invarianti, o più specificamente il grafico invarianti¹) e non-invariante proprietà (dette caratteristiche superficiali) per figure con n = 1 a 6 e il funzione i valori memorizzati in un database. Caratteristiche invarianti riflettono i fondi strutturali (più precisamente, topologico) proprietà e caratteristiche superficiali riflettono le proprietà non-topologiche e metriche per la maggior parte di una data figura.

Un numero di record nel database identifica in modo univoco una figura nel formato specifica linea. Di conseguenza, una ricerca esaustiva per valori specifici di valori invarianti e/o superficiale caratteristica nel database consente di recuperare i numeri dei record per le figure che soddisfano le condizioni dalle figure serie di (6 n) totale. Le figure Estratto possono servire come gli stimoli per un esperimento. Ogni record nel database contiene variabili che includono il set isomorfo a cui appartiene la figura; vari grafico invarianti, quali il numero di cicli, circonferenza, punto di copertura, il numero di punti critici, raggio, numero dei punti centrali, numero di componenti, massimo grado, numero di punti di massimo grado, numero di punti isolati, e numero di endpoint; valori di funzione non-grafico, ad esempio il numero di intersezioni e frastagliatura dei contorni definiti dai vertici e intersezioni; e superficiale caratteristica valori, ad esempio le posizioni delle caratteristiche invarianti e (nel caso in cui ci sono posizioni plurale) le indicazioni formate da posizioni plurale. Ad esempio, un ciclo indica una sequenza chiusa di segmenti di linea, un grado di un punto è il numero di incidente di segmenti di linea con quel punto, un punto isolato è un punto con un grado di 0 e un endpoint è un punto con un grado di 1. Utilizzando le figure di valori del database, tutti i (6, n) invariante caratteristica da n = 1 a 6 possono essere ordinate nei numeri dei set isomorfi riportato nell’appendice 1¹. Vedere la Figura 2 per un esempio di informazioni memorizzate in ciascun record.

Si noti che le cifre che appartengono a ciascun gruppo isomorfo sono topologicamente equivalente nonostante le differenze di forma. Parecchi studi hanno sostenuto che le strutture topologiche sono percepiti prima della proprietà più specifiche di dato figure^2,3,4,5. Cambiando sistematicamente figure di stimolo, l’autore ha affermato che i rilevamenti e le comparazioni delle caratteristiche invarianti precedono le rilevazioni e confronti di caratteristiche superficiali⁶. L’esperimento attuale è un tentativo di chiarire se la caratteristica superficiale della lunghezza di linea è fondamentale per il riconoscimento delle coppie di figura sotto la condizione che i valori invariante caratteristica sono tutti equivalenti tra le coppie di figura (cioè, reciprocamente isomorfi).

I tipi di figure di stimolo che vengono utilizzati in esperimenti è criticamente importante figura ricerca di riconoscimento. Ci sono due tipi di figure di stimolo: quelli che sono generati casualmente e quelli generati ad hoc allo scopo di uno studio. Per ridurre confonde associati a fattori non sotto controllo sperimentale, l’uso di cifre generati casualmente è generalmente considerato più appropriato. Ci sono diversi tipi di figure casuali, ad esempio, istogrammi casuale⁷ e matrici random⁸, ma le cifre casuali utilizzate più di frequente nella ricerca di riconoscimento visivo in psicologia sono poligoni casuale⁹. Una regola generale per rendere casuale poligoni è quello di collegare sedi distribuite in modo casuale di n punti in un’area quadrata con segmenti di linea in maniera tale che il perimetro del segmento di linea è per lo più convesso e poi il colore all’interno del perimetro. Un indice oggettivo utilizzato di frequente per poligoni casuale è il numero di flessioni del perimetro di un poligono, che rappresenta la complessità della figura^10,11,12. Come all’interno della figura viene colorato, proprietà strutturali per quanto riguarda il perimetro sono limitate al numero di flessioni. Inoltre, con l’eccezione del numero di flessioni, nessuna informazione è dato circa l’intero set di poligoni casuale o la relazione tra distinti poligoni casuale.

