Chap 4 Flashcards

1
Q

Cortex extrastriées

A

à côté de V1. comporte V2, V3, V4 et cortex inférotemporal.

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2
Q

Après cortex extrastrié le traitement d’infos ce fait en 2 voies

A

La voie “Où” concerne les emplacements et les formes des objets.

La voie “Quoi” concerne les noms (identité) et les fonctions des objets, quel que soit leur emplacement.

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3
Q

Les champs récepteurs des cellules extrastriées répondent à des propriétés visuelles importantes pour la perception

A

« boundary ownership ». Pour une frontière donnée, quel côté fait partie de l’objet et quel côté fait partie de l’arrière-plan ?

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4
Q

cortex inférotemporal

A

important pour la reconnaissance des objets.
Une partie de la voie « quoi »
Lésion, en neuropsychologie :
1) Région du cerveau endommagée. 2) Détruire une partie du cerveau.
lésions = conduit à des agnosie, incapable de reconnaitre obets.

ces champs récépteurs = très grands, répondent pas bien aux taches/lignes et répondent bien aux mains visages ou objets.

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5
Q

Cellule grand-mère

A

un neurone code pour une personne.

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6
Q

La reconnaissance d’objets

A

se produit en 150 ms donc peut pas y avoir de rétroaction des zones cérébrales ultérieures.

Processus “feed-forward” : un processus qui effectue un calcul (ex: reconnaissance d’objets) une étape neuronale après l’autre.

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7
Q

Théorie de la hiérarchie inversée

A

Hochstein & Ahissar = feed-forward donnent des infos initiales sur les objets en activant des parties de haut niveau du cortex visuel.

Infos plus détaillées = disponibles quand activation redescend (feed-back) dans la hiérarchie vers des zones visuelles inférieures où les informations détaillées sont conservées.

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8
Q

Vision de niveau intermédiaire

A

intervient après que les caractéristiques de base ont été extraites de l’image et avant la reconnaissance d’objet et la compréhension de la scène.
● Implique perception des bords et des surfaces
● Détermine quelles régions d’une image doivent être regroupées en objets

cellules du cortex V1 ont de petits champs récepteurs qui reconnaissent les bords.

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9
Q

Contour illusoire

A

Un contour qui est perçu même si rien ne change d’un côté du contour à l’autre.

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10
Q

Théorie de la Gelstat

A

Le tout est plus grand que la somme de ses parties.
=> Opposé au structuralisme.
Règles de regroupement Gestalt : ensemble de règles qui décrivent quand les éléments d’une image apparaîtront regroupés.
Bonne continuation : 2 élément se regroupe lorsqu’il se trouvent sur le même contour

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11
Q

Vision de niveau intermédiaire : Segmentation et regroupement

A

Segmentation de texture = découpage en texture communes.

Regroupement des textures = dépend des statistiques des textures dans une région par rapport à une autre.

Région commune = éléments regroupés quand il s’appartiennent à la même région.

Connectivité = éléments auront tendance à se regrouper s’ils sont connectés.

Camouflage = se regrouper dans leur environnement.

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12
Q

Les comités de la Gestalt

A

Une métaphore du fonctionnement de la perception
- comités doivent intégrer les avis contradictoires et parvenir à un consensus = perception

respectez la physique et évitez les accidents!

Figure ambiguë : un stimulus visuel qui donne 2 ou plusieurs interprétations de son identité.

Point de vue accidentel : illusion qui n’est pas présente dans le monde. (mazen ET pic)

● Les comités de perception supposent que les points de vue ne sont pas accidentels.

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13
Q

La vision de niveau intermédiaire : Discrimination figure-fond

A

Entourage = zones qui sont entourées sont considérées comme des figures.

Taille : plus petite région = susceptible d’être la figure.

Symétrie = région symétrique a tendance d’être considérée comme une figure.

Parallélisme = régions aux contours parallèles ont tendance à être considérées comme des figures.

Mouvement relatif = si une région se déplace devant une autre, la région la plus proche est représentée.

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14
Q

La vision de niveau intermédiaire
Caractéristique non accidentelle

A

caractéristique d’un objet qui dépend pas de la position de visualisation exacte de l’observateur.
- Jonctions en T : indiquent l’occlusion. Le haut du T est devant et la tige du T est derrière.
- Jonctions en Y : indiquent les coins faisant face à l’observateur.
- Jonctions fléchées : indiquent les coins opposés à l’observateur.

Effet de supériorité globale : les propriétés globales de l’objet (entier) priment sur les propriétés locales (des parties) de l’objet.

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15
Q

Résumé de la vision de niveau intermédiaire

A

1) Rassemblez ce qui devrait être réuni
2) Divisez en 2 ce qui devrait être divisé en 2
3) Utilisez ce que vous savez
4) Évitez les accidents
5) Rechercher le consensus et éviter l’ambiguïté

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16
Q

Reconnaissance de l’objet

A

En passant de V1 à IT dans la voie “quoi”, neurones répondent à des stimuli de + en + complexes.
En V4 = cellules s’intéressent aux stimuli tels que les fans, les spirales et les moulinets.

17
Q

Reconnaissance de l’objet : Méthode de soustraction (classique)

A

Différence entre les images peut montrer les régions cérébrales spécifiquement activées par ce processus mental.

18
Q

Reconnaissance de l’objet : Méthode de décodage en IRMf

A

Prenez des scans IRMf d’un participant regardant de nombreuses images de différentes catégories connues. Entraînez un modèle informatique pour reconnaître l’activité cérébrale de chaque catégorie. Testez ensuite le modèle informatique pour voir s’il peut identifier une image non entraînée en fonction de ce qu’il a appris.

19
Q

Reconnaissance de l’objet : Gabarits, descriptions structurelles, par composantes et Réseau neuronal profond (DNN)

A

Théorie des templates : ya un gabarit qui correspond à une chaque forme.

Description structurelle : description d’un objet en termes de ses parties et de leurs relations.

Composantes de Biedermann : objets sont reconnus par les identités et les relations de leurs composants.
- Géons : Les « ions géométriques » à partir desquels les objets sont construits.

(DNN) : Réseaux de neurones à plusieurs niveaux pouvant être entraînés à reconnaître des objets.
- Au fil du temps, réseau peut reconnaître de nvlls instances de l’objet alors qu’il n’a jamais été entrainé.