cours 3.2

Question 1

avec le modèle modal de mémoire d’atkison et shiffrin (1968), Comment le système cognitif reconnaît-il les objets suite à une analyse de leurs caractéristiques physiques?

Answer 1

cest ca qu’on appelle le traitement ascendant

Question 2

Comment reconnaît-on les objets malgré toute la variabilité dans notre environnement? Comment le système cognitif détermine-t-il les propriétés pertinentes du patron parmi toutes les propriétés impertinentes?

Answer 2

Vous pouvez reconnaître un F, même si on change:
❖ l’orientation
❖ la taille
❖ la couleur
❖ la police de caractère
Ou s’il est
❖ obstrué
❖ flou…

Question 3

quest ce que le traitement ascendant (bottom-up processing)

Answer 3

traitement basé sur les **stimuli entrants (données) et leur caractéristiques physiques **et ce traitement est déclenché par les stimulus atteignant le système visuel et suit une voie sérielle vers la memoire (pcq image est éclatée en caract, donc une etape à la fois)

Question 4

quelle est l’hypothèse originale du traitement ascendant

Answer 4

Théorie d’appariement au gabarit où les entrées seraient comparées avec des exemplaires mémorisés (gabarits) jusqu’à ce que le système trouve un appariement

Question 5

demontre la théorie d’appariement au gabarit

Answer 5

Question 6

quels sont les problèmes de la théorie d’appariement au gabarit (3)

Answer 6

1. parcimonie (la théorie est compliqué car il faudrait un gabarit par lettre/objet distinct)
2. aucun soutien neurologique
3. flexibilité : est ce que les gabarits prennent en compte la variabilité (taille, emplacements exacts, orientation, forme?) = oui pour humains, mais pas pour ordi

Question 7

comment a-ton voulu sauver la théorie d’appariement au gabarit

Answer 7

ils disent peut-être qu’il y a un système qui ajuste orientation et ajuste taille avant de détecter = NON , ca recule le problème (pcq comment fonctionne ces deux système alors??)

aussi difficile d’implémenter ça à un ordi

Question 8

rappel

donne un rappel de c’est quoi les détetecteurs de caractéristiques de Hubel et Wiesel

Answer 8

ce sont des éléments primitifs (comme blocs de construction) pour la perception avec des cellules simples (slt orientation) et cellules complexes qui codent pour + dans un neurone (directionnalité, angles droits, courbes)

Question 9

quest ce que le pandémonium (tous les démons) de selfdridge (1959) (3, 3-4)

Answer 9

• c’est un modèle de reconnaissance basé sur les données (traitement ascendant)
• basé seulement sur l’analyse de caractéristiques (on traite caract, avant d’identifier)
• c’est un modèle de traitement de l’info donc
  1. avec des étapes de traitement
  2. chaque étape prend un temps déterminé
  3. transformations à chaque étape
  4. opérations sérielles ( étape 1 doit se faire avant etape 2)

composé de 4 TYPES D’UNITÉS DE RECONNAISSANCE (démons)

Question 10

pandémonium

quelle est l’étape 1 du pandémonium

Answer 10

1. démons d’images

• enregistre l’image initiale du signal externe
• récepteurs rétiniens + mémoire sensorielle

Question 11

pandémonium

quelle est l’étape 2 du pandémonium

Answer 11

2. démons des caractéristiques

• cherchent caract particulière dans le patron d’entrée (ligne, angle, etc) en gros ce sont des DÉTECTEURS DE CARACTÉRISTIQUES

Question 12

pandémonium

quelle est l’étape 3 du pandémonium

Answer 12

3. démons cognitifs

• portent attention aux réponses des démons des caractéristiques et recherchent un ensemble de caract. particulier (pour que le demons cognitifs s’activent il faut que les demons des caract qui s’activent forment en tout le demon cognitif) ex : pour la lettre R, il faut que demons caract. est ligne droite, rond et ligne diagnonale. à ce moment le demons cognitif R va s’activer)
• memoire a court terme (pcq on récupère des représentations (demons cognitifs) dans la memoire a long terme)

Question 13

pandémonium

quelle est letape 4 du pandémonium

Answer 13

le demon de la décision
- écoute le pandémonium créé par les démons
- réponse est déterminée par le démon cognitif qui crie le + fort
- aussi memoire a court terme

Question 14

pandémonium

donne ex du pandémonium en action (5)

Answer 14

1. démons d’image recoivent l’entrée visuelle «R»
2. les demons des caract. crient si leur caract est activée (avec un nbr limité de caract, on peut definir et distinguer toutes les lettres de l’alphabet) (on peut definir lettres avec 7 caract. diff (de facon exlusive) DONC aucune lettre n’a les mm caract. activé
3. les demons cognitifs crient proportionnellement au signal recu des demons caract
4. le demon de decision ecoute les demons cognitifs
5. il choisit «R» car ce demon cognitif crie le + fort

