Geri Dön

Feature specificity in visual statistical summary processing

Görsel istatistiksel özet işlemede özelliğe özgüllük

  1. Tez No: 528032
  2. Yazar: HARUN YÖRÜK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ZEYNEP AYŞECAN BODUROĞLU GÖKÖZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Psikoloji, Psychology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Psikoloji Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 47

Özet

İnsanlar öncelikli olarak obje setlerini onların özelliklerini ortalayarak istatiksel özet temsil olarak işlerler. Önceki çalışmalar alt-düzey ve üst-düzey görsel bilgilerin özetlenmesi süreçlerinde bağımsızlık olduğunu göstermiştir. Ayrıca çoklu özet işleme kapasitesinin aynı türde bilgiler için kısıtlıyken, farklı türde bilgiler içeren özetlerde kısıtlı olmadığını gösteren çalışmalar bulunmaktadır. Bu tez özet temsillerin özelliğe-özgül mü yoksa özelliklere-genel mekanizmalar tarafından mı işlendiğini ve izleyiciler aynı obje setinden iki özelliği eş zamanlı olarak özetlerken çoklu özellikler-arası özet temsillerin işlenmesinde bir kapasite limiti olup olmadığını incelemektedir. Katılımcılardan uzunluk ve yön açısından varyasyona sahip obje setlerinin özelliklerinden birini ortalamalarını istedik. Ortalanacak özellik deney bloku süresince aynı ya da deney blokunun denemeleri arasında karışık olarak sunuldu. İlk iki deneyin sonuçları izleyicilerin uzunluk ve yön özetleme performanslarının tekli özetleme koşullarında ilişkili olduğunu göstermişse de, daha kontrollü sahnelerle bu görevlerdeki performansların hem tekli hem karışık özetleme koşullarında ilişkisiz olduğunu bulduk. İzleyicilerin uzunluk ortalama hataları karışık koşulda tek koşuldan daha yüksekken, bu fark daha kontrollü sahnelerde kaybolmuştur. Yön ortalama hataları ise tekli ve karışık ortalama koşullarında daima benzer bulundu. Son olarak izleyicilerin uzunluk ve yön ortalama görevlerindeki performanslarının 50, 100 ve 200 milisaniyelik kodlama sürelerinde benzer kaldığını bulduk. Genel olarak bu tezin sonuçları yön ve uzunluk özellikleri için bağımsız özelliğe-özgül istatistksel özet temsili mekanizmaları olabileceğini önermiştir.

Özet (Çeviri)

People initially process object sets by averaging their features into statistical summary representations. Previous studies have shown that there is independence between summarizing of low and high-level visual information. There is also evidence showing that, processing capacity of multiple statistical summaries is limited for simultaneous averaging of same kind of visual information, but not for different kinds of visual information. The current thesis investigates whether statistical summary processing relies on a feature-specific or a feature-general mechanism, and whether there are capacity limitations to simultaneous averaging of different visual features. We asked participants to average on of the features in a set of lines that varied in size and orientation. The relevant feature was either the same throughout a block or mixed within the trials of a blocks. Even though first two experiments showed a positive relation between viewers' size and orientation averaging performances for mixed averaging conditions, with more controlled displays we repeatedly found that performances on two tasks were unrelated both for single and mixed conditions. Viewers' errors for size averaging were higher in mixed than single averaging conditions, however this difference disappeared with reduced task difficulty. Orientation averaging performances were similar in single and mixed conditions. Finally, viewers' performances on size and orientation averaging tasks were similar across 50, 100 and 200 milliseconds of encoding durations. Overall, results of this thesis suggested that there are independent feature-specific statistical summary mechanisms for size and orientation features.

Benzer Tezler

  1. MRI brain tumor classification using artificial neural network and deep learning

    Doku özelliklerini kullanarak yapay sinir ağı ve derinöğrenme ile beyin tümör sınıflandırması

    NADHEM NEDHAL ABDO QAID

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Mekatronik MühendisliğiKocaeli Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HÜSEYİN METİN ERTUNÇ

  2. Segmentation of breast microwave imaging using fuzzy c-mean clustering

    Bulanık c-ortalama kümeleme kullanarak meme mikrodalga görüntülemesinin segmentasyonu

    ASAL MAMIZADEH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İBRAHİM AKDUMAN

  3. Soliter pulmoner nodüllerin değerlendirilmesinde dual faz F-18 FDG PET/BT'nin tanısal rolü

    The diagnostic role of dual phase F-18 FDG PET/CT in characterization of solitary pulmonary nodules

    YUSUF DEMİR

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Radyoloji ve Nükleer TıpDokuz Eylül Üniversitesi

    Nükleer Tıp Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BERNA DEĞİRMENCİ POLACK

  4. Metanol intoksikasyonu hastalarının klinik özelliklerinin mortalite ve morbidite değerlendirmesi: 15 yıllık klinik deneyim

    Mortality and morbidity evaluation of clinical features of methanol intoxication patients: 15 years of clinical experience

    ESRA ÜRKMEZ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Acil TıpSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Acil Tıp Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TANZER KORKMAZ

  5. Androıd kötücül yazılım analizinde derin öğrenme modellerinin performansının karşılaştırılması

    Benchmarking of deep learning models for android malware analysis

    TAYLAN KURAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgi Güvenliği Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT DENER

    PROF. DR. YUSUF SÖNMEZ