Cours 4 Flashcards
Definition du traitement ascendant
Traitement basé sur les données (stimuli entrants)
Définition de la théorie d’appariement au gabarit.
On compare l’entrée avec les gabarits (exemplaires mémorisés) jusqu’à ce que le système trouve un appariement.
Étapes de la théorie d’appariement au gabarit
1: activation des récepteurs rétiniens
2 : activation des détecteurs de lettre spécifique
Quels sont les problèmes de la théorie d’appariement au gabarit?
- aucun soutien neurologique
- parcimonie : 1 gabarit par objet => impossible car demanderait des ressources incroyables
Comment on pensait pouvoir sauver la théorie d’appariement au gabarit? Pourquoi ça ne fonctionne pas?
En ajoutant des ajusteurs.
Ça ne règle pas le problème, car on ne peut pas expliquer comment l’ajusteur fonctionne.
Définition du pandémonium
C’est un modèle de reconnaissance du traitement ascendant basé sur l’analyse de caractéristiques. On reconnait les objets après avoir analyser leurs caractéristiques.
Quels sont les 4 types d’unités de reconnaissance du pandémonium?
- Démons d’image (récepteurs rétiniens et mémoire sensorielle)
- Démons des caractéristiques (détecteurs de caractéristiques)
- Démons cognitifs
- Démon de la décision (MACT)
Quelles sont les étapes du pandémonium?
- Démons d’image reçoivent l’entrée visuelle
- Démons des caractéristiques crient si leur caractéristique est activée (divise l’objet en caractéristiques)
- Démons cognitifs crient
- Démon de la décision écoute et choisit la lettre selon le démon qui crie le plus fort
Quels sont les arguments soutenant le pandémonium?
- puissance
- flexibilité
- support neurologique
- prédiction des erreurs
Définition de la théorie de reconnaissance par composantes
Théorie basée sur les caractéristiques permettant la reconnaissance d’objets par la séparation en 36 géons
Qu’est-ce que les vortex et qu’est-ce qu’ils permettent?
3 segments qui se rencontrent
On a tendance à séparer les objets où il y a des vertex.
Quel est le modèle de la théorie de reconnaissance par composantes?
Analyse des caractéristiques de surface -> détermination des composantes présentes -> appariement de composants aux représentations d’objets -> reconnaissance d’objet
Quelles sont les prédictions de la théorie de reconnaissance par composantes?
- reconnaissance en fct du nombre de géons
- principe de récupération componentielle
- selon une expérience, + il y a des géons, - erreurs
- vertex sont la clé -> caractéristiques diagnostiques importantes de l’image
- selon expérience, si les vertex sont absents, il y a + erreurs
Quels sont les arguments soutenant la théorie de reconnaissance par composantes?
- puissance
- flexibilité
- support neurologique
Quelles sont les limites de la théorie de reconnaissance par composantes?
- théorie incomplète (scènes complexes)
- objets irréguliers ne sont pas traités en parties
- invariance
- objets sans vertex reconnaissables par l’humain
- couleur
- permet de distinguer catégories mais pas membres