Question 15

quelles sont les arguments soutenant le pandémonium (4)

Answer 15

1. la puissance
   - pcq cest + parcimonieux (au lieu davoir 26 representaitons on en a 7 pour les lettres donc + simple)
   - pcq on a un ensemble fini de detecteurs de caract. et une reconnaissance possible dun nombre infini d’objet
2. flexibilité
   - peut reconnaitre lettres mm si changement d’orientation, taille, ou autres distorsions
3. soutien neurologique
   - basé sur resultats huber et wiesel (detecteurs de caract.)
4. prédiction des erreurs
   - on sait que possible qu’on se trompe de d’identification de lettre avec O, C, G, Q (pcq partage de caract), mais erreurs pas frequentes avec O, H, T (pcq pas de partage de caract) (TACHE D’IDENTIFICATION DE LETTRES)
   - pourquoi ca predit, cest pcq l’approche est basé sur les caract. ca predit les erreurs de confusion

Question 16

PREDICTION DES ERREURS

quest ce que la tache d’identification de lettres de kinney, Marsetta, showman (1966)

Answer 16

si on montre 1 lettre a la fois hyper vite, possibilité d’erreurs avec d’autres lettres qui partage caract.

-matrice de confusion, on voit que gens font ++ d’erreurs + les lettres partagent des caract ensemble

Question 17

quest ce que la théorie de reconnaissance par composantes de biederman 1987

Answer 17

• cest un traitement ascendant
• basé sur caract. (reconnaissance d’objet)
• ensmeble de blocs de construction représentationnels 2D (mais ayant caract 3D
• reconnaissance d’objets par séparation en **36 géons **
• connexions au vertex (3segments qui se relient en un angle droit, cest la que instinctivement on va séparer partie)

Question 18

Théorie de reconnaissance par composantes

que sont les geons et le modèle(4) pour reconnaitre l’objet

Answer 18

• assemblés de diverses facons
• forment un nombre pratiquement infini d’objets

modèle
1. analyse de caract de surface
2. détermination des composantes présentes
3. appariement de composantes aux représentations d’objets (fouiller dans memoire long terme)
4. reconnaissance de l’objet

Question 19

Théorie de reconnaissance par composantes

quelle sont les prédictions de la théorie

Answer 19

pour qu’il y ait reconnaissance de l’objet, ca ava dependre du nbr de geons présents( si on enleve des geons, possible que tu reconnaisses pas l’objet) = principe de récupération componetielle, donc si assez de géons, reconnaissance se fait

Question 20

Théorie de reconnaissance par composantes

selon la prédiction du principe de récupération componetielle, quelle est lexpérience faite pour le demontrer

Answer 20

❖ Présentation d’objets complets/incomplets (100 ms)
❖ Incomplets: Géons absents
❖ Prédiction: Plus de géons = Moins d’erreurs

Question 21

Théorie de reconnaissance par composantes

quelles sont les resultats de la prediction du principe de la recuperation componentielle

Answer 21

++ de géons présents = moins d’erreurs
donc preuve pour montrer que on se represente vrm les objets avec des geons

Question 22

Théorie de reconnaissance par composantes

quelle est l’autre prédiction de la théorie et l’expérience pour le montrer

Answer 22

que les vertex sont la clé
- pcq le retrait dune portion de l’image a un plus grand effet sur le taux d’erreur quand les vertex sont manquants

expérience : on montre image avec vertex (recuperable) et une sans les vertex (non recuprable), avec un temps diff 100, 200, 750, 5000ms et la tache est didentifier l’objet

Question 23

Théorie de reconnaissance par composantes

quels sont les resultats de l’expérience avec les vertex

Answer 23

❖ Vertex absents (Non-récupérables): ↑ Taux d’erreur
❖ Récupérable
- Aucune erreur après 5 secondes d’exposition

❖ Non-récupérable
- Non reconnu 80% du temps même après 5 sec.

