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그림 인식 실험에 대 한 자극을 제어 엄격 하 게 생성

Published: March 18, 2019 doi: 10.3791/59149

Summary

이 프로토콜에는 특정 그래프 및 비 그래프 속성 (기능)은 인물 인식에 관련 된 여부를 검사 하 여 실험 하는 방법을 설명 합니다. 메서드를 사용 하 여 각각 인물 이라고 (6 포인트, n 선)의 다양 한 기능 값을 저장 하는 데이터베이스 인물.

Abstract

이 프로토콜 엄격 하 게 통제 하 고 객관적으로 정의 된 그림 인식 실험 자극을 생성 하는 방법을 소개 합니다. (6, n) 그림 포인트는 보이지 않는 일반 육각형의 꼭지점에 위치 n 쌍 사이의 스팬 n 선 세그먼트로 구성 됩니다. 구조 속성 (그래프 고정) 및 표면 특징 (비 그래프 고정) 각 (6, n)의 n 값은 1에서 6을 가진 계산 및 데이터베이스에 저장. 이 데이터베이스를 사용 하 여 경험 실험의 목적에 따라 적절 한 수치를 체계적으로 추출할 수 있습니다. 또한, 데이터베이스에 필요한 정보가 포함 되어 있지 않으면 새로운 기능 값 때로는 계산할 수 애드혹 (6, n) 특정 그림의 형성에서. 우리 그림의 거울 반영 쌍 axisymmetric (도끼) 쌍 전화. 인물의 도끼 쌍 주어진된 쌍의 회전을-수-동일한 Id (r) 여부의 결정에 있는 동일한 비 쌍 보다 차별 하기 더 어려울 수 알려져 있다. 현재 실험의 목적은 한 쌍에서 두 인물 사이의 라인 길이의 동일성 하면 도끼 쌍의 어려운 쌍의 차별 여부를 확인할 것입니다. 서로 동형 인물 모양에서 차이도 불구 하 고 일반적인 구조적 속성을 공유합니다. Ax 쌍 및 Idr 쌍 동형 쌍의 특별 한 경우가 있습니다. 또한, 도끼 쌍 및 Idr 쌍 공유 표면 기능 값의 대부분 대칭의 축에서 다른 위치를 한 위치에서 상대 방향은 반대를 제외 하 고는 도끼 쌍에 대 한. 세 가지 유형의 서로 동형 (6, 4) 그림 쌍 생성 된: Idr; 도끼; 그리고 비 동일, axisymmetric 비, 동형 (Nd) 쌍. Nd 쌍 추가 표면 기능 값 선 길이 차이의 정도 따라 3 개의 하위 범주로 분류 했다.

Introduction

이 문서에서는 임의의 숫자의 인식에 대 한 연구에 대 한 엄격 하 게 통제 하 고 객관적으로 정의 된 자극 수치를 생성 하는 방법을 설명 합니다. 자극 (6 포인트, n 선) 라고 또는 (6 n) 인물. (6, n) 그림 포인트는 보이지 않는 일반 육각형의 꼭지점에 위치 n 쌍 사이의 스팬 n 선 세그먼트로 구성 됩니다. 그림 1 보여줍니다 (6, 4)의 예를 그림 4 쌍의 보이지 않는 일반 육각형의 꼭지점에 대 한 레이블 지정 합니다. 그림의 선 세그먼트를 지정 하는 레이블 ( 그림 1참조). 우리가 그림의이 사양 라인 사양 형식 호출 합니다.

이전에, 저자 (6, n)의 그래프 이론 구조 속성 계산 수치 (고정 기능, 또는 좀 더 구체적으로 그래프 고정1이라고)와 비 고정 속성 (표면 특징 이라고 함)에 대 한 n 숫자 1-6 = 고 기능 값을 데이터베이스에 저장. 구조를 반영 하는 고정 기능 (더 정확 하 게, 토폴로지) 속성 및 표면 특징 반영 주어진된 그림의 비 위상 하 고 주로 통계 속성.

