Interpolation in vertical and oblique orientations and the Zöllner illusion

Capa

Citar

Texto integral

Acesso aberto Acesso aberto
Acesso é fechado Acesso está concedido
Acesso é fechado Somente assinantes

Resumo

In psychophysical experiments the mechanisms of interpolation and grouping in vertical and diagonal (45°) orientation of stimuli were studied. The orientation estimates of interpolated (mentally drawn through the points) and real lines were compared. The images were also presented in the presence of distractors – strokes with the same slope, which form the Zöllner illusion when they superimposed on straight lines. The distance between the points and the length of the lines were varied in the reference stimuli. It was shown that with a vertical orientation, the slope estimation thresholds for interpolated and real lines did not differ for all stimuli used, whereas with a diagonal orientation, the thresholds were higher. In the latter case, there is also a significant difference in the orientation estimates (illusions) of real and interpolated lines. The obtained data may evidence differences in the mechanisms of line slope estimation and interpolation in vertical and diagonal orientations, as well as a different number of neurons with receptive fields of such orientations.

Sobre autores

V. Bondarko

Laboratory of Vision Physiology, I. P. Pavlov Institute of Physiology of the RAS

Email: vmbond@gmail.com
St. Petersburg, Russia

S. Solnushkin

Laboratory of Information Technologies and Mathematical Modeling, I. P. Pavlov Institute of Physiology of the RAS

Email: vmbond@gmail.com
St. Petersburg, Russia

V. Chikhman

Laboratory of Information Technologies and Mathematical Modeling, I. P. Pavlov Institute of Physiology of the RAS

Autor responsável pela correspondência
Email: vmbond@gmail.com
St. Petersburg, Russia

