Modeling the critical fliker fusion frequency in the human visual system

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The temporal resolving power of the visual system is essential for the perception of the objective world. The lowest sampling rate of a sequence of images at which perception becomes fused is called the critical flicker fusion frequency. The variety of experimental data on critical frequency thresholds can be explained from a point of view of a model of the contrast sensitivity of the visual system that based on the tremor modulation signal. The model describes the dependence of critical frequency on stimulus brightness, adaptation brightness, duration, and the angular size of the stimulus. This model demonstrates that for bright stimuli with short duration and a large angular size, critical frequency values lie in the range up to 1000 Hz; the frame rate of 300-500 Hz should be considered optimal for the visual system; for small-sized angular stimuli, the critical frequency lies in the low-frequency region. Differences in the rate of flicker fusion can be explained by temporal sensitivity of magno- and parvocellular neurons.

About the authors

S. I Lyapunov

Prokhorov General Physics Institute, Russian Academy of Sciences

Email: dc.cetsil@gmail.com
Moscow, Russia

I. I Shoshina

Institute for Cognitive Research, Saint Petersburg State University

Email: shoshinaii@mail.ru
St. Petersburg, Russia

I. S Lyapunov

Prokhorov General Physics Institute, Russian Academy of Sciences

Moscow, Russia

References

  1. К. А. Пупков и Н. Д. Егупов, Математические модели, динамические характеристики и анализ систем автоматического управления (Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, М., 2004).
  2. R. S. Brenton, H. S. Thompson, and C. Maxner, In New Methods of Sensory Visual Testing (Springer, NY, 1989), pp 29-52.
  3. A. C. Brown, J. L. Peters, C. Parsons, et al., Front. Hum. Neurosci., 14, 49 (2020).
  4. J. I. Thompson, C. E. Peck, G. Karvelas, et al., Neuropsychologia, 69, 148 (2015).
  5. Y. Chen, D. Norton, and C. Stromeyer, Schizophrenia Res., 156 (2-3), 190 (2014).
  6. B. D. Parsons, S. Gandhi, E. L. Aurbach, et al., Neuropsychologia, 51 (2), 372 (2013).
  7. С. В. Кравков, Глаз и его работа (Изд-во АН СССР, М., 1950).
  8. K. R. Boff and J. E. Lincoln, Engineering Data Compendium: Human Perception and Performance (Wright-Patterson AFB, OH: USAF Harry G. Armstrong Aerospace Medical Research Laboratory, 1988).
  9. R. Kuller and T. Laike, Ergonomics, 41 (4), 433 (2010).
  10. O. de Bruijn and R. Spence, In Proc.Int. Conf. on Advanced Visual Interfaces AVI-2000 (2000), p. 189.
  11. J. Davis, Y.-H. Hsieh, and H.-C. Lee, Sci. Rep., 5 (2015).
  12. J. Melzer and C. Spitzer, Digital avionics handbook, 22, 3 (2017).
  13. А. Л. Ярбус, Роль движений глаз в процессе зрения (Наука, М., 1965).
  14. S. I._Lyapunov, J. Optic. Technol., 81 (6), 349 (2014).
  15. S. I. Lyapunov, J. Optic. Technol., 84 (9), 613 (2017a).
  16. S. I. Lyapunov, J. Optic. Technol., 84 (1), 16 (2017b).
  17. S. I. Lyapunov, J. Optic. Technol., 85 (2), 100 (2018).
  18. В. А. Ильянок и В. Г. Самсонова, Светотехника, 5 (1963).
  19. C. Herrmann, Exp. Brain Res., 137, 346 (2001).
  20. L. G. Ungerleider and M. Mishkin, In Analysis of visual behavior (MIT Press., Cambridge, 1982).
  21. V. H. Perry, R. Oehler, and A. Cowey, Neuroscience, 12, 1101 (1984).
  22. A. M. Derrington and P. Lennie, J. Physiol., 357, 219 (1984).
  23. W. H. Merigan, L. M. Katz, and J. H. Maunsell, J. Neurosci., 11, (4), 994 (1991).
  24. W. H. Merigan and J. H. R. Maunsell, Ann. Rev. Neurosci., 16, 369 (1993).
  25. L. J. Croner and E. Kaplan, Vision Res., 35, 7 (1995).
  26. E. H. F.de Haan, S. R. Jackson, and T. Schenk, Cortex. 98, 1 (2018).
  27. E. Freud, M. Behrmann, and J. C. Snow, Open Mind: Discoveries in Cognitive Science, 4, 40 (2020).
  28. J. J. Nassi and E. M. Callaway, Nat. Rev. Neurosci., 10 (5), 360 (2009).
  29. M. Edwards, S. C. Goodhew, and D. R. Badcock, Psych. Bull. Rev., 28, 1029 (2021).
  30. D. H. de Lange, JOSA, 44, 380 (1954).
  31. P. H. Schiller, N. K. Logothetis, and E. R. Charles, Neuropsychologia, 29, 433 (1991).
  32. A. Klistorner, D. P. Crewther, and S. G. Crewther, Vision Res., 37, 2161 (1997).
  33. E. Kaplan and R. M. Shapley, Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 83, 2755 (1986).
  34. A. Brown, M. Corner, D. P. Crewther, and S. G. Crewther, Front. Hum. Neurosci., 12, 176 (2018).
  35. J. I. R. Thompson, C. E. Peck, G. Karvelas, et al., Neuropsychologia, 69, 148 (2015).
  36. A. Abiyev, F. D. Yakaryilmaz, and Z. A. Ozturk, Dementia & Neuropsychologia, 16 (1), 89 (2022).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2023 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».