Inom den teoretiska ramen för detta dokument är uppmärksamheten en del av den slutsatsprocess som löser det visuella igenkännandet av vad som är var. Teorin föreslår en beräkningsroll för uppmärksamhet och leder till en modell som förutsäger några av dess viktigaste egenskaper på psykofysikens och fysiologins nivå. I vårt synsätt är det huvudsakliga målet med det visuella systemet att härleda objektens identitet och position i visuella scener: rumslig uppmärksamhet framträder som en strategi för att minska osäkerheten i forminformationen medan funktionsbaserad uppmärksamhet minskar osäkerheten i rumslig information. Funktionell och rumslig uppmärksamhet representerar två olika former av en beräkningsprocess som löser problemet med att känna igen och lokalisera objekt, särskilt i svåra igenkänningsuppgifter såsom i belamrade naturliga scener. Vi beskriver en specifik beräkningsmodell och relaterar den till den kända funktionella anatomin av uppmärksamhet. Vi visar att flera välkända uppmärksamhetsfenomen - inklusive bottom-up pop-out effekter, multiplikativ modulering av neuronala inställning kurvor och skiftning i kontrast svar - alla framträder naturligt som förutsägelser av modellen. Vi visar också att Bayesian modellen förutspår väl mänskliga ögonfixeringar (betraktas som en proxy för skiftningar av uppmärksamhet) i naturliga scener.
Chikkerur m.fl. REF utformade en Bayesiansk grafmodell som kombinerar rumslig uppmärksamhet och funktionsbaserad uppmärksamhet.
What and where: A Bayesian inference theory of attention
{'venue': 'Vision Research', 'journal': 'Vision Research', 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Medicine']}