데이터베이스에 레코드 번호는 고유 하 게 선 사양 형식에서 그림을 식별합니다. 따라서, 데이터베이스의 고정 및 표면 기능 값의 특정 값에 대 한 철저 한 검색 총 집합된 (6, n)의 숫자에서 조건을 만족 하는 인물에 대 한 레코드 번호를 검색할 수 있습니다. 검색 된 수치 실험에 대 한 자극 될 수 있습니다. 동형 집합을 포함 하는 변수를 포함 하는 데이터베이스에서 각 레코드에 속한 그림; 다양 한 그래프 고정 사이클, 둘레, 번호, 중요 한 포인트, 반지름, 중앙 포인트의 수, 구성 요소, 최대, 최대 포인트 수, 고립 된 점의 수 수의 번호를 포함 하는 포인트의 번호와 끝점; 수 교차로의 수와 꼭지점 및 교차로;에 의해 정의 된 윤곽선의 수평이 같은 비 그래프 기능 값 및 표면 기능 값, 위치 고정 기능 및 (의 경우는 복수 위치)와 같은 복수 위치에 의해 형성 하는 방향. 예를 들어 주기 닫힌된 일련의 선 세그먼트를 나타냅니다, 그리고 포인트의 정도 그 시점에와 선 세그먼트 사건의 수, 고립 된 포인트 포인트 0, 학위 이며 끝점 1의 학위를 가진 포인트 이다. N 에서 고정 기능 데이터베이스, 모든 (6, n)의 값 숫자를 사용 하 여 1 ~ 6 수 = 동형 세트 부록 11에 표시 된의 수로 정렬. 그림 2 의 각 레코드에 저장된 된 정보는 예를 참조 하십시오.

참고 각 동형 집합에 속하는 수치는 기하학적 모양에서 차이도 불구 하 고 동일 합니다. 여러 연구 결과 토폴로지 구조 이전에 더 구체적인 속성을 감지 주장 주어진 그림2,3,,45. 자극 수치를 체계적으로 변경 함으로써 저자 탐지 및 고정 기능 비교 앞 탐지 및 표면 특징6의 비교 주장 했다. 현재 실험 줄 길이의 표면 기능 고정 기능 값은 모두 동일한 그림 쌍 사이의 조건 그림 쌍의 인식에 중요 한 인지를 명확히 하려고 하는 (즉, 서로 동형).

실험에 사용 되는 자극의 종류 인식 연구를 비판적으로 중요 하다. 자극의 두 가지 유형이 있다: 무작위로 생성 되는 및 연구 목적으로 임시 생성 됩니다. 줄이기 위해 혼동 한다 실험적인 통제 요소와 관련 된 임의로 생성 된 숫자를 사용 하 여 일반적으로 것 여겨진다 더 적절 한. 임의의 숫자, 예를 들어 임의의 히스토그램7 , 임의의 행렬8의 몇몇 유형이 있다 그러나 시각적 인식 심리학에서 연구에서 가장 자주 사용된 임의의 숫자는 임의의 다각형9. 임의의 다각형을 만들기 위한 일반적인 규칙 사각형 영역에서 n 포인트의 무작위로 분산된 위치 같은 방식으로 선 세그먼트의 경계는 주로 볼록 선 세그먼트와 연결 하 여 다음 경계 내부 색상입니다. 임의의 다각형에 대 한 자주 사용된 객관적인 인덱스 flections 그림10,,1112의 복잡성을 나타내는 다각형의 둘레의 수입니다. 로 그림의 내부 색깔은, 그것의 경계에 관한 구조 속성은 flections의 수로 제한 합니다. 또한, flections의 수를 제외 하 고 어떠한 정보도 임의의 다각형의 전체 세트 또는 다른 임의의 다각형 사이의 관계에 대 한 제공 됩니다.

Axisymmetric (도끼) 쌍 인물의 인물 그림의 주어진된 쌍 회전을-수-동일한 (Idr)13,14, 인지 결정 하는 작업에 동일한 비 쌍 보다 차별을 더 어려운 것으로 알려져 있습니다. 15. Idr 쌍에서 두 인물, 그는 도끼 쌍 서로 동형 이며 해당 선 세그먼트를 동일한 길이가지고. 그러나, 여부 라인 길이 2 사이 동일성 수치 쌍 증가에 동일한 비 쌍 도끼 쌍의 저것과 비교 된 차별의 어려움은 분명. 이 실험에서 참가자 차별 성능 및 비 동일, axisymmetric 비 (Nd) 쌍 도끼 쌍 사이 비교 되었다. 줄 길이 차이 두 인물 사이 실험적으로 통제 되었다. 그림 인식5동안 피상적인 가치 차이가 이전 고정 값 차이가 감지의 선행 때문에 Nd 그림 쌍 선 길이 차이 지 않을 것 이다 그래야 서로 동형 되도록 설정 되었다 고정 값 차이가으로 혼동.