❖ Preuve pour importance des vertex

Question 24

Théorie de reconnaissance par composantes

quels sont les soutien pour la théorie (3)

Answer 24

1. puissance
   ❖ Parcimonie (seulement 36 géons)
   ❖ Avec un ensemble fini de géons dans le système cognitif, on peut reconnaître un nombre potentiellement infini d’objets 3D
2. flexibilité
   ❖ Reconnaissance d’objets malgré
   - Changement de taille
   - Orientation de l’objet
   - Occlusion, et dégradation du signal variées
   ❖ Serait invariant aux différentes perspectives
   - Géons (2D) ne changent pas de forme lorsqu’objet observé d’un autre point de vue
3. soutien neurologique pour géons et relations
   - Déficits différents pour parties et objets complets (double dissociation)

Question 25

# Théorie de reconnaissance par composantes quelles sont les limites de la théorie (5)

Answer 25

1. théorie incomplète - Pas de mécanismes permettant de réduire les complexités de scènes réelles jusqu’aux géons - Comment extrait-on les géons d’une image? 2. Objets irréguliers ne sont pas traités en parties (Ex: Buisson ou chandail froissé) 3. Objets sans vertex reconnaissables par l’humain (Ex: pomme/poire/nuages reconnus et distingués) 4. couleur - Serait important pour la reconnaissance 5. Permet de distinguer catégories mais pas membres (ex : on reconnait un manuel d'un autre, theorie explique pas pk)

Question 26

quest ce que l'organisation perceptuelle

Answer 26

l'organisation des éléments de l'environnement en objet ex : cette image est peut etre du blanch et du noir seulement mais on voit aussi un chien dalmatien = organisation perceptuelle

Question 27

pourquoi les psychologues gestalt ont créé les lois de l'organisation perceptuelle

Answer 27

pcq on pourrait voir l'image de ces 2 verres comme etant different objet, mais malgré cette possibilité, on voit automatiquement les deux verres, les psychologues gestalt ont donc voulut repondre a cette question de pourquoi on voit ca comme ca = les lois de l'organisation perceptuelle.

Question 28

nomme les 6 lois de gestalt

Answer 28

1. loi de Pragnanz (aussi loi de la bonne figure ou loi de simplicité) 2. loi de la similarité 3. loi de la bonne continuation 4. loi de la proximité 5. loi du destin commun 6. loi de la familiarité

Question 29

# loi de la gestalt explique la loi de pragnanz (aussi loi de la bonne figure ou loi de simplicité)

Answer 29

chaque modèle de stimuli est vu de manière à créer la structure la plus simple on voit les cercles

Question 30

# loi de la gestalt explique la loi de la similarité

Answer 30

les choses similaires apparaient groupé ensemble cercle avec cercle, carré avec carré

Question 31

# loi de la gestalt explique la loi de la bonne continuation

Answer 31

des points qui sont connectés seront connectés de manière fluide sans tournant en angle droit ex : a va à b et non à c ou d

Question 32

# loi de la gestalt explique la loi de la proximité

Answer 32

les choses proches l'une de l'autre ont l'air d'être groupé ensemble

Question 33

# loi de la gestalt explique la loi du destin commun

Answer 33

les choses qui bougent dans la mm direction ont l'air detre groupé ensemble

Question 34

# loi de la gestalt explique la loi de la familiarité

Answer 34

les choses ont plus tendant à former des groupes si les groupes ont l'air familier ou ayant du sens. ex ; voir une roche et voir un visage dans les roches, partie de la roche deviennent les yeux, bouche. ca forme un tout ayant du sens.

Question 35

les lois de la gestalt sont plutot des

Answer 35

heuristiques, car elles aident a la perception, mais peut entrainer des erreurs croire que cest animal, mais non finalement

Question 36

cest quoi la difference entre algorithme et heuristique

Answer 36

algorithme aura tjrs raison, heuristique = peut avoir erreur heuristique : peut etre + vite que algorithme ex : trouver son chat, algorithme = regarder partout (long, mais certain de trouver) heuristique = chercher dans endroit que chat va + souvent, (plus vite, mais peut se tromper)

Question 37

pourquoi les ordis ont de la difficulté à percevoir les objets (vs les humains sont capables) (4)

Answer 37

1. le stimulus sur le récepteur est ambigu (une image particulière sur la rétine peut etre causé par un nbr infini de d'objets différents) = **problème de projection inverse** 2. les objets doivent etre distints de leur alentour (aussi pour le son = **segmentation de la parole**) (l'organisation de la parole en mots individuels) 3. les objets peuvent etre cachés ou flous 4. la raison pour des changement d'éclairage peut etre pas clair (ex : changement d'éclairage peut etre du par changement illumination ou bien pcq le mur est + ou - pale) pourquoi ++ facile pour humain = grâcee à l'intelligence perceptuelle

Question 38

# intelligence perceptuelle quest ce que l'occlusion heuristique

Answer 38

lorsqu'un objet large est couvert partiellement par un objet + petit, on voit l'objet plus large comme continuant malgré l'occlusion du petit objet prévient de voir les objets comme étant coupé en pièce

Question 39

# intelligence perceptuelle quest ce que l'heuristique de la lumiere au dessus (light from above)

Answer 39

on assume que la lumiere vient d'en haut (soleil, lumiere artificielle) avec ca, ca peut changer notre perception