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J-GLOBAL ID：202202238342589642   整理番号：22A1045369

統合型オブジェクトを形成する独立特徴:複数オブジェクト特徴を同時にするためのメモリ分解能を再構成するための新しい形状カラー「コンジャンクションタスク」の利用【JST・京大機械翻訳】

Independent features form integrated objects: Using a novel shape-color “conjunction task” to reconstruct memory resolution for multiple object features simultaneously

著者 (5件)： Li Aedan Y. (Department of Psychology, University of Toronto, Canada) ,  Fukuda Keisuke (Department of Psychology, University of Toronto, Canada) ,  Fukuda Keisuke (University of Toronto Mississauga, Canada) ,  Barense Morgan D. (Department of Psychology, University of Toronto, Canada) ,  Barense Morgan D. (Rotman Research Institute at Baycrest Hospital, Canada)
資料名： Cognition  (Cognition)
巻： 223  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2788A  ISSN： 0010-0277  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 特徴統合を理解するためには,多くの進歩がなされてきたが,その構成特徴に基づいてオブジェクトがどのように表現されるかに関して議論が残っている。ここでは,複数のオブジェクト特徴に対するメモリ分解能を同時に再構成するために,新しい形状カラー「コンジュゲートタスク」を導入することによって,この議論を前進させた。最初の実験では,変化検出タスクを用いて最初に試験した古典的パラダイムを複製し,拡張した。先行研究の反復により,オブジェクト数が増加したとき,個々の特徴に対する記憶分解能は,数対文字数に関係なく減少した。先行研究を拡張して,ターゲットとの類似性に近い高分解能メモリが,対する特徴の数によって選択的に影響を受けることを見出した。確率的依存性のデータ駆動統計モデルを適用して,低解像度特徴メモリに対する統合のロバスト証拠を見出したが,高解像度特徴メモリの統合に対する証拠は少ない。これらの結果は,個々の特徴に対するメモリ解像度が,それらの統合に対するメモリ分解能よりも高いことを示唆する。混乱情報の性質を操作する第2の実験では,オブジェクト特徴が互いに直接結合するか,あるいは共有空間位置により,直接結合されているかを調べた。特徴統合は,ターゲットオブジェクトの視覚特徴を共有するディストラクタによって破壊されたが,ディストラクタが空間位置を共有するときではなく,特徴統合は記憶における形状と色特徴の間の直接結合によって駆動される。著者らの結果は,オブジェクト表現の理論モデルを制約し,統合および独立特徴の階層的表現のための経験的サポートを提供した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *記憶装置 ,  表現 ,  情報 ,  トラクタ ,  選択 ,  位置 ,  再構成 ,  形態 ,  モデル ,  統計模型 ,  類似性 ,  高分解能 ,  カオス ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 理論モデル ,  データ駆動 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 特徴統合 ,  空間位置 ,  メモリ分解能 ,  オブジェクトと特徴 ,  確率的依存性 ,  同時形状カラー結合タスク

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 統合 ,  オブジェクト ,  分解能 ,  再構成 ,  カラー