Machine Understanding : Machine Perception and Machine Perception MU
0
Citation
0
Reference
20
Related Paper
Abstract:
Human Perception -- Machine Perception – Machine Perception MU -- Machine Perception MU – Shape Classes -- Machine Perception MU – 3D Object Classes -- Machine Perception MU – Picture Classes -- Machine Perception MU – Perceptual Transformation -- Machine Perception MU – Visual Reasoning -- Machine Perception MU – Problem Solving -- Machine Perception MU – Visual Intelligence Tests.Keywords:
Categorical Perception
Cite
Cite
Citations (0)
Cite
Citations (1)
Cite
Citations (3)
本論文は, 主観的視知覚を評価するための方法を示す. 円形と正方形との主観的等価面積がこの方法により評価される. この方法では, 主観的視知覚のデータはあいまいなので重み付けされ, もしこのデータ間に矛盾があればその重みは減じられる. この重み付きデータを用いて, 個人ごとの知覚はメンバーシップ関数により表現される. そしてこれらの個人ごとのメンバーシップ関数を統合することにより, 多くの人に共通した知覚がファジィ集合として得られる. この方法は, 統計的アプローチと比較して, データに強い仮定を課することはなく, また, 多くの情報を示すことができる. ヒューマンインタフェースには, 現在, ユーザに主観的満足感を提供することが求められているので, この方法は有効であり, かつ実用的である.
Cite
Citations (0)
Experimental psychology
Cite
Citations (69)
Cite
Citations (792)
Cite
Citations (0)
We compare the high perceptual efficiency exhibited by humans at a number of tasks in visual perception with that predicted by models of visual information processing, in particular the broad class of "feature detector" models, which we represent as an Ising spin system responding to a quasirandom magnetic field. The observed excitatory-center, inhibitory-surround organization of the neural receptive fields is seen to be desirable.
Feature (linguistics)
Visual processing
Cite
Citations (20)
Cite
Citations (21)
Anchoring
Perceptual Learning
Cite
Citations (0)