Cue reliability/depth calibration in space perception

空间感知中的提示可靠性/深度校准

基本信息

  • 批准号:
    6631340
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 27.74万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2003
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2003-05-01 至 2006-04-30
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

DESCRIPTION (provided by applicant): Humans routinely and confidently base their physical actions on the visual perception of space. We step off curbs but not cliffs, merge successfully with oncoming traffic, and dice chicken without chopping off our fingers. How does the visual system build representations of the environment that are so reliable? Recent work has shown that visual performance is in many ways nearly optimal. An important example of this occurs when multiple types of visual information (such as stereo, perspective, and motion parallax) are present, and the scene's layout could be determined from any of them. This is often the case in natural vision. In this situation, the visual system often constructs a percept that not only uses all the sources of information, but averages them together to create the perceived scene, with the most reliable sources given the greatest weight in the average. In principle, such weighted averaging should affect not only the appearance of the scene, but also the performance of tasks that use the percept. It is not yet known whether this is the case. The first study in the proposal quantifies the improvement in performance, using high quality visual displays and a task that is important for driving. There are also situations in which different sources of information could, in principle, be combined to give an extra boost to performance, above and beyond the use of a weighted average. This can happen because different cues excel at providing different sorts of information about shape and distance. If the information from different cues could be combined before each cue is used to estimate various aspects of the scene layout, a "nonlinear" improvement in performance could be realized. Does the visual system exploit this opportunity? The answer to this question is important for understanding the neural mechanisms of visual perception. The second study addresses this question by measuring performance in a task in which observers adjust the shapes of simulated objects. Finally, the visual system builds accurate percepts and is exquisitely sensitive to changes in spatial layout. This requires that the system be kept finely tuned. Any drift in its computational mechanisms must be quickly detected and corrected. How this is done is not understood, but there is reason to believe the visual system can compare the outputs from different mechanisms with each other, and recalibrate itself when discrepancies are found. We propose that this process can be understood using the same conceptual tools that have already been developed to understand cue combination. We exploit a depth recalibration phenomenon discovered forty years ago to test predictions about how fast different visual mechanisms will be recalibrated when they disagree with each other.
描述(由申请人提供):人类通常并自信地将他们的身体行为建立在对空间的视觉感知的基础上。我们走下路缘,但不走下悬崖,成功地与迎面驶来的车辆汇合,在不砍断手指的情况下切鸡肉。视觉系统如何构建如此可靠的环境表征?最近的研究表明,视觉表现在很多方面都接近最佳。当存在多种类型的视觉信息(例如立体、透视和运动视差)时,就会出现一个重要的例子,并且可以根据其中任何一种来确定场景的布局。自然视觉中经常出现这种情况。在这种情况下,视觉系统通常会构建一种感知,不仅使用所有信息源,还将它们平均起来以创建感知场景,其中最可靠的信息源在平均值中被赋予最大的权重。原则上,这种加权平均不仅应该影响场景的外观,还应该影响使用感知的任务的性能。目前尚不清楚情况是否如此。该提案中的第一项研究使用高质量视觉显示器和对驾驶很重要的任务来量化性能的改进。在某些情况下,原则上可以将不同的信息源结合起来,以超越加权平均的使用来额外提高性能。之所以会发生这种情况,是因为不同的线索擅长提供有关形状和距离的不同类型的信息。如果可以在使用每个提示来估计场景布局的各个方面之前组合来自不同提示的信息,则可以实现性能的“非线性”改进。视觉系统会利用这个机会吗?这个问题的答案对于理解视觉感知的神经机制很重要。第二项研究通过测量观察者调整模拟物体形状的任务的表现来解决这个问题。最后,视觉系统建立准确的感知,并对空间布局的变化极其敏感。这需要系统不断进行微调。其计算机制中的任何偏差都必须被快速检测和纠正。这是如何完成的尚不清楚,但有理由相信视觉系统可以将不同机制的输出相互比较,并在发现差异时重新校准自身。我们建议可以使用已开发的用于理解提示组合的相同概念工具来理解此过程。我们利用四十年前发现的深度重新校准现象来测试对不同视觉机制在彼此不一致时重新校准的速度的预测。

项目成果

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