Summary

Gerando estímulos controlados estritamente para experiências de reconhecimento de figura

Published: March 18, 2019
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Summary

Este protocolo descreve um método para um experimento que examina se gráfico específico e propriedades não-gráfico (recursos) são relevantes para o reconhecimento das figuras. O método usa um banco de dados que armazena vários valores de recurso das respectivas figuras chamadas (ponto6 , linha n ) figuras.

Abstract

Este protocolo introduz um método para gerar estímulos estritamente controlados e objectivamente definidos para experiências de reconhecimento de figura. Um (6, n) figura consiste de segmentos de linha n que são medidos entre n pares de pontos situados nos vértices de um hexágono regular invisível. As propriedades estruturais (constantes do gráfico) e características superficiais (não-gráfico invariantes) de cada (6, n) figura com n valores variando de 1 a 6 são calculados e armazenados em um banco de dados. Usando esse banco de dados, experimentadores podem extrair sistematicamente figuras apropriadas dependendo da finalidade do experimento. Além disso, se o banco de dados não contiver as informações necessárias, novos valores de recurso podem às vezes ser calculados ad-hoc da formação de uma figura específica (6, n). Deixe-nos chame um par de espelho-refletido das figuras um axissimétrico par (Ax). Um par de Ax de figuras é conhecido por ser mais difícil de discernir do que um par não-idênticos na decisão se as formas de um determinado par são girados-para-ser-idêntico (Idr). O objetivo do presente experimento é examinar se a mesmice dos comprimentos de linha entre dois números em um par faz com que a discriminação do par a ser tão difícil quanto a de um par de machado. Figuras mutuamente isomórficos compartilham propriedades estruturais comuns, apesar das diferenças de forma. Pares de machado e Idr pares são casos especiais de pares isomórficos. Além disso, um par de Ax e par der Id compartilham a maioria dos valores de característica superficial, exceto a direção relativa de um local para outro local através de um eixo de simetria é o oposto de um par de machado. Três tipos de mutuamente isomórficos (6, 4) figura pares foram gerados: Idr; Machado; e não-idênticos, não-axissimétrico, isomórficos pares (Nd). Pares de ND ainda foram classificados em três subcategorias de acordo com os valores da característica superficial do grau das diferenças de comprimento de linha.

Introduction

Este documento descreve um método para gerar figuras estritamente controlada e objectivamente definidos de estímulo para os estudos sobre o reconhecimento de números aleatórios. Os estímulos são chamados (ponto6 , linha n ) ou (6, n) figuras. Um (6, n) figura consiste de segmentos de linha n que são medidos entre n pares de pontos situados nos vértices de um hexágono regular invisível. A Figura 1 mostra um exemplo de um (6, 4) figura que é especificado por quatro pares de etiquetas para os vértices de um hexágono regular invisível. Os rótulos de designar os segmentos de linha da figura (ver Figura 1). Deixe-nos chame esta especificação das figuras um formato de especificação de linha.

Anteriormente, o autor calculou as propriedades estruturais de gráfico teórico de (6, n) figuras (chamadas de características invariantes, ou mais especificamente gráfico invariantes1) e propriedades não-invariante (chamadas características superficiais) para figuras com n = 1 a 6 e armazenados os valores de recurso em um banco de dados. Características invariantes refletem o estrutural (mais precisamente, topológico) Propriedades e características superficiais refletem as propriedades não-topológico e principalmente a métrica de uma determinada figura.

Um número de registro no banco de dados identifica exclusivamente uma figura em formato de especificação da linha. Portanto, uma busca exaustiva para valores específicos de valores característica invariável e/ou superficial no banco de dados permite a recuperação dos números de registro para os números que satisfazem as condições das conjunto de (6, n) totais. Os valores recuperados podem servir como estímulos para um experimento. Cada registro no banco de dados contém variáveis que incluem o conjunto isomórfico ao qual pertence a figura; vário gráfico invariantes, tais como o número de ciclos, circunferência, ponto cobrindo o número, o número de pontos críticos, o raio, o número de pontos centrais, número de componentes, grau máximo, número de pontos de grau máximo, número de pontos isolados, e número de pontos de extremidade; valores de recurso não-gráfico, tais como o número de intersecções e zig-zags de contornos definidos por vértices e interseções; e superficial característica valores, tais como locais das características invariantes e (no caso em que existem locais no plural) as direções formadas por locais no plural. Por exemplo, um ciclo indica uma sequência fechada de segmentos de linha, um grau de um ponto é o número de incidente de segmentos de linha com esse ponto, um ponto isolado é um ponto com um grau de 0 e um ponto de extremidade é um ponto com um grau de 1. Utilizando os números de valores do banco de dados, todos (6, n) característica invariável de n = 1 a 6 pode ser classificada nos números de conjuntos isomorfos mostrados no apêndice 11. Consulte a Figura 2 para obter um exemplo da informação armazenada em cada registro.

