Name: יצירת מבוקר בקפדנות גירויים לניסויים זיהוי דמות (וידאו) | JoVE Journal
Uploaded: 2019-03-18T14:00:00.000+00:00
Duration: 5 min 39 s
Description: למדו כיצד ליצור גירויים מבוקרים בקפדנות לניסויים בזיהוי דמויות באמצעות מסד נתונים של 16 דמויות גיאומטריות. שיטה זו מאפשרת הערכה אובייקטיבית של תהליכים קוגניטיביים בזיהוי דמויות.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

המחבר. תודה סידני Koke MFA, מקסין גרסיה, PhD, מקבוצת Edanz (www.edanzediting.com/ac) עבור עריכת טיוטה של כתב היד הזה.

הניסוי אושרה על ידי ועדת האתיקה אוניברסיטת Hakuoh, יפן.
1. הגדרת הניסוי
הערה: הסביבה ניסיוני מורכב צג LCD ו תיבה כפתור התגובה מחובר למחשב (PC לניסויים). כל משתתף מחליט אם זוג דמויות שהוצגו הוא 'אליו' או 'שונה' על ידי לחיצה על אחד מלחצני שני על קופסת התגובה. ישנם שלושה לחצנים על תיבת שכותרתו 'להכניס', 'F6', 'F5' משמאל לימין. על ידי לחיצה על לחצן Enter , המסך הנוכחי ממשיך למסך הבא. הכפתור F6 יהיה תגובות באמצעות האצבע והוא לחצן F5 תגובות באמצעות האצבע השלישית של יד ימין של המשתתף. הדור של איור זוגות נעשית על מחשב אחר (PC להכנה הגירוי). תוכנית התקנה זו מאפשרת הבחינה של השערות שונות נוגע הקריטיות של תכונה מסוימת בההכרה של דמויות באופן אובייקטיבי למדי.
<ol><li>הכנס תקליטון לתוך יחידת תקליטון מחובר למחשב להכנה הגירוי. להפעיל את זוג הדור תוכנית במחשב להכנת הגירוי.</li>
	<li>קלט מספר אקראי, באמצעות המקלדת, כמו ערך ראשוני כדי בפונקציית דור מספרים אקראיים להשתמש בתוכנית. קלט או 1 או 2 באמצעות המקלדת כמו במציין דיגיטלי. הערה: דיגיטלית מציין = 1 מקצה האצבע 'זהה' לקבלת החלטות, האצבע האמצעית 'שונה' לקבלת החלטות (דיגיטלית מצב 1) בבלוק הראשון של הניסויים ולהיפך (מצב דיגיטלי 2) בבלוק השני. מציין דיגיטלי = 2 מייעד המדינה דיגיטלי 2 בבלוק הראשון ומצב דיגיטלי 1 בבלוק השני. הליך זה פסוקים ממהירות התגובה על ידי אצבעות שונים.</li>
</ol>2. הוראות בתוך התוכנית הדור זוג
<ol><li>פתוח גירוי להגדיר קובץ (PRBLM2. DAT) כקובץ חדש על יחידת תקליטון. בנוסף, פתח את קובץ מסד הנתונים של (6, 4) דמויות ביחידה הראשית.</li>
	<li>ברצף לבחון כל רשומה של קובץ מסד הנתונים של רשומה מספר 1 כדי 1,365 כדי לקבוע האם הרשומה מכיל את הערך של המשתנה 28 (קרי, מספר צמתים של קו קטעים, ראה איור 2) הוא 0. הערה: עבור כלל מספר (6, n) דמויות, לראות את המסקנה 15.1 (א)1.<ol>
<li>אם הערך לא-0, למחוק את הרשומה לרשומה הבאה, אחרת לבחון אם הערך של משתנה 1 (קרי, ערכה איזומורפיים) הוא 2 או 5.</li>
		<li>אם הערך הוא 2 ולא 5, למחוק את הרשומה לרשומה הבאה, עוד לצבור את מספר הרשומה כדמות המועמד בריכה 2 איזומורפיים או בריכה 5 איזומורפיים.</li>
		<li>ומגובה לשלב כל רשומה עם רשומות אחרות, כולל עצמו, של דמויות המועמד שייך לבריכה 2 איזומורפיים.</li>
		<li>להמיר כל זוג של מספרי הרשומות שלהם תבניות מפרט שורה בזוגות כל מועמד.</li>
		<li>לבחון אם דמות מזווג עם עצמו, אם זה, לסווג את הזוג בתור זוגr מזהה עם תג המציין את מרחק זוויתי 0 ° ולצבור זה בבריכה של מזההr זוגות.</li>
		<li>אחר, להוסיף מספר שלם בין 1 5 לכל מספר התוויות קודקוד בתבנית מפרט שורה של דמות אחת עם מודולו 6 משקעים. אם הערך הוא 0, להמיר אותו ל- 6. לאחר מכן, לתקנן את הפורמט. לאחר מכן, השווה את תבנית סטנדרטית של הדמות עם התבנית מפרט שורה של הדמות אחרים בזוג. הערה: תבנית מפרט שורה של (6, 4) דמות מורכבת רצפים ארבעה זוגות של נקודת תוויות. זה מתבטא לפי התווית השמאלית כי הוא תמיד קטן יותר את התווית הנכונה בתוך זוג ולאחר התווית השמאלית של זוג קודמים כי הוא תמיד קטן יותר או שווה להתווית השמאלית של זוגות הבאים.</li>
		<li>אם שני העיצובים תואמים מספר שלם אני, לסווג את הזוג בתור זוגr מזהה עם תג של שלה מרחק זוויתי אני (קרי, יחידה של 60 ° נגד כיוון השעון) ולצבור זה בבריכה של מזההr זוגות.</li>
		<li>אחר, ברצף לבחון אם הזוג הוא זוג Ax עם אחד הצירים של סימטריה להיות 0°, 30°, 60 ° צלזיוס, 90°, 120° או 150° נגד כיוון השעון מן אופקי rightward. הערה: השינוי הגרזן של דמות על ציר סימטריה 0° permutes תוויות נקודת 1 עבור 6, 2, 5, 3 ל-4, ולהיפך; כ-30 מעלות, 1 על 1, 2, 6, 3, 5, 4 ל-4, ולהיפך; בערך 60°, 1, 2, 3, 6, 4, 5, ולהיפך; בערך ב- 90°, 1 בשביל 3, 2, 2, 4, 6, 5 על 5, ולהיפך; בערך 120°, 1 4, 2, 3, 5, 6, ולהיפך; ו כ 150°, 1 עבור 5, 2, 4, 3 3 6 6, ולהיפך (איור 5).</li>
		<li>אם התבנית מפרט שורה של דמות אחת לאחר השינוי הגרזן על הציר של ° jסימטריה תואמת את התבנית של האיור השני בזוג, ואז לסווג את הזוג בתור זוג Ax עם תג של הציר של ° jסימטריה, לצבור את זה בבריכה של Ax זוגות.</li>
		<li>אחר, לסווג את הזוג בתור זוג Nd. לאחר מכן, לחשב את מספרי השורות התקרית ב הקודקודים המתאימים בתבניות מפרט שורה של שתי הדמויות של זוג Nd (איור 6).</li>
		<li>אם מספר השורות תקרית אחת בכל אחד מהקצוות של מקטע קו של דמות, לקבוע את המקטע בתור endline של דמות. לאחר מכן, לקבוע את שלושת הנותרים מקטעי קו כמו אלה המהוות מחזור (קרי, משולש).</li>