선 길이 차이의 부족 도끼 쌍15에서 인물의 차별의 어려움의 수준을 좌우 하는 가설을 시험 하는 저자 사용 (6, 5) 실험 1 그림 쌍. 결과 대기 시간 있었다 Nd 0 (즉, 쌍을 이루는 인물 사이 총 줄 길이에 차이가) 쌍 도끼 쌍 가설을 지원 했다 표시에 대 한 비교에 대 한 짧은 설명. 그것은 실험적인 통제 표면 기능 값 차이 더 복잡 한 그림에 있을 것을 참가자를 만들 수 있습니다 주장 했다 이러한 사용. 흥미롭게도, 여러 연구 사이클의 존재 검출된 preattentively16,17는 주장 했다. 대조적으로, Julesz 끝점의 존재18배경 인물의 분리의 초기 단계에서 감지 했다 주장 했다.

이 해결 하기 위해 간단 하 게 (6, 4) 그림 쌍 가설을 검토 하기로 했다. (6, 4)의 9 개의 동형 집합에서 숫자, 두 개의 동형 집합에 속한 그림 자극으로 사용 되었다. (한) 끝점과와 사이클 쉽게 감지 고정 기능을 공유 하는 인물의 두 세트 (즉, 삼각형) 공통. 그림 3에 9 동형 집합의 예제 그림을 참조 하십시오. 또한, p 의 열을 참조 하십시오 6와 q = = 부록 114.

세 가지 기본적인 쌍 유형 생성 된: Idr, 도끼, 및 Nd 쌍. 사이클의 총 라인 길이 (좀 더 구체적으로, 삼각형) 모든 종류의 쌍에 대 한 각 쌍의 두 인물 간의 평준화 되었다. 이 제약 조건을 사용 하 여, 그림의 쌍의 각각 삼각형 되었다 중 상호 동일 또는 모양에서 도끼. Nd 쌍 각 쌍의 길이 보이지 않는 일반 육각의 측면으로 설정 단위와 2 개의 숫자 endlines의 길이 차이 따라 subcategorized 추가 했다. 이 나왔고 Nd 0, Nd 0.27, Nd 0.73및 Nd 1 쌍 (즉, 선 길이 차이 0에서 1에 배열 했다). 선 세그먼트의 교차로의 존재는 preattentively로 알려져 있다으로19, 교차 라인 세그먼트는 자극에서 제외 된 수치를 발견 했습니다. Idr, 도끼, Nd 0, Nd 0.73, 그리고 그림 4에서 Nd 1 쌍의 예를 참조 하십시오. 참가자 Idr 의 수의 편견된 기대를 피하기 위해 ('같은') 쌍 도끼 ('다른')의 합계와 동일와 Nd ('다른') 쌍을 설정 했다.

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Protocol

실험은 일본 Hakuoh 대학 윤리 위원회에 의해 승인 되었다.

1. 실험 설치

참고: LCD 모니터와 컴퓨터 (실험 PC)에 연결 된 응답 단추 상자 실험 환경 구성 되어 있습니다. 각 참가자 인물의 제시 쌍은 응답 상자에 두 개의 단추 중 하나를 눌러 '동일' 하거나 '다른' 여부를 결정 합니다. 상자 '입력', 'f 6', 그리고 'f 5' 왼쪽에서 오른쪽에 3 개의 버튼이 있습니다. Enter 버튼을 누르면, 현재 화면 다음 화면으로 진행 합니다. F6 버튼 집게 손가락을 사용 하 여 응답 이며 참가자의 오른손의 가운데 손가락을 사용 하 여 응답에 대 한 F5 버튼 입니다. 그림 쌍의 생성 (자극 준비를 위한 PC) 다른 컴퓨터에서 수행 됩니다. 이 설치는 상당히 객관적인 방식으로 인물의 인식에서 특정 기능의 중요도 우려 하는 다양 한 가설의 시험을 수 있습니다.

