Аннотация
Введение. Преаттентивный этап зрительной обработки включает стадию выделения и кодирования градиентов яркости, а также стадию пространственного объединения этой информации. Первая операция реализуется зрительными фильтрами первого порядка (стриарными нейронами), вторая – фильтрами второго порядка (экстрастриарными нейронами). Фильтры второго порядка пропускают области изображения, характеризующиеся наличием пространственных модуляций контраста, ориентации и пространственной частоты (размерности модуляции) и могут играть роль ворот внимания. Целью исследования является установление приоритетов среди модуляций в конкуренции за внимание.
Методы. Все стимулы состояли из трех изображений одного и того же объекта. Эти изображения были сформированы из областей исходного объекта, содержащих модуляции контраста (одно изображение), ориентации (второе изображение) и пространственной частоты (третье изображение). Сами эти области предварительно выделялись из объекта с помощью разработанной модели фильтров второго порядка. В первом эксперименте за внимание конкурировали изображения, сформированные из модуляций разной размерности. Во втором – изображения одной размерности, отличающиеся по пространственной частоте. Привлечение внимания определялось путем регистрации движений глаз.
Результаты. Обнаружено, что в конкуренции между размерностями преимущество имели модуляции контраста и ориентации. Когда выбор осуществлялся между изображениями одной размерности, побеждали изображения, сформированные из «средних» пространственных частот.
Обсуждение результатов. Впервые получены данные о приоритетах среди модуляций в конкуренции за внимание. Установлено, что чем выше средний выход фильтров второго порядка, формирующих тестовое изображение, тем выше вероятность того, что это изображение привлечет внимание испытуемого.
Заключение. Делается вывод, что фильтры второго порядка могут играть роль ворот внимания, при этом преимущество в конкуренции за внимание в задаче обнаружения получают фильтры с большей величиной сигнала на своем выходе. В приложении описываются модели зрительных механизмов второго порядка, использованные при подготовке стимульного материала.
Библиографические ссылки
Borji A., Itti L. State-of-the-art in visual attention modeling. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2013, V. 35, Issue 1, pp. 185–207. DOI: 10.1109/tpami.2012.89
Shurupova M. A., Anisimov V. N., Tereshchenko L. V., Latanov A. V. Impact of cognitive tasks on the parameters of eye movements when viewing static and dynamic scenes. Sensornye sistemy – Sensory Systems, 2016, V. 30, no. 1, pp. 53–62 (in Russian).
Zhang B., Liu S., Doro M., Galfano G. Attentional guidance from multiple working memory representations: Evidence from eye movements. Scientific Reports, 2018, V. 8, Article number 13876. DOI: 10.1038/s41598-018-32144-4
Henderson J. M., Weeks P. A. Jr., Hollingworth A. The effects of semantic consistency on eye movements during complex scene viewing. Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance, 1999, V. 25, no. 1, pp. 210–228. DOI: 10.1037/0096-1523.25.1.210
Orquin J. L., Loose S. M. Attention and choice: a review on eye movements in decision making. Acta Psychologica, 2013, V. 144, Issue 1, pp. 190–206. DOI: 10.1016/j.actpsy.2013.06.003
Theeuwes J. Visual selection: Usually fast and automatic; Seldom slow and volitional; A reply to commentaries. Journal of Cognition, 2018, V. 1 (1), p. 21. DOI: 10.5334/joc.32
Treisman A. M., Gelade G. A feature-integration theory of attention. Cognitive Psychology, 1980, V. 12, Issue 1, pp. 97–136. DOI: 10.1016/0010-0285(80)90005-5
Eimer M. The neural basis of attentional control in visual search. Trends in Cognitive Sciences, 2014, V. 18, Issue 10, pp. 526–535. DOI: 10.1016/j.tics.2014.05.005
Wolfe J. M., Cave K. R., Franzel S. L. Guided search: an alternative to the feature integration model for visual search. Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance, 1989, V. 15, no. 3, pp. 419–433.