		<li>לחשב את אורך השורות הכולל של מחזוריהם של שתי דמויות של זוג Nd. אם סה כ אורך המחזורים בין שתי הדמויות שונים, למחוק את הזוגות.</li>
		<li>אחר, לחשב את ההפרש בין קו אורך endlines בין שתי דמויות. אם ההבדל אורך 0, לסווג את הזוג בתור זוג Nd עם תג של 0 ולצבור זה בבריכה של זוגות Nd.</li>
		<li>אחר, אם ההפרש אורך 0.27, לסווג את הזוג בתור Nd עם תג של 0.27 ולצבור זה בבריכה של זוגות Nd.</li>
		<li>אחר, אם ההפרש אורך 0.73, לסווג את הזוג בתור זוג Nd עם תג של 0.73 ולצבור זה בבריכה של זוגות Nd.</li>
		<li>אחר, לסווג את הזוג בתור זוג Nd עם תג של 1 ולצבור את זה עם תג של 1 בבריכה של זוגות Nd.</li>
		<li>ולהדגיש השלבים פרוטוקול 2.2.3 כדי 2.2.16 עבור נתוני המועמד שייך איזומורפיים להגדיר 5.</li>
		<li>סגור את קובץ מסד הנתונים.</li>
	</ol>
</li>
	<li>
הכנה של גירוי להגדיר עבור משתתף
	<ol>
<li>באופן אקראי לטעום שלושה זוגות מן הבריכהr מזהה, שני זוגות מן הבריכה Nd, וזוג ממאגר Ax עם התגים אימון זוגות.</li>
		<li>לשרשר מזההr, Nd, גרזן תרגול זוגות, אקראי סדר מצגת לגוש הראשון של תרגול משפטי.</li>
		<li>באופן אקראי לטעום 80 זוגות מן הבריכהr המזהה 40 זוגות מן הבריכה Nd, 40 זוגות מן הבריכה Ax עם תגיות כמו מבחן זוגות.</li>
		<li>Concatenate מזההr, Nd ו Ax מבחן זוגות אקראי או סדר מצגת לגוש הראשון של הניסיונות.</li>
		<li>ולהדגיש את השלבים פרוטוקול 2.3.1 ל 2.3.4 להכנת תרגול ובדוק ניסויים בבלוק השני של הניסויים.</li>
		<li>כותב מספר המצגת, המדינה דיגיטלי, זוג סוג עם תג, מספר מקטעי קו, ארבעה זוגות של קודקוד תוויות בתבנית מפרט שורה של הדמות השמאלית, דמות נכון בכל ניסוי ליחידה תקליטון ברצף ולאחר בו-זמנית אקו ערכים אלה על-גבי המסך.</li>
		<li>לחזור על צעד 2.3.6 מן המשפט התרגול הראשון בבלוק הראשון הניסיונות האחרון בבלוק השני.</li>
		<li>סגור את יחידת תקליטון.</li>
	</ol>
</li>
</ol>3. הוראה הנסיין, ביצוע ניסוי של משתתף
<ol><li>תשאל כל משתתף לספק בכתב הסכמה מדעת להשתתף בניסוי.</li>
	<li>הוראות על ידי נסיינית<ol>
<li>להורות לכל משתתף כדי להחליט אם זוג דמויות שהוצגו זהים צורה בין אוריינטציות שלהם ('זהות') או לא ("שונה") במהירות ובאופן מדויק ככל האפשר, הצג דוגמה איור זוגות.</li>
	</ol>
</li>
	<li>מפרט לפני הניסוי על-ידי נסיינית<ol>
<li>הפעלת התוכנית מצגת הגירוי במחשב לניסויים.</li>
		<li>לחץ על זהות ההחלטה משימה במסך התפריט.</li>
		<li>לחץ על המידע של המשתתף, ולאחר מכן שם קלט, גיל, מין ולאחר מכן לחץ על הקצה של מפרט על המסך מידע.</li>
		<li>לחץ על נתונים גירוי לקריאה במסך התפריט, לחץ על PRBLM2. DAT קובץ ב כונן התקליטונים ולחץ פתוח על המסך קובץ מפרט.</li>
	</ol>
</li>
	<li>
ביצוע הניסוי
	<ol>
<li>כמו נסיינית, מושב משתתף מול המסך, לשים את הראש על chinrest ועל מדד במרחק 60 ס מ מן המצח לצג.</li>
		<li>כמו נסיינית, להתחיל ניסוי על ידי לחיצה על ביצוע במסך התפריט.</li>
		<li>כמו נסיינית, אם המסך הוראה מציגה את המדינה דיגיטלי 1, להורות משתתף להקיש על מקש F6 (תגובה עם האצבע) להחלטות 'זהה' ו ללחוץ על מקש F5 (תגובה עם האצבע האמצעית) להחלטות 'שונה'. אם המסך הוראה מציגה את המדינה דיגיטלי 2, להורות להקיש F6 לקבלת החלטות 'שונה' ו- F5 להחלטות 'אותו'.</li>
		<li>כמשתתף, לאחר מלאה בשינון המדינה דיגיטליות הרחוב, הקש Enter בתיבת התגובה.</li>
		<li>כמשתתף, בתגובה לבקשת 'מוכן' על המסך, הקש Enter כדי להתחיל משפט.</li>
		<li>כמשתתף, על המצגת של זוג תרגול זוגות על המסך גירוי, הקש על מקש F6 או F5 ברגע שמתקבלת ההחלטה. הערה: ששת הקודקודים של משושה רגיל בלתי נראים הם מסוגנן כעיגולים מלאים קטנים עם קטרים של 0.4 ס מ אשר מרכזים יוזזו כלפי חוץ 0.2 ס"מ מהמיקומים של הקודקודים על מסך הגירוי. ששת הקודקודים של (6, 4) איור מוקרנים באזור מלבני 6.6 ס מ x 7.6 ס מ. שתי דמויות של זוג ממוקמים ב תפקידים מקבילים אופקית עם מרחק בין מרכזים של 9.4 ס מ.</li>
		<li>(בעבר) להגדיר את התוכנית מצגת גירוי להצגת "ההחלטה היה שגוי" על המסך ההודעה משוב עם צפצוף בפועל במשפט אם תגובה היא שגיאה. אם תגובה נכונה, להציג "ההחלטה הייתה נכונה" על המסך.</li>
		<li>כמשתתף, כאשר אישור הודעה משוב, הקש Enter כדי להמשיך למסך 'הצג בקשה' הבא.</li>
		<li>(כמו גירוי מצגת התוכנית), ולהדגיש את השלבים 3.4.4 כדי 3.4.7 בסוף תרגול משפטי בבלוק.</li>
		<li>לאחר השלמת כל המבחנים תרגול, להציג "התחלה של מבחן משפטי' על המסך.</li>
		<li>ולהדגיש את השלבים 3.4.4 כדי ' ר 3.4.5 בסוף הניסיונות בבלוק. הערה: ההודעות משוב מוצגים רק במהלך האימון.</li>
		<li>לחזור על השלבים 3.4.3 כדי 3.4.8 כדי לבצע את התרגול ולבדוק מבחנים בבלוק השני.</li>
		<li>כמו התוכנית מצגת גירוי, לשמור את הנתונים בקובץ על יחידת תקליטון. הערה: הנתונים של המשתתף בכל ניסוי מורכב מספר הניסיון טורי, מספר מקטעי קו, המדינה דיגיטלי, קוד סוג זוג עם תג, קוד של לחוץ על הכפתור, נכונות של התגובה, וכן השהיה ב ms.</li>
	</ol>
</li>
</ol>