  1. 자극 준비를 위해 PC에 연결 된 플로피 디스크에 한 플로피 디스크를 삽입 합니다. 자극 준비를 위해 PC에 쌍 생성 프로그램 을 시작 합니다.
  2. 프로그램에 사용 된 무작위 번호 생성 기능을 초기 값으로 키보드를 사용 하 여 임의의 숫자를 입력 합니다. 1 또는 2 디지털 지정자로 키보드를 사용 하 여 입력 합니다.
    참고: 디지털 지정자 = 1 '같은' 결정을 집게 손가락 및 시험의와 (디지털 상태 2) 두 번째 블록에서 첫 번째 블록에서 '다른' 결정 (디지털 상태 1) 가운데 손가락 지정. 디지털 지정자 = 2 디지털 상태 첫 번째 블록에서 2 및 디지털 상태 1 두 번째 블록에 지정 한다. 이 절차는 다른 손가락에 의해 응답 속도 counterbalances.

2입니다. 프로그램 내에서 쌍 생성 지침

  1. 오픈 자극 설정 파일 (PRBLM2. DAT) 플로피 디스크 단위에 새로운 파일로. 또한, (6, 4)의 데이터베이스 파일을 열고 본체에 수치.
  2. 레코드 번호 1 1365 결정 여부 기록의 값에서 데이터베이스 파일의 각 레코드를 순차적으로 검사 변수 28 (라인의 교차점의 수 즉, 세그먼트, 그림 2참조)은 0.
    참고: (6, n)의 총 수에 대 한 인물, 추론 15.1 (a)1을 참조 하십시오.
    1. 값이 아닌-0, 기록 하 고 레코드로 이동, 다른 검사 (즉, 동형 집합) 변수 1의 값이 2 또는 5.
    2. 값이 2도 5, 기록 하 고 레코드로 이동, 다른 동형 2 풀 또는 동형 5 풀에 후보 인물로 기록 번호를 축적.
    3. 철저 하 게 각 레코드 동형 2 풀에 속하는 후보 인물 자체를 포함 하 여 다른 레코드와 결합 합니다.
    4. 모든 후보 쌍에 그들의 라인 사양 형식으로 레코드 숫자의 각 쌍을 변환 합니다.
    5. 인물 자체와 결합 여부를 확인할 경우 고, 0 °의 모 난 거리를 나타내는 태그와 Idr 쌍으로 쌍 분류 Idr 쌍의 수영장에서 축적.
    6. 그 밖에 5 6 잔류물 나머지와 함께 한 그림의 선 사양 형식에서 각 꼭지점 레이블 번호를 1에서 정수를 추가 합니다. 값이 0 이면 6에 그것을 변환 합니다. 그런 다음 형식을 표준화. 그런 다음 그림의 쌍에 다른 그림의 선 사양 형식으로 표준화 된 형식을 비교 합니다.
      참고: 선 사양 형식 (6, 4)의 그림 4 시퀀스 요소 레이블의 쌍의 이루어져 있다. 그것은 항상 한 쌍 안에 오른쪽 레이블과 보다 항상 작습니다 이전 쌍의 왼쪽된 레이블 보다 작거나 같음 다음 쌍의 왼쪽된 레이블 왼쪽된 라벨에 따라 표시 됩니다.
    7. 정수 는 두 가지 형식 일치, 그것의 모 난 거리 (즉, 60 ° 시계 반대 방향으로의 단위)의 태그 Idr 쌍으로 쌍 분류 하 고 Idr 쌍의 수영장에서 축적.
    8. 또, 쌍은 0 °, 30 °, 60 °, 90 °, 120 °, 또는 150 ° 우 수평에서 시계 반대 방향으로 되 고 대칭 축 중 하나는 도끼 쌍 순차적으로 검사 합니다.
