Perception de la couleur Flashcards
Nomme moi les 3 modèles computationnels vus dans le cours.
- Efficient coding models
- Modèle “Bayésiens”
- Réseaux de neurones
En quoi consiste le Efficient coding models? (Horace Barlow, 1961)
- Modèles théoriques ou computationnels qui découvrent la prédictibilité dans l’input sensoriel pour encoder le monde efficacement.
- Le traitement de l’information par les systèmes sensoriels du cerveau devrait être adapté aux stimuli naturels. Les neurones du système visuel (ou auditif) devraient être optimisés pour encoder les images (ou les sons) qui sont représentatifs de ceux rencontrés dans la nature.
- Le cerveau ou le système sensoriel est limité en termes de ressources (énergie, neurones, etc.) et donc cherche à représenter au mieux l’information en compressant les données.
En quoi consiste les modèles “Bayésiens?
- Utilise les statistiques bayésiennes pour construire des prédictions (predictive coding) à partir de nos connaissances antérieures de l’environnement.
- Principe de l’énergie disponible (free energy disponible) : est une formulation explicite qui explique comment les systèmes vivants et non-vivants sont en états non-équilibrés mais stables en se limitant à une quantité limitée d’états possibles.
- Un événement surprenant = grande dépense d’énergie
- Un événement prévisible = moins grande dépense d’énergie
Dans les modèles “Bayésiens”, explique moi 4 caractéristiques du “free energy”.
- Homéostasie
- tous les êtres vivants cherchent à maintenir un état interne stable face aux changements de leur environnement. - Minimisation de l’Énergie Libre
- Minimiser activement l’énergie libre (une mesure de l’incertitude ou de la surprise aux stimuli). c.a.d. réduire l’écart entre les prédictions et les entrées sensorielles. - Modèles Prédictifs
- Le cerveau est vu comme un organe qui crée constamment des modèles prédictifs du monde. Ces modèles sont continuellement mis à jour en fonction des erreurs de prédiction (la différence entre les prédictions et les expériences réelles). - Adaptation et Apprentissage
- Le cerveau apprend des régularités de leur environnement pour faire de meilleures prédictions et ainsi minimiser l’énergie libre
Qui sont ces individus?
Des pionniers des modèles “Bayésiens”.
En quoi consiste les réseaux de neurones?
- Les réseaux de neurones artificiels (artificial neural networks, ANNs) modélisent la perception en s’inspirant des connexions biologiques entre les neurones du cerveau.
- “Si on recréer ces neurones de façon mathématiques et computationnels, on pourrait avoir des machines qui effectuent des opérations de calcul complexes.”
Explique moi un peu c’est quoi les réseaux de neurones artificiels (Artificial Neural Networks, ANNs).
- Des neurones biologiques sont simulés avec des modèles à couches traitant l’input, et massivement interconnectés avec des unités d’output qui peuvent soit s’exciter ou s’atténuer mutuellement.
- Modèle à couches : on créer plusieurs couches de neurones artificiels et on ajoute des liens entre eux.
Vrai ou faux? Les Deep convolutional neural networks sont les premiers réseaux de neurones artificiels qui ont bien réussi les expériences de catégorisation.
Vrai!
Vrai ou faux? Une bonne façon de diminuer les coûts et le temps de ces réseaux de neurones artificiels est de leur donner une mémoire à court et/ou long terme.
Vrai!
Nomme moi 3 noms de réseaux de neurones artificiels développés par ces 3 individus :
1.Deep convolutional neural networks
2. Recurrent convolutional neural networks
3. Transformer networks
Qu’on fait ces deux individus?
En 1943, McCulloch et Pitts ont proposé un modèle simplifié de neurone et ont montré comment des réseaux de ces neurones artificiels pourraient effectuer des opérations de calcul complexes.
Quelle est la différence entre la lumière et un photon?
- Lumière : une bande étroite de radiation électromagnétique qui peut être conceptualisée comme une onde ou un flux de photons.
- Photon : un quantum de lumière visible (ou autre forme de radiation électromagnétique) qui possède des propriétés matérielles (particules) et ondulatoires.
Nomme moi les 4 propriétés optiques!
- Réflexion (un miroir)
- Absorption (dépendant du matériau, une partie de la lumière peut être absorbée)
- Réfraction (lumière passe à travers un matériau transparent et se réfracte, par exemple, les verres de lunettes)
- Diffusion ((la lumière est déviée dans diverses directions, par exemple, lorsqu’elle passe dans l’atmosphère, d’où pourquoi le ciel change de couleur le soir)
Vrai ou faux? La majeure partie de la lumière que nous voyons est réfléchie.