Le figure in assialsimmetrici coppie (Ax) di figure sono noti per essere più difficile da discriminare a coppie non identici in un compito di decidere se una determinata coppia di figure è ruotato-a-essere-identici (Idr)^{13,14, 15}. le due figure in una coppia dir Id e quelli in una coppia di Ax sono reciprocamente isomorfi e hanno corrispondenti segmenti di linea che sono della stessa lunghezza. Tuttavia, se monotonia di lunghezze di linea tra i due figure in una coppia aumenta la difficoltà di discriminazione di una coppia non identico rispetto a quello di una coppia di Ax è poco chiara. In questo esperimento, prestazioni di discriminazione partecipante è stata confrontata fra coppie di Ax e non identici, non assialsimmetrici (Nd). Le differenze nelle lunghezze di riga sono stati sperimentalmente controllate tra le due figure. A causa la precedenza di rilevare differenze di valore invariante caratteristica prima le differenze di valore superficiale caratteristica durante il riconoscimento di figura⁵, le coppie di figura Nd dovevano essere reciprocamente isomorfi in modo che le differenze di lunghezza di linea non sarebbe confuso con differenze di valore invariante caratteristica.

Coppie di Figura esperimento 1 in autore-utilizzato (6, 5) per esaminare l’ipotesi che la mancanza di differenze di lunghezza di linea influenzato il livello di difficoltà di discriminazione delle figure in Ax coppie¹⁵. I risultati hanno dimostrato che le latenze erano più brevi per Nd paia di 0 (cioè, nessuna differenza in lunghezza totale delle linee tra figure accoppiati) rispetto a quelli per coppie di Ax, che ha indicato che l’ipotesi era insopportabile. Si è sostenuto che le differenze di valore superficiale caratteristica non sotto controllo sperimentale hanno maggiori probabile di essere presenti in figure complesse, e i partecipanti potrebbero fare uso di questi. È interessante notare che, parecchi studi hanno sostenuto che la presenza di un ciclo è preattentively rilevato^16,17. Al contrario, Julesz ha affermato che la presenza di un endpoint è stata rilevata in una fase precoce della segregazione delle figure dal fondo¹⁸.

Per risolvere questo problema, più semplice (6, 4) figura coppie sono stati scelti per esaminare l’ipotesi. Fuori nove serie isomorfiche (6, 4) le figure, le figure che appartenevano a due gruppi isomorfi sono state usate come stimoli. Entrambi gli insiemi di figure condiviso facilmente rilevabili caratteristiche invarianti di (un) endpoint e un ciclo (vale a dire, un triangolo) in comune. Consultate i dati di esempio di nove serie isomorfiche nella Figura 3. Inoltre, vedere la colonna di p = 6 e q = 4 in appendice 1¹.

Tre tipi di base di coppia sono stati generati: Idr, Ax e Nd coppie. La lunghezza totale delle linee di un ciclo (in particolare, un triangolo) era equalizzato tra le due figure in ogni coppia per tutti i tipi di coppia. Usando questo vincolo, rispettivi triangoli di una coppia di figura divennero sia reciprocamente identico o Ax in forma. Coppie di ND sono state ulteriormente subcategorized secondo differenze nelle lunghezze di endlines tra le due figure in ogni coppia, con l’unità di lunghezza impostata come il lato di un esagono regolare invisibile. Questo ha reso Nd 0, Nd 0,27, Nd 0,73e Nd 1 paia (cioè, la linea lunghezza differenze hanno variate da 0 a 1). Come la presenza di un’intersezione di segmenti di linea è conosciuta per essere preattentively rilevato¹⁹, figure con intersezione linea segmenti sono stati esclusi dagli stimoli. Vedere gli esempi di Idr, Ax, Nd 0, Nd 0,73e Nd 1 coppie in Figura 4. Per evitare le distorte aspettative dei partecipanti, il numero di Idr coppie (‘stesse’) è stato impostato per essere uguale alla somma di Ax (‘diverso’) e coppie (‘diverse’) Nd.