      참고: 대칭 0 °의 축에 대 한 그림의 도끼 변환 배치 요소 레이블 1 6 5 2, 4, 3에 대 한 반대의; 약 30 °, 1, 6, 5 3, 4, 4 2 1 반대로; 약 60 °, 1 2, 6 3, 5, 4에 대 한 반대의; 약 90 °, 3, 2, 6 4, 5, 5 2 1 반대로; 약 120 °, 1 4 2 3, 6, 5에 대 한 반대의; 그리고 약 150 °, 5, 4, 3 3, 6, 6 2 1 반대로 (그림 5).
    9. 대칭 j°의 축에 대 한 도끼 변환 후 하나의 그림의 선 사양 형식 쌍에 다른 그림의 형식을 일치 하는 경우 다음 대칭 j°의 축 태그와 도끼 쌍으로 쌍 분류 하 고 그것을 축적합니다 도끼 쌍의 수영장.
    10. 그 밖에, Nd 쌍으로 쌍을 분류 합니다. 그런 다음, Nd 쌍 (그림 6)의 두 인물의 선 사양 형식에서 각각 정점에서 사고 라인의 숫자를 계산 합니다.
    11. 경우 사고 줄 수는 그림의 선 세그먼트의 끝에, 그림의 수행으로 세그먼트를 결정 합니다. 다음, 남은 선 세그먼트 그 사이클을 구성 하는 3 결정 (즉, 삼각형).
    12. Nd 쌍의 두 인물의 사이클의 총 줄 길이 계산 합니다. 두 인물 사이의 사이클의 총 길이가 다른 경우, 쌍을 삭제.
    13. 또, 두 인물 사이의 endlines의 선 길이 차이 계산 합니다. 길이 차이 0, 0의 태그와 Nd 쌍으로 쌍 분류 하 고 Nd 쌍의 수영장에서 축적.
    14. 다른, 길이 차이 0.27, 0.27의 태그와 Nd로 쌍을 분류 하 고 Nd 쌍의 수영장에서 축적.
    15. 또, 길이 차이 0.73, 0.73의 태그와 Nd 쌍으로 쌍 분류 그리고 Nd 쌍의 수영장에서 축적.
    16. 그 밖에, 1의 태그와 Nd 쌍으로 쌍 분류 하 고 Nd 쌍의 수영장에서 1의 태그와 축적.
    17. 되풀이 하다에 속하는 후보 인물에 대 한 프로토콜 단계 2.2.3 2.2.16 설정 5.
    18. 데이터베이스 파일을 닫습니다.
  3. 참가자 설정 자극의 준비
    1. 임의로 연습 쌍으로 Idr 풀, Nd 풀에서 두 쌍과 태그와 도끼 풀에서 쌍에서 3 쌍을 샘플.
    2. Idr, Nd, 연결 하 고 연습 쌍 도끼 연습 시험의 첫 번째 블록에 대 한 그들의 프레 젠 테이 션 순서를 무작위.
    3. 무작위로 샘플 Idr 풀에서 80 쌍, Nd 수영장에서 40 쌍 및 40 쌍 도끼 풀 태그 쌍을 테스트 합니다.
    4. 연결 Idr, Nd, 및 도끼 쌍을 테스트 하 고 테스트 시험의 첫 번째 블록에 대 한 그들의 프레 젠 테이 션 순서를 무작위.
    5. 연습을 준비 하기 위한 프로토콜 단계 2.3.1에서 2.3.4를 되풀이 하 고 재판의 두 번째 블록에서 시험 테스트.
    6. 프레 젠 테이 션 번호, 디지털 상태, 순차적으로, 그리고 동시에 에코 태그 쌍 유형, 선 세그먼트의 수와 꼭지점 레이블의 왼쪽된 그림 및 플로피 디스크 단위에 각 재판의 오른쪽 그림의 선 사양 형식에서 4 쌍 작성 화면에 값이.
    7. 두 번째 블록의 마지막 테스트 시험을 첫 번째 블록에서 첫 번째 연습 재판에서 2.3.6 단계를 되풀이.
    8. 플로피 디스크 단위를 닫습니다.