<ol><li>Harary, F. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aHarary%2C+F+%22Graph+theory%22">Graph theory</a>. , Addison-Wesley. Reading MA. (1969).</li>
<li>Chen, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Topological+structure+in+visual+perception%5BTitle%5D)+AND+%22Science%22%5BJournal%5D)">Topological structure in visual perception.</a> Science. 4573 (4573), (1982).</li>
<li>Chen, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Topological+structure+in+the+perception+of+apparent+motion%5BTitle%5D)+AND+%22Perception%22%5BJournal%5D)">Topological structure in the perception of apparent motion.</a> Perception. 14 (2), 197-208 (1985).</li>
<li>Hecht, H., Bader, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Perceiving+topological+structure+of+2-D+patterns%29%5BTitle%5D)+AND+%22Acta+Psychol%22%5BJournal%5D)">Perceiving topological structure of 2-D patterns).</a> Acta Psychol. 3 (3), 255(1998).</li>
<li>Todd, J. T., Chen, L., Norman, J. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((On+the+relative+salience+of+Euclidean%2C+affine%2C+and+topological+structure+for+3-D+form+discrimination%5BTitle%5D)+AND+%22Perception%22%5BJournal%5D)">On the relative salience of Euclidean, affine, and topological structure for 3-D form discrimination.</a> Perception. 3 (3), 273(1998).</li>
<li>Kanbe, F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((On+the+generality+of+the+topological+theory+of+visual+shape+perception%5BTitle%5D)+AND+%22Perception%22%5BJournal%5D)">On the generality of the topological theory of visual shape perception.</a> Perception. 8 (8), 849-872 (2013).</li>
<li>Fitts, P. M., Weinstein, M., Rappaport, M., Anderson, N., Leonard, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Stimulus+correlates+of+visual+pattern+recognition%3A+A+probability+approach%5BTitle%5D)+AND+%22J+Exp+Psychol%22%5BJournal%5D)">Stimulus correlates of visual pattern recognition: A probability approach.</a> J Exp Psychol. 1 (1), 1-11 (1956).</li>
<li>Bethell-Fox, C. E., Shepard, R. N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Mental+rotation%3A+Effects+of+stimulus+complexity+and+familiarity%5BTitle%5D)+AND+%22J+Exp+Psychol+Hum+Percept+Perform%22%5BJournal%5D)">Mental rotation: Effects of stimulus complexity and familiarity.</a> J Exp Psychol Hum Percept Perform. 1 (1), 12-23 (1988).</li>
<li>Attneave, F., Arnoult, M. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+quantitative+study+of+shape+and+pattern+perception%5BTitle%5D)+AND+%22Psychol+Bull%22%5BJournal%5D)">The quantitative study of shape and pattern perception.</a> Psychol Bull. 3 (3), 452-471 (1956).</li>
<li>Cooper, L. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Mental+rotation+of+random+two-dimensional+shapes%5BTitle%5D)+AND+%22Cogn+Psychol%22%5BJournal%5D)">Mental rotation of random two-dimensional shapes.</a> Cogn Psychol. 7 (1), 20-43 (1975).</li>
<li>Cooper, L. A., Podgorny, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Mental+transformations+and+visual+comparison+processes%3A+Effects+of+complexity+and+similarity%5BTitle%5D)+AND+%22J+Exp+Psychol+Hum+Percept+Perform%22%5BJournal%5D)">Mental transformations and visual comparison processes: Effects of complexity and similarity.</a> J Exp Psychol Hum Percept Perform. 4 (4), 503-514 (1976).</li>
<li>Folk, M. D., Luce, R. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Effects+of+stimulus+complexity+on+mental+rotation+rate+of+polygons%5BTitle%5D)+AND+%22J+Exp+Psychol+Hum+Percept+Perform%22%5BJournal%5D)">Effects of stimulus complexity on mental rotation rate of polygons.</a> J Exp Psychol Hum Percept Perform. 3 (3), 395-404 (1987).</li>
<li>Förster, B., Gebhardt, R., Lindlar, K., Siemann, M., Delius, J. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Mental+rotation+effect%3A+A+function+of+elementary+stimulus+discriminability%5BTitle%5D)+AND+%22Perception%22%5BJournal%5D)">Mental rotation effect: A function of elementary stimulus discriminability.</a> Perception. 11 (11), 1301-1316 (1996).</li>
<li>Kanbe, F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Can+the+comparisons+of+feature+locations+explain+the+difficulty+in+discriminating+mirror-reflected+pairs+of+geometrical+figures+from+disoriented+identical+pairs%5BTitle%5D)+AND+%22Symmetry%22%5BJournal%5D)">Can the comparisons of feature locations explain the difficulty in discriminating mirror-reflected pairs of geometrical figures from disoriented identical pairs.</a> Symmetry. , 89-104 (2015).</li>
<li>Kanbe, F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Are+line+lengths+critical+to+the+discrimination+of+axisymmetric+pairs+of+figures+from+disoriented+identical+pairs%5BTitle%5D)+AND+%22Jpn+Psychol+Res%22%5BJournal%5D)">Are line lengths critical to the discrimination of axisymmetric pairs of figures from disoriented identical pairs.</a> Jpn Psychol Res. 1 (1), 36-46 (2019).</li>
<li>Treisman, A., Souther, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Search+asymmetry%3A+A+diagnostic+for+preattentive+processing+of+separable+features%5BTitle%5D)+AND+%22J+Exp+Psychol+Gen%22%5BJournal%5D)">Search asymmetry: A diagnostic for preattentive processing of separable features.</a> J Exp Psychol Gen. 3 (3), 285-310 (1985).</li>
<li>Kanbe, F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Which+is+more+critical+in+identification+of+random+figures%2C+endpoints+or+closures%5BTitle%5D)+AND+%22Jpn+Psychol+Res%22%5BJournal%5D)">Which is more critical in identification of random figures, endpoints or closures.</a> Jpn Psychol Res. 51 (4), 235-245 (2009).</li>
<li>Julesz, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Textons%2C+the+elements+of+texture+perception%2C+and+their+interactions%5BTitle%5D)+AND+%22Nature%22%5BJournal%5D)">Textons, the elements of texture perception, and their interactions.</a> Nature. 290, 91-97 (1981).</li>
<li>Wolfe, J. M., DiMase, J. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Do+intersections+serve+as+basic+features+in+visual+search%5BTitle%5D)+AND+%22Perception%22%5BJournal%5D)">Do intersections serve as basic features in visual search.</a> Perception. 32 (6), 645-656 (2003).</li>
</ol>