Bibliografia

  1. Бондарко В.М., Чихман В.Н. Искажение формы изображений в оптических иллюзиях. Оптический журнал. 2023. 90 (10): 67–79.
  2. Бондарко В.М., Солнушкин С.Д., Чихман В.Н. Оценка кривизны реальных и интерполированных изображений. Физиология человека. 2022. 48 (5): 15–25.
  3. Глезер В.Д. Зрение и мышление. Л.: Наука. 1985. 300 с.
  4. Михайлова Е.С., Герасименко Н.Ю., Салтыков К.А. Нейрофизиологические механизмы операции сличения ориентационных зрительных признаков в задаче рабочей памяти. Физиология человека. 2020. 46 (6): 27–35.
  5. Подвигина Д.Н., Иванова Л.Е., Хараузов А.К. Особенности удержания в рабочей памяти цветных и монохромных изображений у обезьян Macaca mulatta. Журн. высш. нервн. деят. им. И.П. Павлова. 2023. 73 (5): 680–687.
  6. Семенова Л.К., Васильева В.А., Цехмистренко Т.А. Структурные преобразования коры большого мозга человека в постнатальном онтогенезе. Структурно-функциональная организация развивающегося мозга. Л.: Наука. 1990: 8–44.
  7. Славуцкая А.В., Герасименко Н.Ю., Михайлова Е.С. Механизмы ориентационной чувствительности зрительной системы человека. Сообщение I. Поведенческие характеристики ориентационной чувствительности. Влияние характера задачи, экспериментальных условий и пола. Физиология человека. 2014. 40 (6): 88–97.
  8. Титаренко М.А., Малашин Р.О. Исследование способностей нейронных сетей к извлечению и использованию семантической информации при обучении восстановлению зашумленных изображений. Оптический журн. 2022. 89 (2): 25–35.
  9. Фарбер Д.А. Развитие зрительного восприятия в онтогенезе. Психофизиологический анализ. Мир психологии. 2003. 2: 114–123.
  10. Фарбер Д.А., Мачинская Р.И., Курганский А.В., Петренко Н.Е. Функциональная организация мозга в период подготовки к опознанию фрагментарных изображений. Журн. высш. нервн. деят. им. И.П. Павлова. 2014. 64 (2): 190–200.
  11. Фарбер Д.А., Петренко Н.Е. Опознание фрагментарных изображений и механизмы памяти. Физиология человека. 2008. 34 (1): 5–18.
  12. Чихман В.Н., Бондарко В.М. Оценка ориентации линий в зависимости от набора дополнительных изображений. Экспериментальная психология. 2021. 14 (1): 64–79.
  13. Шевелев И.А. Зрительная кора. Физиология зрения. Ред. А.Л. Бызов. М.: Наука. 1992. 243 с.
  14. Шелепин Ю.Е., Колесникова Л.Н., Левкович Ю.И. Визоконтрастометрия. Измерение пространственных передаточных функций зрительной системы. Л.: Наука. 1985. 214 с.
  15. Blakemore C., Carpenter R.H.S., Georgeson M.A. Lateral inhibition between orientation detectors in the human visual system. Nature. 1970. 228 (5266): 37–39.
  16. Campbell F.W., Kulikowski J.J. Orientational selectivity of the human visual system. J. Physiology. 1966. 187: 437–451.
  17. Coren S., Girgus J. Seeing is deceiving: The psychology of visual illusions. London: Routledge. 2020. 272 p.
  18. Cretenoud A.F., Grzeczkowski L., Kunchulia M., Herzog M.H. Individual differences in the perception of visual illusions are stable across eyes, time, and measurement methods. J. Vision. 2021. 21: 1–26.
  19. Dai L., Yu J. Computer simulation of crossing line based geometric illusions. IOP Publishing. 2019. 563 (4): 042017.
  20. Francis G., Manassi M., Herzog M.H. Neural dynamics of grouping and segmentation explain properties of visual crowding. Psychological Review. 2017. 124 (4): 483–504.
  21. Hu Z., Yu T. Dynamic Spectrum Mixer for Visual Recognition. arXiv preprint arXiv. 2023. 2309.06721.
  22. Jastrzębowska M.A., Ozkirli A., Cretenoud A.F., Draganski B., Herzog M.H. Is there a neural common factor for visual illusions? bioRxiv. 2023. 2023–12.
  23. Kitaoka A. Tilt illusions after Oyama. A review. Japanese Psychological Research. 2007. 49 (1): 7–19.
  24. Kon M., Francis G. Cortical circuits for top-down control of perceptual grouping Neural Networks. 2022. 151: 190–210.
  25. Makowski D., Te A.S., Kirk S., Liang N.Z., Chen S.A. A novel visual illusion paradigm provides evidence for a general factor of illusion sensitivity and personality correlates. Scientific Reports. 2023. 13: 6594.
  26. Mansfield R.J.W., Ronner S.F. Orientation anisotropy in monkey visual cortex. Brain Research. 1978. 149: 229–234.
  27. Morgan M.J. Visual illusions. Unsolved mysteries of the mind. Psychology Press. 2021. 1: 29–58.
  28. Oyama T. Determinants of the Zöllner illusion. Psychol. Res.1975. 37: 261–280.
  29. Parlangeli O., Roncato S. The global figural characteristics in the Zöllner illusion Perception. 1995. 24 (5): 501–512.
  30. Patil A., Rane M. Convolutional neural networks: an overview and its applications in pattern recognition. Information and Communication Technology for Intelligent Systems: Proceedings ICTIS. 2020. 1: 21–30.
  31. Prinzmetal W., Beck D.M. The tilt-consistency theory of visual illusions. J. Experimental Psychology: Human Perception and Performance. 2001. 27 (1): 206–217.
  32. Rawat W., Wang Z. Deep convolutional neural networks for image classification: A comprehensive review. Neural computation. 2017. 29 (9): 2352–2449.
  33. Todorović D. What are visual illusions? Perception. 2020. 49 (11): 1128–1199.
  34. Wade N.J. Perception: The pursuit of illusion. Psychological Concepts. Psychology Press. 2020. 271–298.
  35. Wagemans J., Elder J.H., Kubovy S.E., Peterson M.A., Singh M., von der Hydt R. A century of gestalt psychology in visual perception: perceptual grouping and figure-ground organization. Psychological Bulletin. 2012. 138 (6): 1172–1217.
  36. Wenderoth P., O´Connor T., Johnson S. The tilt illusion as a function of the relative and absolute lengths of test and inducing lines. Percept. Psychophys. 1986. 39: 339–345.
  37. Zhang J., Huang J., Tian Z., Lu S. Spectral unsupervised domain adaptation for visual recognition. Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2022. 9829–9840.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar

Declaração de direitos autorais © Russian Academy of Sciences, 2025

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».