Observe que os números que pertencem a cada conjunto isomórfico são topologicamente equivalentes, apesar das diferenças de forma. Vários estudos têm afirmado que estruturas topológicas são percebidas antes Propriedades mais específicas de dado figuras2,3,4,5. Alterando sistematicamente figuras de estímulo, o autor alegou que as detecções e comparações de características invariantes precedem as detecções e comparações de características superficiais6. O presente experimento é uma tentativa de esclarecer se a característica superficial do comprimento da linha é fundamental no reconhecimento dos pares de figura sob a condição de que os valores de característica invariável são todos equivalentes entre os pares de figura (ou seja, mutuamente isomórfico).

Os tipos de figuras de estímulo que são usados em experiências é criticamente importante para entender a pesquisa de reconhecimento. Existem dois tipos de figuras de estímulo: aqueles que são gerados aleatoriamente e aqueles que são gerados, ad-hoc, com a finalidade de um estudo. Para reduzir confunde associado a fatores não estão sob controle experimental, o uso de números gerados aleatoriamente é geralmente considerado como mais conveniente. Existem vários tipos de números aleatórios, por exemplo, histogramas aleatória7 e matrizes aleatórias8, mas os números aleatórios mais frequentemente usados em pesquisas de reconhecimento visual em psicologia são polígonos aleatório9. Uma regra geral para fazer polígonos aleatórios é conectar locais distribuídos aleatoriamente de n pontos em uma área quadrada com segmentos de linha, de modo que o perímetro do segmento de linha é mais convexo e então cor dentro do perímetro. Um índice objetivo usado com frequência para polígonos aleatórios é o número de flections do perímetro de um polígono, que representa a complexidade das11,10,figura12. Como o interior da figura é colorido, propriedades estruturais em relação a seu perímetro limitam-se ao número de flections. Além disso, com excepção do número de flections, nenhuma informação é dada sobre todo o conjunto de polígonos aleatórios ou a relação entre polígonos aleatórios distintos.

As figuras em axissimétricos pares (Ax) das figuras são conhecidas por serem mais difíceis de discriminar do que pares não-idênticos em uma tarefa de decidir se um determinado par de números é girado-para-ser-idêntico (Idr)13,14, 15. as duas figuras em um par der Id e aqueles em um par de Machado são mutuamente isomórficos e têm correspondentes segmentos de linha que têm o mesmo comprimento. No entanto, se mesmice dos comprimentos de linha entre as duas figuras em um par de aumentos desconhece-se a dificuldade de discriminação de um par não idênticos, em comparação com o de um par de machado. Neste experimento, desempenho de discriminação participante foi comparado entre pares de machado e não-idênticos, não-axissimétrico pares (Nd). As diferenças nos comprimentos de linha foram experimentalmente controladas entre as duas figuras. Devido a precedência de detectar diferenças de valor invariável recurso antes de diferenças de valor superficial característica durante o reconhecimento de figura5, os pares de figura Nd foram criados para ser isomórfico mutuamente, para que as diferenças de comprimento de linha não seria confundidos com diferenças de valor invariável recurso.

Pares de figura experimento 1 no autor-usado (6, 5) para examinar a hipótese de que a falta de diferenças de comprimento de linha influenciou o nível de dificuldade de discriminação das figuras em pares de Ax15. Os resultados demonstraram que as latências eram mais curtas para pares de 0 (Viz, nenhuma diferença no comprimento total da linha entre figuras emparelhadas) Nd comparados com aqueles para pares de Machado, que indicaram que a hipótese era insuportável. Argumentou-se que as diferenças de valor de característica superficial ao controle experimental são mais propensos a estar presente em números complexos, e os participantes podem fazer uso destes. Curiosamente, vários estudos afirmam que a presença de um ciclo é detectado preattentively16,17. Por outro lado, Julesz afirmou que a presença de um ponto de extremidade foi detectada numa fase precoce da segregação das figuras de fundo18.

Para resolver isso, mais simples (6, 4) figura pares foram escolhidos para examinar a hipótese. Fora nove conjuntos isomorfos (6, 4) de figuras, os números que pertencia a dois conjuntos isomorfos foram usados como estímulos. Os dois conjuntos de figuras compartilhou facilmente detectáveis características invariável de (um) EndPoint (s) e um ciclo (ou seja, um triângulo) em comum. Veja as figuras de exemplo de nove conjuntos isomorfos na Figura 3. Além disso, consulte a coluna de p = 6 e q = 4 em 1 do apêndice1.

Foram gerados três tipos básicos de par: Idr, machado e Nd pares. O comprimento total da linha de um ciclo (mais especificamente, um triângulo) foi equalizada entre as duas figuras em cada par para todos os tipos de par. Usando essa restrição, respectivos triângulos de um par de figura tornou-se ou mutuamente idênticos ou Ax em forma. Pares de ND foram subcategorized mais de acordo com as diferenças nos comprimentos de endlines entre as duas figuras em cada par, com a unidade de comprimento definido como o lado de um hexágono regular invisível. Isto rendeu Nd 0, Nd 0,27, Nd 0,73e pares de Nd 1 (ou seja, as linha comprimento diferenças variou entre 0 e 1). Como a presença de uma interseção de segmentos de linha é conhecida por ser preattentively detectados19, figuras com linha cruzada segmentos foram excluídos os estímulos. Consulte os exemplos de identificaçãor, Machado, Nd 0Nd 0,73e pares de 1 Nd na Figura 4. Para evitar as expectativas tendenciosas dos participantes, o número de Idr pares (‘mesmos’) foi criado para ser o mesmo que a soma do Ax (‘diferente’) e Nd (‘diferentes’) pares.