המחבר מצהיר אין ניגוד אינטרסים.

השיטה הנוכחית ניתן להכין ערכה של הגירוי ניתן להגדרה אובייקטיבית דמויות לניסויים זיהוי דמות. היבט קריטי של השיטה הם ההוראות בתוך התוכנית הדור זוג. (6, n) באמצעות מסד נתונים, התוכנית ניתן לבחור המועמד הראוי דמויות מן הדמויות הכולל (6, n) (פרוטוקול שלבים 2.2.1 ו- 2.2.2). בנוסף, התוכנית לפעמים לחשב ערכי תכונה של דמויות אשר אינם מאוחסנים במסד הנתונים, כמו במקרה של חישוב האורך של קו הסיום (פרוטוקול שלב 2.2.13). אם חוקרים רוצים להשתמש זוג דמויות כיחידה של גירוי המצגת, התוכנית ומגובה לשילוב בי...

מאמר זה מתאר שיטה ליצירת גירוי מבוקר בקפדנות ומוגדר באופן אובייקטיבי סיכומי מחקרים על ההכרה של דמויות אקראיות. הגירויים נקראים (6 נקודה, קו n ) או (6, n) דמויות. (6, n) דמות מורכבת מקטעי קו n שהשתרעו בין n זוגות של נקודות הממוקמת הקודקודים של משושה בלתי רגיל. איור 1 מראה דוגמה (6, 4) להבין את זה צוין על ידי ארבעה זוגות של תוויות עבור הקודקודים של משושה בלתי רגיל. התוויות לייעד מקטעי קו של הדמות (ראה איור 1). תן לנו לקרוא את המפרט של דמויות תבנית מפרט שורה.
. לשעבר, המחבר מחושב גרף תיאורטי מבניים מאפייני (6, n) (נקרא תכונות הקבועה, או ליתר דיוק גרף אדיאבטיים1) ודמויות מאפיינים שאינם-שמורה (נקרא תכונות שטחית) עבור דמויות עם n = 1 עד 6 ערכי תכונה ומאוחסנים במסד נתונים. תכונות הקבועה לשקף את מבנה (ליתר דיוק, טופולוגי) מאפיינים ותכונות שטחית לשקף את המאפיינים הלא-טופולוגי ובעיקר מטרי של דמות נתונה.
מספר הרשומות במסד הנתונים מזהה באופן ייחודי את דמות בתבנית מפרט שורה. לפיכך, חיפוש נרחב ערכים מסוימים של ערכי התכונה הקבועה ו/או שטחי במסד הנתונים מאפשר האחזור של מספרי הרשומות עבור נתוני המקיימות את התנאים של הדמויות נגלו (6, n) הכולל. הנתונים המאוחזרים יכול לשמש הגירויים לניסוי. כל רשומה במסד הנתונים מכיל משתני הכוללים את ערכת איזומורפיים לו אשר שייכת הדמות; תרשימים שונים אדיאבטיים, כגון מספר מחזורים, היקף, הצבע מכסה מספר, מספר נקודות קריטיות, רדיוס, מספר נקודות מרכזיות, מספר רכיבים, התואר המרבי, מספר הנקודות המרבי מעלות, מספר נקודות מבודדות, ו מספר נקודות קצה; תכונה בלתי-גרף ערכים, כגון מספר צמתים, משוננים של קווי המתאר שהוגדרו על-ידי קודקודים ובנקודות; ותכונה שטחית הערכים, כגון מיקומים של התכונות הקבועה, (במקרה שבו ישנם מקומות ברבים) את ההוראות הנוצרת על-ידי מיקומים ברבים. לדוגמה, מחזור מציינת רצף סגור של מקטעי קו, תואר של נקודה הוא המספר של קו קטעים תקרית עם הנקודה, נקודה מבודדת היא נקודת בדרגה של 0, נקודת קצה נקודה עם תואר של 1. באמצעות התכונה הקבועה ערכים של מסד הנתונים, כל (6, n) מנתוני n = 1 עד 6 יכול להיות מתמיינים המספרים של ערכות איזומורפיים שמוצג נספח 11. ראה איור 2 לקבלת דוגמה של המידע המאוחסן בכל רשומה.
שימו לב כי הדמויות השייכים לכל קבוצה איזומורפיים topologically המקביל למרות ההבדלים במצב. מספר מחקרים טענו כי מבנה טופולוגי נתפסים לפני מאפיינים ספציפיים יותר של נתן דמויות2,3,4,5. על ידי שינוי באופן שיטתי גירוי דמויות, המחבר טען כי גילויים והשוואות של תכונות קבוע להקדים את גילויים והשוואות של תכונות שטחיות6. הניסוי הנוכחי הוא ניסיון לברר האם התכונה שטחית של קו אורך הוא קריטי ההכרה של איור זוגות בתנאי כי ערכי התכונה הקבועה הם כולם שווה בין זוגות איור (קרי, הדדית איזומורפיים).
