En nyckelhypotes inom det sensoriska systemets neurovetenskap är att sensoriska representationer är anpassade till de statistiska regulariteterna i sensoriska signaler och därmed införliva kunskap om omvärlden. Stöd för denna hypotes, flera probabilistiska modeller av lokala naturliga bild regularities har föreslagits som reproducera neural respons egenskaper. Även om många sådana fysiologiska kopplingar har gjorts, har dessa modeller inte kopplats direkt till visuell känslighet. Tidigare psykofysiska studier av känslighet för naturliga bildregelverk fokuserar på global uppfattning av stora bilder, men mycket mindre är känt om känslighet för lokala naturliga bildregelverk. Vi presenterar ett nytt paradigm för kontrollerade psykofysiska studier av lokala naturliga bildregler och jämför hur väl sådana modeller fångar perceptuellt relevant bildinnehåll. För att producera stimuli med exakt statistik, börjar vi med en uppsättning patchar från naturliga bilder och ändra deras innehåll för att generera en matchad uppsättning vars gemensamma statistik är lika sannolikt under en probabilistisk naturbild modell. Uppgiften är tvungen att välja att diskriminera naturliga fläckar från modell patcher. Resultaten visar att mänskliga observatörer kan lära sig att diskriminera de högre ordningen regularities i naturliga bilder från de av modellprover efter mycket få exponeringar och att ingen aktuell modell är perfekt för fläckar så små som 5 av 5 pixlar eller större. Diskrimineringsprestanda förutsågs noggrant av modellsannolikheten, ett teoretiskt mått på modellens effektivitet, vilket tyder på att det visuella systemet har en förvånansvärt detaljerad kunskap om naturliga bildkorrelationer, mycket mer än nuvarande bildmodeller. Vi utför också tre cure-identifikationsexperiment för att tolka hur modellfunktioner motsvarar perceptuellt relevanta bildegenskaper.
När det gäller låg nivå funktioner, Gerhard et al. REF införde ett nytt psykofysiskt paradigm för att jämföra människans och modellens känslighet för lokala bildregulariteter.
How Sensitive Is the Human Visual System to the Local Statistics of Natural Images?
{'venue': 'PLoS Computational Biology', 'journal': 'PLoS Computational Biology', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine', 'Computer Science']}