Protocol

O experimento foi aprovado pelo Comitê ética Hakuoh University, Japão. 1. experimental Setup Nota: O ambiente experimental consiste em um monitor de LCD e uma caixa de botão de resposta conectado a um computador (PC para experiências). Cada participante decide se um apresentado par de números é o ‘mesmo’ ou ‘diferente’ pressionando um dos dois botões em uma caixa de resposta. Há três botões na caixa de ‘Enter’, ‘F6’ e ‘F5’, da esquerda para a direita. Press…

Representative Results

Como pares de 0,27 Nd foram detectadas apenas nas figuras do conjunto isomórfico 2, a análise subsequente não incluiu os resultados para os pares de 0,27 Nd. A hipótese do presente estudo foi que a mesmice dos comprimentos de linha entre as duas figuras em pares Nd os faria tão difícil discriminar como pares de figura de machado. Os resultados do experimento são mostrados na Figura 7. Taxas de erro foram signif…

Discussion

O presente método pode ser usado para preparar um conjunto de figuras de estímulo objetivamente definíveis para experiências de reconhecimento de figura. O aspecto crítico do método são as instruções dentro do programa de geração de par. Usando um (6, n) banco de dados, o programa pode selecionar figuras candidato apropriado de figuras o total (6, n) (passos de protocolo 2.2.1 e 2.2.2). Além disso, o programa às vezes pode calcular valores de recurso de figuras que não s?…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

O autor agradece a Sydney Koke, AMF e Maxine Garcia, PhD, do grupo de Emilia (www.edanzediting.com/ac) para a edição de um projecto deste manuscrito.

Materials

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

References

  1. Harary, F. . Graph theory. , (1969).
  2. Chen, L. Topological structure in visual perception. Science. 4573 (4573), (1982).
  3. Chen, L. Topological structure in the perception of apparent motion. Perception. 14 (2), 197-208 (1985).
  4. Hecht, H., Bader, H. Perceiving topological structure of 2-D patterns). Acta Psychol. 3 (3), 255 (1998).
  5. Todd, J. T., Chen, L., Norman, J. F. On the relative salience of Euclidean, affine, and topological structure for 3-D form discrimination. Perception. 3 (3), 273 (1998).
  6. Kanbe, F. On the generality of the topological theory of visual shape perception. Perception. 8 (8), 849-872 (2013).
  7. Fitts, P. M., Weinstein, M., Rappaport, M., Anderson, N., Leonard, A. Stimulus correlates of visual pattern recognition: A probability approach. J Exp Psychol. 1 (1), 1-11 (1956).
  8. Bethell-Fox, C. E., Shepard, R. N. Mental rotation: Effects of stimulus complexity and familiarity. J Exp Psychol Hum Percept Perform. 1 (1), 12-23 (1988).
  9. Attneave, F., Arnoult, M. D. The quantitative study of shape and pattern perception. Psychol Bull. 3 (3), 452-471 (1956).
  10. Cooper, L. A. Mental rotation of random two-dimensional shapes. Cogn Psychol. 7 (1), 20-43 (1975).
  11. Cooper, L. A., Podgorny, P. Mental transformations and visual comparison processes: Effects of complexity and similarity. J Exp Psychol Hum Percept Perform. 4 (4), 503-514 (1976).
  12. Folk, M. D., Luce, R. D. Effects of stimulus complexity on mental rotation rate of polygons. J Exp Psychol Hum Percept Perform. 3 (3), 395-404 (1987).
  13. Förster, B., Gebhardt, R., Lindlar, K., Siemann, M., Delius, J. D. Mental rotation effect: A function of elementary stimulus discriminability. Perception. 11 (11), 1301-1316 (1996).
  14. Kanbe, F. Can the comparisons of feature locations explain the difficulty in discriminating mirror-reflected pairs of geometrical figures from disoriented identical pairs. Symmetry. , 89-104 (2015).
  15. Kanbe, F. Are line lengths critical to the discrimination of axisymmetric pairs of figures from disoriented identical pairs. Jpn Psychol Res. 1 (1), 36-46 (2019).
  16. Treisman, A., Souther, J. Search asymmetry: A diagnostic for preattentive processing of separable features. J Exp Psychol Gen. 3 (3), 285-310 (1985).
  17. Kanbe, F. Which is more critical in identification of random figures, endpoints or closures. Jpn Psychol Res. 51 (4), 235-245 (2009).
  18. Julesz, B. Textons, the elements of texture perception, and their interactions. Nature. 290, 91-97 (1981).
  19. Wolfe, J. M., DiMase, J. S. Do intersections serve as basic features in visual search. Perception. 32 (6), 645-656 (2003).
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Cite This Article
Kanbe, F. Generating Strictly Controlled Stimuli for Figure Recognition Experiments. J. Vis. Exp. (145), e59149, doi:10.3791/59149 (2019).

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