סוגי דמויות גירוי המשמשים בניסויים חשובה קריטית להבין זיהוי מחקר. ישנם שני סוגים של דמויות הגירוי: אלה שנוצרו באופן אקראי ואלה שנוצרו אד הוק לצורך מחקר. כדי להפחית את מבלבל הקשורים עם גורמים לא תחת שליטה ניסויית, השימוש של דמויות שנוצר באופן אקראי נחשבת בדרך כלל להיות מתאים יותר. ישנם מספר סוגים של דמויות אקראיות, לדוגמה, היסטוגרמות אקראי7 ומטריצות אקראיות8, אבל הדמויות אקראי הנפוצות ביותר בשימוש במחקר זיהוי בפסיכולוגיה הם מצולעים אקראי9. כללי להכנת מצולעים אקראית היא להתחבר במקומות מפוזרות באקראי n נקודות באזור כיכר מקטעי קו בצורה כזאת, כי היקף מקטע קו הוא בעיקר קמורה וצבע ואז לתוך המתחם. אינדקס אובייקטיבי בשימוש תכוף למצולעים אקראי הוא מספר flections של היקף מצולע, אשר מייצג את המורכבות של איור10,11,12. כמו החלק הפנימי של הדמות הוא צבעוניים, מאפיינים מבניים לגבי ההיקף שלה מוגבלים למספר של flections. בנוסף, למעט מספר flections, אין מידע ניתנת על הערכה השלמה של מצולעים אקראית או היחס בין פוליגונים אקראי ברורים.
הדמויות בזוגות (Ax) axisymmetric של דמויות ידועות להיות קשה יותר להפלות מאשר זוגות שאינם זהים פעילות כדי להחליט אם זוג נתון של דמויות לסובב כדי-להיות-זהים (מזההr)13,14, 15. שתי הדמויות בזוגr מזהה ואלה בצמד Ax הם איזומורפיים הדדית ויש מקטעי קווים המתאימים הנמצאים באותו האורך. עם זאת, אם הסתכלנו באורכים קו בין שתי דמויות מגביר זוג הקושי של אפליה של זוג לא זהים לעומת זו של זוג Ax אינו ברור. בניסוי זה, אפליה המשתתף ביצועים נמשל בין גרזן זוגות זוגות (Nd) לא זהים, ללא axisymmetric. הבדלי אורך השורות נשלטו השפעול בין שתי הדמויות. בגלל קדימות עבור זיהוי הבדלים ערך התכונה הקבועה לפני תכונה שטחית ההבדלים ערך במהלך זיהוי איור5, זוגות איור Nd שהיו אמורים להיות הדדית איזומורפיים כך קו אורך ההבדלים לא יהיה מבולבל עם הבדלים ערך התכונה הקבועה.
ניסוי 1 בשימוש מחבר (6, 5) איור זוגות כדי לבחון את ההשערה כי היעדרה של קו אורך ההבדלים השפיעו על רמת הקושי של אפליה של הדמויות Ax זוגות15. התוצאות הראו כי השהיות ארוכות יותר היו קצרים יותר עבור זוגות 0 (רעיונות, אין הבדל הכולל קו אורך בין דמויות מזווג) Nd לעומת אלו עבור זוגות Ax, אשר ציין כי ההשערה היה ניתן לתמיכה. זה היה טען, כי ההבדלים ערך התכונה שטחית לא תחת שליטה ניסויית נוטים יותר להיות נוכח דמויות מורכבות המשתתפים יעשה שימוש אלה. מעניין לציין, מספר מחקרים טענו כי הנוכחות של מחזור הוא זוהה preattentively16,17. לעומת זאת, Julesz טען כי הנוכחות של נקודת קצה התגלה בשלב מוקדם של ההפרדה בין נתוני רקע18.
כדי לטפל בבעיה זו, פשוט יותר (6, 4) איור זוגות נבחרו כדי לבחון את ההשערה. מתוך תשעה זוגות איזומורפיים (6, 4) דמויות, הדמויות שהיו שייכים שני סטים איזומורפיים שימשו גירויים. שתי קבוצות של דמויות משותפות בקלות לזיהוי התכונות הקבועה של endpoint(s) (an) ומחזור (קרי, משולש) במשותף. כמובן דוגמה של תשע קבוצות איזומורפיים באיור3. בנוסף, רואה את העמודה של p = 6 ו- q = 4, נספח 11.
שלושה סוגים בסיסיים זוג נוצרו:rמזהה, Ax ו Nd זוגות. סה כ קו אורך מחזור (ליתר דיוק, משולש) היה אוזן בין שתי הדמויות, כל זוג עבור כל סוגי זוג. באמצעות אילוץ זה, הפך המשולשים המתאימים של זוג איור או הדדית זהים או Ax במצב. Nd זוגות היו עוד יותר subcategorized על פי ההבדלים אורך endlines בין שתי הדמויות בכל זוג, עם יחידת אורך הגדר בצד משושה בלתי רגיל. זה הניב Nd 0, Nd 0.27, Nd 0.73ו Nd 1 זוגות (קרי, קו אורך ההבדלים נע בין 0 ל- 1). כידוע הנוכחות של חיתוך של מקטעי קו להיות preattentively זיהה19, דמויות בקו מצטלבים מקטעי נכללו הגירויים. עיין בדוגמאות של מזההr, Ax, Nd 0, Nd 0.73Nd זוגות 1 באיור4. כדי למנוע את הציפיות משוחד של המשתתפים, מספר מזההr הוגדר זוגות ('אותו') יהיה זהה לסכום הגרזן ('שונה') ואת Nd זוגות ('שונה').