3. 실험 및 참가자에 의해 실험의 실행 명령

  1. 각 참가자가 제공 하는 서 면된 동의 실험에 참여를 부탁 드립니다.
  2. 한 실험에 의해 지침
    1. 각 참가자가 인물의 제시 쌍 모양 ('동일') 그들의 방향에 관계 없이 또는 하지 ('다른') 신속 하 고 정확 하 게 가능한 표시 예제 그림 쌍에서 동일 인지 결정 하도록 지시 합니다.
  3. 한 실험에서 실험 하기 전에 사양
    1. 실험에 대 한 PC에 자극 프레 젠 테이 션 프로그램을 시작 합니다.
    2. 메뉴 화면에서 정체성 결정 작업 을 클릭 합니다.
    3. 참가자의 정보, 그리고 입력된 이름, 성별, 나이, 클릭 한 다음 정보 화면에 규격의 끝 을 클릭 합니다.
    4. 메뉴 화면의 클릭 PRBLM2 읽기 자극 데이터 를 클릭 합니다. DAT 플로피 디스크 드라이브에 파일을 파일 사양 화면에 열기 를 클릭 합니다.
  4. 실험의 실행
    1. 실험으로 참가자 모니터 앞에 자리 하 고 모니터에이 마에서 chinrest 측정 60 cm 거리에 자신의 머리를 넣어.
    2. 실험으로 메뉴 화면에서 실행 을 클릭 하 여 실험을 시작 합니다.
    3. 실험으로 표시 되 면 명령 화면 디지털 국가 1, 참가자 키 F6 (검지 손가락으로 응답) '같은' 결정에 대 한 '다른' 결정에 대 한 F5 키 (응답 가운데 손가락을) 하 고 지시 합니다. 명령 화면 디지털 상태 2를 표시, 경우 f6 키를 누르라는 F5에 대 한 '다른' 결정 '같은' 결정에 대 한 지시.
    4. 참가자, 블록의 디지털 상태를 완벽 하 게 암기 후 enter 응답 상자에.
    5. 화면에서 '준비' 프롬프트에 응답에서 참가자, 재판을 시작 하기 위해 Enter 를 누릅니다.
    6. 결정에 자극 화면에 연습 쌍의 쌍의 프레 젠 테이 션에 따라 참가자, F6 또는 f 5 키를 누릅니다.
      참고: 보이지 않는 일반 육각의 6 개의 버텍스는 그 센터는에 이동 했다 0.2 cm 바깥쪽 꼭지점의 위치에서 자극 화면 0.4 cm의 직경을 가진 작은 채워진 원으로으로 양식 화 (6, 4)의 6 개의 꼭지점 그림 6.6 cm x 7.6 cm의 사각형 영역에 투영 됩니다. 한 쌍의 두 그림 9.4 cm의 센터 사이 거리와 수평으로 평행 위치에 있습니다.
    7. (이전) '결정은 잘못 된' 연습 시험 응답은 오류가 발생 하는 경우에 경고음 피드백 메시지 화면에 표시 하려면 자극 프레 젠 테이 션 프로그램을 설정 합니다. 응답이 정확한 경우 '결정 정확 했다'는 화면에 표시 합니다.
    8. 참가자, 피드백 메시지를 확인 하는 때, 하 다음 '프롬프트' 화면으로 이동 하려면 Enter 를 누릅니다.
    9. (자극 프레 젠 테이 션 프로그램)으로 블록에 연습 시험의 끝에 의해 단계 3.4.4 3.4.7 되풀이.
    10. 모든 연습 시험 완료 되 면 '화면에 ' 테스트 재판의 시작을 표시 합니다.
    11. 테스트 시험 블록의 끝에 단계 3.4.4 3.4.5 되풀이.
      참고: 피드백 메시지 연습 시험 동안에 표시 됩니다.
    12. 3.4.3 3.4.8에 연습을 실행 하 고 두 번째 블록에서 시험 테스트 단계를 되풀이.
    13. 자극 프레 젠 테이 션 프로그램으로 파일 플로피 디스크 장치에 데이터를 저장.
      참고: 직렬 시험 번호, 수 선 세그먼트, 디지털 상태, 태그, 코드 버튼을 누르면, 응답, 및 ms 대기 시간의 정확성 쌍 형식의 코드의 각 시험에 대 한 참가자의 데이터 구성 되어 있습니다.

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Representative Results

Nd 0.27 쌍 동형 세트 2의 숫자에만 존재를 발견 했다, 이후 분석 Nd 0.27 쌍에 대 한 결과 포함 하지 않았다. 현재 연구의 가설이 이었다 Nd 쌍에서 두 인물 사이의 라인 길이의 동일성 도끼 그림 쌍으로 차별 하기가로 그들을 만들 것 이다.

실험의 결과 그림 7에 나와 있습니다. 오류 요금 했다 쌍 종류, H 에서 크게 다른 23.8, p < 0.001 =. ANOVA 테스트 나타났다는 대기 시간이 다른 쌍 종류, F (4, 48)에 걸쳐 12.3, p < 0.001 =. Scheffe의 테스트는 대기 시간에 큰 차이가 찾지 못한 모든 쌍 사이 제외 하 고 Nd 0 와 Nd 0.73, Nd 0 와 Nd 1, 그리고 Nd 1 도끼 쌍 사이 보여주었다. 그것은 주목할 만한 도끼와 Nd 0p ≈ 1.0 사이의 대기 시간에 차이가 없었다입니다.

