抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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人間は,視覚的な詳細に対して明らかにロバストなメモリを持つ,以前に見られた10,000までの再構成の能力を持っている。これは,大容量の視覚記憶システムを示唆すると解釈されてきた。説明における試みは,刺激の性質に大きく焦点を合わせており,物体認識の理論的説明により影響を受けている。本研究の目的は,視覚的長期記憶の2つの観測者ベースの側面を考慮することにより,観察者がそれらの記憶が続いてテストされるかどうか,および符号化中に利用できる注意能力の量に基づいて他の実行可能性を考慮することにより,これを補完することである。複雑な人工シーン(d′=2.54)からの困難さの範囲にある視覚シーンを含む6つの研究を,顕著な特徴を除去したドアシーン(d′=0.79)について述べた。刺激の処理を確実にするために,すべての参加者は,快適性(実験1と2)の判断,またはドットの有無(実験3)を行わなければならない。顕著な特徴を持つドアを含む最も悪い条件においてのみ,影響性能を学習する意図は,除去された。実験4-6は同時タスク手順を用いて視覚的長期記憶の注意要求を調べた。ねじにおけるバックバックの要求作業は,材料の範囲にわたる性能を明らかに損なうが,より軽い負荷,それらにおける計数バックは,最も困難なドアシーンにのみ影響を及ぼす。誤差パターンの詳細解析により,マンメイドと自然シーンの間の性能レベルの明確な差,および非修正と修正ドアシーンの間の性能レベルの明確な違いが,検出されない誤警報スコアに反映され,一方,同時タスク負荷は両方に影響を及ぼすことを示した。著者らは,全体のシーンレベルよりもむしろ視覚特徴における符号化の2レベル過程に関する解釈を提案し,多くの特徴を含む自然画像を,豊富に,急速に,明示的な意図なしで符号化した。シーンが単一カテゴリから選択され,明確な詳細が最小化された場合のみ,メモリはリメンバーへの意図と実質的実行能力の利用可能性に依存する。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】