<table><tbody><tr><td>מחשב להכנת גירויים</td><td>DELL</td><td>&nbsp; יחידת USB FD חיצונית מדגם Inspiron 15</td><td></td></tr>&<tr><td></td><td>nbsp; Logitec</td><td>LFD-31UEF</td><td></td></tr><tr><td>תיבת כפתור תגובה</td><td>Takei Kiki</td><td>S-15068</td><td>פריט מותאם אישית</td></tr><tr><td>מחשב לניסויים</td><td>NEC&nbsp;</td><td>צג LCD PC-37LB-N 15SN</td><td></td></tr><tr><td></td><td>NEC&nbsp;</td><td>AS172-MC&nbsp;</td><td></td></tr><tr><td>מנוחה לסנטר</td><td>Takei Kiki</td><td>T.K.K.930a</td><td></td></tr><tr><td>תוכנית</td><td></td> יצירת זוגות <td>PMELCYLG2</td> קובץ <td></td></tr><tr><td></td><td>מסד נתונים</td> מתוצרת עצמית <td>P4. </td> תוכנית מצגת גירוי <td>מתוצרת עצמית</td>של DAT</tr><tr><td>&nbsp;</td>מכשיר מצגת/תגובה של <td>Takei Kiki</td><td>עבור (6, n) פריט</td><td>מותאם אישית</td> של דמויות</tr></tbody></table>

יצירת מבוקר בקפדנות גירויים לניסויים זיהוי דמות

Generating Strictly Controlled Stimuli for Figure Recognition Experiments

פרוטוקול זה מציג שיטה ליצירת לגירויים מבוקרים בקפדנות ומוגדר באופן אובייקטיבי לניסויים זיהוי דמות. (6, n) דמות מורכבת מקטעי קו n שהשתרעו בין n זוגות של נקודות הממוקמת הקודקודים של משושה בלתי רגיל. מאפיינים מבניים (גרף אדיאבטיים) ותכונות שטחית (הלא-גרף אדיאבטיים) של כל אחד (6, n) איור עם ערכי n בטווח שבין 1 ל- 6 הם מחושבים, המאוחסנים במסד נתונים. בעזרת מסד נתונים זה, ניסויים באופן שיטתי לחלץ דמויות המתאים בהתאם מטרת הניסוי. יתר על כן, אם מסד הנתונים אינו מכיל מידע נחוץ, ערכי תכונה חדשה לפעמים ניתן לחשב אד הוק של היווצרות של דמות ספציפית (6, n). תן לנו להתקשר זוג משתקף במראה של דמויות בזוג (Ax) axisymmetric. זוג הגרזן של דמויות ידוע להיות קשה יותר להפלות מאשר זוג לא זהים בהחלטת הצורות של צמד נתון לסובב כדי-להיות-זהים (מזההr). מטרת הניסוי הנוכחי היא לבחון השותפויות של אורך השורות בין שתי דמויות בזוג גורמת האפליה של זוג להיות קשה כמו זו של זוג Ax. דמויות הדדית איזומורפיים חולקות מאפיינים מבניים משותפים למרות ההבדלים במצב. Ax זוגות זוגותr מזהה מקרים מיוחדים של זוגות איזומורפיים בקרב אנשי עסקים ותיירים כאחד. יתר על כן, Ax זוג וזוגr מזהה לשתף רוב ערכי תכונה שטחית, אלא ימין ושמאל ממיקום אחד למיקום אחר על-פני ציר הסימטריה של הוא הפוך עבור זוג Ax. שלושה סוגי הדדית איזומורפיים (6, 4) איור זוגות נוצרו: מזההr; Ax; לא זהים, ללא axisymmetric, איזומורפיים זוגות (Nd). Nd זוגות נוספים הוגדרו לפי שלוש קטגוריות משנה על ערכי תכונה שטחית מידת קו אורך ההבדלים.