오류 요금 및 대기 시간 데이터에는 Nd 0.73 Nd 1 쌍은와 쉽게 discriminable 도끼 쌍과 비교 하는 것이 좋습니다. 그러나, Nd 0 쌍 도끼 쌍 사이의 대기 시간에서 거의 결 석 차이 강하게 줄 길이의 동일성 차별을 더 어려운 도끼 쌍 발생 나왔다.

Figure 1
그림 1 . (6, 4)의 예를 그림. 채워진된 원형에 가까운 숫자는 보이지 않는 일반 육각의 포인트 (즉, 정점)의 레이블을 나타냅니다. 그림 4 쌍의 요소 레이블 (1-2, 1-3, 1-6, 3-6)으로 지정할 수 있습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.

Figure 2
그림 2 . 예 (6, 4)의 데이터베이스의 내용의 인물. 3 번 기록 (NR = 3) 라인 사양 형식 (1-2, 1-3, 1-4, 2-3)에 의해 식별 그림을 나타냅니다. 변수 (1) 동형 집합을 나타내며 그림 속한 하 (2) 수 선 세그먼트, 사이클, 둘레 (4), (17) 최대 학위, 최대 학위, 고립 된 포인트 (21) 수, (24) 수와 포인트 (18) 수의 수 (3) 끝점, 그리고 선 세그먼트의 교차로 (28) 수. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.

Figure 3
그림 3 . 예 9 하다 세트 (6, 4)의 인물. 코드 숫자 1-9는 순서를 나타내지 않습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.

Figure 4
그림 4 . 쌍 유형의 예. (A) 모 난 거리 120 °, 30 ° 우 수평, (C) Nd에서에서 시계 반대 방향으로 대칭의 축에 대 한 (B) 도끼 쌍 Idr0 쌍, (D) Nd 0.73 쌍, 및 (E) Nd 1 쌍입니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.

Figure 5
그림 5 . 요소 레이블의 특정 쌍의 순열을 사용할 수 있는 대칭 축. 각 선 세그먼트의 끝 근처에 작은 수 이다 대칭의 축. 괄호로 묶인 숫자 요소 레이블이 있습니다. 이 시각화 각 축에서 equiangular 거리에 있는 점의 쌍의 쉽게 식별할 수 있습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.

Figure 6
그림 6 . 꼭지점을 사고 선 세그먼트의 그림된 예. 괄호로 묶인 다 수 요소 레이블을 나타내고 작은 숫자 사고 지점에 선 세그먼트의 수를 나타냅니다. 이 그림의 선 사양 형식 (1-4, 2-3, 2-4, 3-4), 이며 각각에 사건 선의 숫자 형식에서 포인트의 외관의 합계: 포인트 1, 2, 3 2, 4 3 2 1 0, 5 및 6에 대 한 0. 포인트 1 라인이 1 사건, 1-4 포인트 쌍을 수행 하 고 나머지를 결정 주기를 구성 하는 것 이상의 1의 줄 부각과 포인트 쌍 찍힌다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.

Figure 7
그림 7 . 수단 (빈 바)와 쌍 형식의 % 오류 (회색 막대)의 표준 오류와 대기 시간을 의미 합니다. Idr 나타냅니다 회전을-수-동일한 쌍; Nd는 비 동일, axisymmetric 비, 동형 쌍, 수 두 인물; 끝 선 길이 차이의 크기를 나타냅니다. 그리고 도끼 axisymmetric 쌍을 나타냅니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.

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Discussion

그림 인식 실험에 대 한 객관적 정의 자극 숫자의 세트를 준비 하는 현재 메서드를 사용할 수 있습니다. 방법의 중요 한 측면은 프로그램 내에서 쌍 생성 지침입니다. (6, n)를 사용 하 여 데이터베이스, 프로그램 총 (6, n) 인물 (프로토콜 단계 2.2.1을 2.2.2)에서 적절 한 후보 인물을 선택할 수 있습니다. 또한, 프로그램은 때로는 엔드 라인 (프로토콜 단계 2.2.13)의 길이 계산의 경우 데이터베이스에 저장 되지 않은 그림의 기능 값을 계산할 수 있습니다. 연구원은 자극 프레 젠 테이 션의 단위로 인물의 쌍을 사용 하려면, 프로그램 수 철저 하 게 결합 쌍을 형성 하 고 기하학적으로 정당한 범주로 정렬할 후보 인물 Idr, 도끼, 분류에 설명 된 대로 그리고 Nd 쌍 이외에 Nd 쌍 (프로토콜 단계 2.2.3\u20122.2.16)의 subcategorization에서. 연구원은 가능한 혼동 요인 사전에 알고 있다면, 그들은 추가 또는 지침 (a)를 사용 하 여 경우 프로그램에 비교적 간단한 (6, 4)를 수정 하 여 이러한 요소를 제어할 수 있습니다 자극 (2.1 단계);으로 쌍 피 규 어 (b) 그림 (단계 2.2 2.2.1);에서 교차 선 세그먼트를 데 피 그리고 (c) 똑같게 Idr 쌍 도끼의 숫자의 합계 및 Nd 쌍 (2.3.3 단계)의 수 있습니다.