Becker S. I., Harris A. M., Venini D. R., James D. Visual search for color and shape: When is the gaze guided by feature relationships, when by feature values? Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance, 2014, V. 40, no. 1, pp. 264–291. DOI: 10.1037/a0033489
Cajar A., Engbert R., Laubrock J. Spatial frequency processing in the central and peripheral visual field during scene viewing. Vision Research, 2016, V. 127, pp. 186–197. DOI: 10.1016/j.visres.2016.05.008
Wolfe J. M. Guided search 4.0. Current progress with a model of visual search. In: W. D. Gray (ed.) Integrated Models of Cognitive Systems. Oxford University Press, 2007, pp. 99–156. DOI: 10.1093/acprof:oso/9780195189193.001.0001
Canosa R. L., Pelz J. B., Mennie N. R., Peak J. High-level aspects of oculomotor control during viewing of natural-task images. In: B. E. Rogowitz, T. N. Pappas (eds.) Proceedings Volume 5007 “Human vision and electronic imaging VIII”. Santa Clara, California, USA, 2003. DOI: 10.1117/12.477375
Henderson J. M., Hayes T. R., Rehrig G., Ferreira F. Meaning guides attention during real-world scene description. Scientific Reports, 2018, V. 8, Article number 13504. DOI: 10.1038/s41598-018-31894-5
Wang W., Shen J. Deep Visual Attention Prediction. IEEE Transactions on Image Processing, 2018, V. 27, Issue 5, pp. 2368–2378. DOI: 10.1109/TIP.2017.2787612
Graham N. V. Beyond multiple pattern analyzers modeled as linear filters (as classical V1 simple cells): Useful additions of the last 25 years. Vision Research, 2011, V. 51, Issue 13, pp. 1397–1430. DOI: 10.1016/j.visres.2011.02.007
Dakin S. C., Mareschal I. Sensitivity to contrast modulation depends on carrier spatial frequency and orientation. Vision Research, 2000, V. 40, Issue 3, pp. 311–329. DOI: 10.1016/S0042-6989(99)00179-0
Landy M. S., Oruç İ. Properties of second-order spatial frequency channels. Vision Research, 2002, V. 42, Issue 19, pp. 2311–2329. DOI: 10.1016/S0042-6989(02)00193-1
Yavna D. V., Kupriyanov I. V., Kokornikova V. I. The perception of the orientationally modulated textures and its expression in the visual evoked potentials. Rossiiskii psikhologicheskii zhurnal – Russian Psychological Journal, 2015, V. 12, no. 4, pp. 161–274 (in Russian). DOI: 10.21702/rpj.2015.4.13
Hallum L. E., Movshon J. A. Surround suppression supports second-order feature encoding by macaque V1 and V2 neurons. Vision Research, 2014, V. 104, pp. 24–35. DOI: 10.1016/j.visres.2014.10.004
Barabanshchikov V. A., Zhegallo A. V. Registratsiya i analiz napravlennosti vzora cheloveka [Registration and analysis of human eye orientation]. Moscow, Institute of Psychology RAS, 2013. 316 p.
Theeuwes J. Top-down and bottom-up control of visual selection. Acta Psychologica, 2010, V. 135, Issue 2, pp. 77–99. DOI: 10.1016/j.actpsy.2010.02.006
Wilson H. R., Gelb D. J. Modified line-element theory for spatial-frequency and width discrimination. Journal of the Optical Society of America, 1984, V. 1, Issue 1, pp. 124–131. DOI: 10.1364/JOSAA.1.000124
McDonald J. H. Handbook of biological statistics (3rd ed.). Baltimore, Sparky House Publishing, 2014. 305 p.
Nothdurft H. C. Texture segmentation and pop-out from orientation contrast. Vision Research, 1991, V. 31, Issue 6, pp. 1073–1078. DOI: 10.1016/0042-6989(91)90211-M
Schmid A. M., Victor J. D. Possible functions of contextual modulations and receptive field nonlinearities: Pop-out and texture segmentation. Vision Research, 2014, V. 104, pp. 57–67. DOI: 10.1016/j.visres.2014.07.002
Johnson A., Zarei A. Second-order saliency predicts observer eye movements when viewing natural images. Journal of Vision, 2010, V. 10, Issue 7, p. 526. DOI: 10.1167/10.7.526
Cheng M.-M., Mitra N. J., Huang X., Torr P. H. S., Hu S.-M. Global contrast based salient region detection. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2015, V. 37, Issue 3, pp. 569–582. DOI: 10.1109/tpami.2014.2345401
Onat S., Açık A., Schumann F., König P. The contributions of image content and behavioral relevancy to overt attention. PLoS ONE, V. (4), e93254. DOI: 10.1371/journal.pone.0093254
Grigorescu C., Petkov N., Westenberg M. A. Contour detection based on nonclassical receptive field inhibition. IEEE Transactions on Image Processing, 2003, V. 12, Issue 7, pp. 729–739. DOI: 10.1109/TIP.2003.814250
Duan H., Deng Y., Wang X., Xu C. Small and dim target detection via lateral inhibition filtering and artificial bee colony based selective visual attention. PLoS ONE, 2013, V. 8, no. 8, e72035. DOI: 10.1371/journal.pone.0072035