כמו Nd 0.27 זוגות נמצאו להתקיים רק של דמויות איזומורפיים סט 2, לאחר מכן ניתוח לא כללו את התוצאות עבור זוגות 0.27 Nd. ההשערה של המחקר הנוכחי היתה כי השותפויות של אורך השורות בין שתי הדמויות בזוגות Nd יגרום להם כמו קשה להפלות זוגות איור Ax.
תוצאות הניסוי מוצגות באיור איור 7. שגיאה המחירים היו שונים באופן משמעותי על פני סוגי זוג, H = 23.8, p &lt; 0.001. מבחן ANOVA הראה כי השהיות ארוכות יותר היו שונים בי...

פרוטוקול זה מתאר שיטה של ניסוי זה בוחן גרף ספציפיות והמאפיינים הלא-גרף (תכונות) הרלוונטיים ההכרה של דמויות. השיטה משתמשת במסד נתונים המאחסן ערכים שונים תכונה של דמויות בהתאמה שנקרא (6 נקודה, קו n ) דמויות.

This protocol introduces a method for generating strictly controlled and objectively defined stimuli for figure recognition experiments. A (6, n) figure ...

פרוטוקול זה יכול לשמש ליצירת גירויים מבוקרים ומוגדרים באופן אובייקטיבי לניסויים בזיהוי דמות. באמצעות מסד נתונים של 16 איורים, ניתן לבחור דמויות גירוי שיספקו ערכים שנקבעו של מבנה ומאפיינים גיאומטריים שטחיים. הסביבה הניסיונית מורכבת מהצג של תצוגת גביש נוזלי, ותיבת כפתור תגובה המחוברת למחשב.קיימים שלושה לחצנים בתיבה בשם Enter, F6 ו- F5. על-ידי לחיצה על לחצן Enter, המסך הנוכחי ימשיך למסך הרצוף. לחצן F6 הוא לתגובות באמצעות האצבע המורה, ולחצן F5 הוא לתגובות באמצעות האצבע האמצעית. כדי לאפשר בדיקה של השערות שונות שנוהגיות את הקריטיות של תכונה מסוימת בזיהוי דמויות בצורה אובייקטיבית למדי, הכנס תקליטון ליחידת התקליטונים המחוברת למחשב, שישמש להכנת הגירוי, ולפתוח את תוכנית דור הזוג.לאחר מכן השתמש בלוח המקשים כדי להזין מספר אקראי כערך התחלתי עבור פונקציית יצירת המספרים האקראית, ולהזין אחד או שניים באמצעות לוח המקשים, כמפרט הדיגיטלי. כדי להכין ערכת גירויים עבור משתתף, כתוב ברצף מספר מצגת, מצב דיגיטלי, סוג זוג עם תג, מספר מקטעי קו וארבעה זוגות של תוויות קודקוד בתבנית מפרט הקו של הדמויות השמאלית והימין של כל ניסיון ליחידת התקליטונים, ובמקביל מהדהד ערכים אלה על המסך. לאחר קבלת הסכמה כתובה ומושכלת מהמשתתף, הצג זוגות איורים לדוגמה כדי להדגים למשתתף כיצד יתבקש להחליט אם זוג דמויות מוצג זהה בצורתו, ללא קשר לכיוון שלו, במהירות ובדייקנות האפשרית.כאשר המשתתף מוכן, הפעל את תוכנית הצגת הגירויים במחשב לניסויים ולחץ על משימת קבלת זהות ומידע משתתף, כדי להזין את שם המשתתף, מינו וגילו. לאחר הזנת כל המידע, לחץ על סוף המפרט ועל קרא גירוי. לאחר מכן בחר את PRBLM2.DAT בכונן התקליטונים ולחץ על פתח במסך מפרט הקובץ. לאחר מכן, יש להושיב את המשתתף מול הצג, כשראשו מונח על מנוחת הסנטר, ולאשר מרחק של 60 ס"מ ממצחו של המשתתף אל הצג. לאחר מכן לחץ על ביצוע כדי להתחיל את הניסוי.אם מסך ההוראות מציג את המצב הדיגיטלי, הנחה את המשתתף להקיש על מקש F6 באצבע המורה כאשר המספרים זהים, וללחוץ על מקש F5 באצבע האמצעית כאשר המספרים שונים. לאחר שהמדינה הדיגיטלית נקבעה, בקש מהמשתתפים להקיש Enter פעם אחת בתיבת התגובה ולאחר מכן שוב בתגובה לבקשה Ready על המסך, כדי להתחיל את גירסת הניסיון. עם הצגת זוג זוגות תרגול על מסך הגירוי, תן למשתתף ללחוץ על מקש F6 או F5 ברגע שתתהיג החלטה.אם התגובה הייתה נכונה, ההחלטה הייתה נכונה תופיע במסך הודעת המשוב. אם התגובה הייתה שגויה, ההחלטה הייתה שגויה תופיע על המסך. לאחר קריאת הודעת המשוב, בקש מהמשתתף להיכנס כדי להמשיך ולהגיב למסך הבקשה הבא.לאחר השלמת כל ניסויי התרגול, יופיעו תחילת ניסויי המבחן. תן למשתתף להתחיל את תקופת הניסיון באמצעות אותם לחצני תגובה המשמשים לניסויי התרגול. בניסוי מייצג זה, שיעורי השגיאה וההשהיה היו שונים באופן משמעותי בין סוגי הזוגות, למעט ההבדל בהשהיה בין זוגות אפס אסימטריים ולא זהים.שיעורי השגיאה ותני ההשהיה מצביעים על כך שזוגות לא זהים של 0.73 וזוג אחד ניתנים להפליה בקלות בהשוואה לזוגות אסימטריים. עם זאת, ההבדל הכמעט נעדר בהשהיה בין זוגות האפס הלא זהים, לבין הזוגות האסימטריים, מצביע על כך שזהות אורכי הקו גרמה לזוגות הא-סימטריים להיות קשים יותר להפלות. חשוב לבחור זוגות דמויות מתאימים מבחינה גיאומטרית עם השימוש במסד הנתונים, ויצירות אד הוק, על פי שאלות המחקר שלך.אם תבחר כראוי איורים עם ערכי תכונות ספציפיים, תוכל לבחון את הקריטיות של תכונות בודדות במהלך מבחני זיהוי איורים.

generating-strictly-controlled-stimuli-for-figure-recognition

Research

JoVE Journal

Behavior

התנהגות

אנו מתארים פרוטוקולים להכשרת חולדות עבור קלטות אלקטרו כרוניות במשימות קוגניטיביות אוטומטיות לחלוטין בהקרנה מקיר לקיר מבוך.