쌍 생성 프로그램 (파일 이름: PMELCYLG2) 애드혹 현재 연구 목적으로 준비 되었다. 그것은 주어진된 그림에서 삼각형에서 엔드 라인을 분리 한 후 끝 줄의 길이 계산 루틴을 포함 하는 이전 프로그램의 부분 수정. 이 계정에 복용, 쌍 생성 프로그램이 있다 넓은 응용 성 때문에 현재 연구 질문에 따라 이전 프로그램에 대 한 특정 수정 소개 명확 하 게, 가까이 프로그램의 디버깅을 실험에 착수 하기 전에 요구 된다.

사용 (6, n) 인물 (6, n)의 특성으로 제한 하는 방법의 적용 수치 라기보다 고 각 (6, n)의 알려진된 특성 (즉, 값의 고정 및 표면 기능)에 의해 그림입니다. (6, n) 그림 6 포인트와 포인트의 n 쌍에 걸쳐 n 직선 세그먼트 구성 됩니다. 6 포인트는 동일 평면 위치 및 깊이 정보 제공으로 간주 됩니다. 따라서 메서드는 둘 다 적용 우려 구체적인 개체의 인식 연구 질문에도 그 그림 기능을 염려 하지 않는.

이미 진술한, 임의로 생성 된 자극으로 수치는 일반적으로 더 많은 연구의 특정 목적에 대 한 임시 생성 된 보다 적절 한. 불행히도, 경우 ad hoc 수치를 사용 하 여 임의의 숫자에 대 한 초과. 임의의 다각형을 사용 하 여 경우에도 flections의 수는 이론적인 선명도 부족 하 고 수 n 동등한 flections의 숫자의 총 수는 알. 대조적으로, 현재 방법에 사용 되는 고정 및 표면 기능 기하학적 이론에 의해 지원 됩니다. 또한, 총 세트 (6, n)의 숫자 n = 특정 기능 값을 만족 하는 숫자는 총 집합에서 검색 및 1 ~ 6으로 알려져 있습니다.

동형 세트 2의 그림에 엔드 라인에 관하여 그것의 길이 각도 삼각형에서 혼동 했다. 동형 세트 5에 속한 인물에 대해서 분리 된 엔드 라인의 길이 엔드 라인 사이의 삼각형 병렬 처리와 혼동 했다. 이러한 혼란 휴식 각 선 세그먼트 사이의 스팬 한다 조건으로 미래에 해결 될 수는 일반 육각형의 꼭지점의 쌍.

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Disclosures

저자는 관심의 충돌을 선언합니다.

Acknowledgments

저자는 시드니 Koke, MFA, 그리고 Maxine 가르시아, 박사,이 원고 초안을 편집 하기 위해 Edanz 그룹 (www.edanzediting.com/ac)에서 감사 합니다.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
PC for stimulus preparation DELL  Inspiron 15
External USB FD unit  Logitec LFD-31UEF
Response button box Takei Kiki S-15068 custom item
PC for experiments NEC  PC-37LB-N 15SN
LCD monitor NEC  AS172-MC 
Chin rest Takei Kiki T.K.K.930a
Pair generation program PMELCYLG2 self-made
Database file P4.DAT self-made
Stimulus presentation program  Takei Kiki Presentation/Response Device for (6, n) Figures custom item

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References

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동작 문제 145 그림 인식 (6 포인트 n 선) 피 규 어 임의의 자극 생성 그래프 동형 끝점 사이클 줄 길이
그림 인식 실험에 대 한 자극을 제어 엄격 하 게 생성
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Kanbe, F. Generating StrictlyMore

Kanbe, F. Generating Strictly Controlled Stimuli for Figure Recognition Experiments. J. Vis. Exp. (145), e59149, doi:10.3791/59149 (2019).

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