Vrai!
Nomme moi 3 sources lumineuses typiques.
- Soleil
- Ampoule
- Feu
Quelle partie du spectre électromagnétique est visible pour l’humain (de cmb à cmb)?
Entre 400 et 700 nm.
Qui s’intéressa à l’optique et à la théorie des couleurs à partir de 1665, et qui apporta une contribution significative à la théorie des couleurs avec ses expériences avec les prismes?
Isaac Newton!
Vrai ou faux? La lumière blanche contient toutes les fréquences électromagnétiques (donc toutes les couleurs)?
Vrai!
Nomme moi en ordre les différentes parties du spectre de l’énergie électromagnétique.
- Rayons γ (gamma)
- Rayons X
- Rayons ultra-violets
- Lumière visible (400-700nm)
- Rayons infrarouges
- Ondes radar
- Ondes radio
- Circuits AC (courant alternatif)
Nomme moi 4 utilités de la perception des couleurs :
- La distinction des couleurs était essentielle pour nos ancêtres afin de distinguer les prédateurs et détecter la fraîcheur des aliments.
- La guerre de camouflage entre les proies et les prédateurs pourrait également avoir exercé une pression évolutive sur la perception des couleurs.
- La capacité à percevoir de petites différences de couleur entre la proie et l’arrière-plan, ou entre le prédateur et l’arrière-plan, a pu être une question de vie ou de mort pour nos ancêtres.
- Aide à distinguer les objets les uns des autres (segmentation et organisation des scènes visuelles) (voir image de la banane, carotte, laitue)
Explique moi cette image :
- Trichromate : trois récepteurs de couleurs
- Dichromate : juste 2 récepteurs (comme les cerfs)
- Donc le Tigre a avantage à être orange, car certaines espèces ne distinguent pas bien les tons orangés.
Vrai ou faux? La saveur perçue des aliments peut être affectée par leur couleur.
Vrai!!
- Le vin blanc teint pour avoir l’air rosé a plus le goût du vrai vin rosé que du vin blanc. => Prouve que la saveur perçue des aliments peut être affectée par leur couleur.
Vrai ou faux? De nombreux animaux ont des systèmes de vision des couleurs différents de ceux des humains.
Vrai! (voir l’image)
Dans les principes de base de la perception des couleurs, nous retrouvons 3 étapes pour la perception des couleurs, quelles sont-elles?
- Détection : les longueurs d’onde de la lumière doivent être détectées en premier lieu.
- Discrimination : nous devons être capable de faire la différence entre une longueur d’onde (ou un mélange de longueurs d’onde) et une autre.
- Apparence : nous voulons attribuer des couleurs perçues aux lumières et aux surfaces dans le monde et faire en sorte que ces couleurs perçues soient stables dans le temps, quelques que soient les différentes conditions d’éclairage. => Donner un sens aux différentes longueurs d’onde peu importe le niveau d’éclairage.
Il existe trois types de cônes (photorécepteurs responsables de la vision de la couleur), quels sont-ils?
- Les cônes S : détectent les courtes longueurs d’onde (bleue)
- Les cônes M : détectent les moyennes longueurs d’onde (verte)
- Les cônes L : détectent les grandes longueurs d’onde (rouge)
Vrai ou faux? Il est plus précis de désigner les trois cônes comme “court”, “moyen” et “long” plutôt que “bleu”, “vert” et “rouge”, car ils répondent chacun à une variété de longueurs d’onde.
Vrai! Il faut désigner les cônes par leur longueur et non par leur couleur.
=> Donc il faut comprendre qu’il s’agit d’une distribution, les cônes ne répondent pas à une seule couleur en particulier.
=> Donc ce n’est pas des cônes qui répondent au rouge seulement, mais plus aux tonalités allant du bleu, vert, jaune, orange au rouge.
Quels sont les pics de chaque type de cône?
- Cône S (courte) = pic à 420 nm
- Cône M (moyenne) = pic à 535 nm
- Cône L (grande) = pic à 565 nm
=> Les 3 n’ont pas une seule fréquence, ils répondent à une distribution de longueurs d’ondes (donc pour percevoir correctement les mélanges de couleur) !!!!!!!!!! (super importantt)
Dans l’étape de “Détection” de la perception des couleurs, quels sont les deux types de détection et explique-les moi.
- Phototopique = intensités lumineuses suffisamment brillantes pour stimuler les cônes et suffisamment brillantes pour “saturer” les bâtonnets à leurs réponses maximales.
- Scotopique = intensités lumineuses suffisamment brillantes pour stimuler les bâtonnets, mais trop faible pour stimuler les cônes (donc pas de couleur).