משימות אוטומטיות חזותית קוגניטיבית להקלטה עצבית פעילות באמצעות הקרנה מקיר לקיר מבוך

לא ברור כיצד אותות מלמעלה למטה מהזרם החזותי הגחון משפיעים על תנועה. פיתחנו פרדיגמה לבדוק מנוע התנהגות כלפי יעד באשלית היפוך עומק 3D. הבדלים משמעותיים הם דיווחו בשני תנועות מכוונות, מכוון למטרה ופעולות אוטומטיות בתנאי צפייה מתעתעים ו ממשיים.

שיטות לחקור את ההשפעה של תהליכים חזותיים מלמעלה למטה על התנהגות מוטורית

המטרה הכוללת של שיטה זו היא לבסס הליך ניסוי מבוסס SSVEP על ידי שילוב תוכנות מרובות כדי לאפשר מחקר של אינטראקציה בין מוח לרובוט עם רובוטים דמויי אדם, אשר הוא פרוספקטיבי בסיוע לחולים וקשישים כמו גם בביצוע עבודות לא סניטריות או מסוכנות.

SSVEP מבוסס נוהל ניסיון לאינטראקצית המוח-רובוט עם רובוטים דמויים אדם

זה המחקר בהשוואה המרכזי לעומת שדה ראייה מחולק מצגות תמונות רגשית כדי להעריך את ההבדלים מוטיבציה תשומת לב בין שתי האונות. פוטנציאל חיובי מאוחר (LPP) הוקלט בעזרת אלקטרואנצפלוגרם (EEG) ומתודולוגיות פוטנציאל הקשור לאירוע (ארפס) כדי להעריך את תשומת לב בעלי מוטיבציה.

שדה הראיה המרכזית ומפולגת מצגת של תמונות רגשית כדי למדוד את ההבדלים Hemispheric תשומת לב מוטיבציה

פרוטוקול מפורט כדי לנתח אובייקט סלקטיביות של נוירונים חזיתי parieto מעורב העתקות visuomotor מוצג.

חוקרים ייצוגי האובייקט בזרם Visual הגבי מקוק באמצעות הקלטות יחיד-יחידה

במאמר זה, אנו מציגים פרוטוקול לחקור קליפת המוח הדיפרנציאלית ויזואלית מעורר דפוסי מורפולוגיים פוטנציאליים באמצעות גירוי של רשתות הגסיביות והגאליות באמצעות EEG בצפיפות גבוהה. מתוארים הדימוי החזותי והגירוי בתנועה, עם ובלי רטט זמני. ניתוח חזותי מורפולוגיים פוטנציאליים גם מתוארים.

גירוי מדויק של קליפת העין הקורטיקלית פוטנציאל מורפולוגיים

כאן, אנו מציגים פרוטוקול להפגין שיטת התנהגות המדגימה את האופן שבו מאפיינים חזותיים חלופיים, כגון אותות תנועה, משפיעים על החלטות כיווניות בדגים. נתונים מייצגים מוצגים על המהירות והדיוק שבו שיינר הזהב (הערות Crysoleucas) לעקוב אחר תנועות דגים וירטואליים.

שילוב מספר הפסיכופיזיקלי בתוך מבוך Y כדי לבודד את התפקיד שתכונות חזותיות משחקות בהחלטות ניווט

מוצג כאן פרדיגמה התנהגותית המ מעוררת תגובות visuomotor חזקות ומהירות על שרירי הגפיים העליונות האנושיות במהלך מגעים מודרכים ויזואלית.

פרדיגמת יעד מתעוררת לעורר תגובות Visuomotor מהיר על שרירי הגפיים העליונות האנושיות

אנו מציגים שיטה לגירוי כימי גמיש ורב-מודאלי ורישום של פעילות עצבית בו זמנית מתולעים רבות של Caenorhabditis elegans . שיטה זו משתמשת במיקרופלואידיקה, חומרה ותוכנה בקוד פתוח, וניתוח נתונים אוטומטי מפוקח כדי לאפשר מדידה של תופעות עצביות כגון הסתגלות, עיכוב זמני וגירוי crosstalk.

גירוי רב-מודאלי אוטומטי והקלטה עצבית סימולטנית מאורגניזמים קטנים מרובים

פרוטוקול אוטומטי לחלוטין לתניה אופרנטית מכרסמים מוצע. הפרוטוקול מסתמך על שליטה זמנית מדויקת של אירועים התנהגותיים לחקור כדי שניסויי השפעות שליטה זו אינטגרציה עצבית שבבסיס פעילות הסנסורית ושליטה קוגניטיבית המידה.

מכרסמים אוויר פרוטוקול אוטומטי לחלוטין עבור הסנסורית אינטגרציה וניסויי בקרה קוגניטיבית

למדו כיצד ליצור גירויים מבוקרים בקפדנות לניסויים בזיהוי דמויות באמצעות מסד נתונים של 16 דמויות גיאומטריות. שיטה זו מאפשרת הערכה אובייקטיבית של תהליכים קוגניטיביים בזיהוי דמויות.

יצירת מבוקר בקפדנות גירויים לניסויים זיהוי דמות

גלה סרטונים נוספים