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文献总结:视觉速度知觉中的噪音特征与先验期待

已有 503 次阅读 2020-8-13 11:15 |系统分类:科研笔记

文献总结:视觉速度知觉中的噪音特征与先验期待


陈开明

西南大学 心理学部 时空认知实验室


一、研究目的

个体的视觉速度感知与结合了噪音及对低速具有偏好的贝叶斯模型一致,然而由于噪音及先验期望的未知性,对这个模型进行定量验证是比较困难的。该研究通过提出一个增强的贝叶斯模型,来解释速度辨别任务中,个体主观反应的可变性,以便从中推断出先验概率的形状及内部噪声的特征。


二、研究理论

1. 个体对视觉运动的感知是存有偏差的。在许多情况下,运动视觉刺激的感知速度和方向有很大程度上取决于物体运动以外的属性。基于此观点,存在一个“最佳观测模型”,该模型可由两种概率分布来表示,分别为似然率和先验分布。似然率是指刺激输入大脑时,对该外部刺激任何直观反映的概率,先验分布是指遇到任何特定速度运动的刺激的分布概率。根据贝叶斯定理,这两个分量的乘积即为后验概率。

2. 从感知行为中逆向设计先验分布的形状以及似然函数的对比度和速度依赖性。由于先验分布及似然率的未知性,贝叶斯难以通过实验来验证。以往对于先验分布的确定都是基于简单或者方面计算性而选择的,对于似然率的选择同样时基于计算方便而选择的。在本研究中,并不直接基于理论或者间接测量来假设先验分布和似然率,而是通过让被试进行速度辨别实验来进行模型拟合后,通过验证贝叶斯模型来证明其对数据的解释能力,并确定与其相关的先验分布和似然率。


三、研究方法及结果

1. 实验:要求被试注视着中央的标记,在中央标记的左右将同时呈现两个包含水平移动光栅的小圆,这为一对刺激,要求被试判断看起来移动得更快的刺激。每对刺激包含一个标准光栅和一个比较光栅,将随即呈现在左边或者右边的小圆上。参考光栅具有两个对比度值(c1 [0.075,0.5)中的一个和五个不同速度(v1 [0.5,1,2,4,8,12)中的一个,测试光栅具有七个不同对比度值中的一个(c2 [0.05,0.075,0.1,0.2,0.4,0.5,0.8)和根据两个交错自适应阶梯程序调整的可变速度v2,每个从每个条件的自适应速度范围的一端开始。不同条件下的个体试验是随机的。


2. 提取先验分布和似然函数。将模型拟合到数据中时,此过程需要对似然率和先验概率的局部参数进行描述,故假设在速度范围内,先验概率的对数表达与似然函数的宽度的比值呈一条直线;似然率的分布接近于以峰值为中心的高斯分布;似然函数的宽度随着刺激速度的变化而缓慢变化。这些假设将实验数据与贝叶斯模型的似然率与先验概率联系起来,并基于这两个分量可推导出后验分数。


3. 用于速度识别的贝叶斯观察模型。个体对相同的运动刺激的感知是波动的,这种变化是由于测量值的变化引起的。即测量值的变化将导致似然率的变化,导致后验分布发生变化,最后使得估计值也产生变化。因此研究使用给定刺激估计速度的条件概率分布来总结上述过程。该分布在坐标轴上的宽度及位置与感知量相关。具体来说,该分布的平均值表示给定刺激的平均感知速度,宽度表示被试区分相似速度运动的能力。因此该分布提供了先验分布及似然率这两个贝叶斯模型的分量与两个基本感知量(偏差与辨别之间的联系)。


4. 基于实验数据的先验和似然估计。所有被试者的先验分布在刺激速度最低时为最大,并随刺激速度增加单调下降。 但是它的形状与之前的贝叶斯模型中假设的正态分布形状有很大的不同。 最佳先验分布的中心部分可以用速度的幂律函数来近似。对于所有被试,在对数速度域中,似然率的宽度与速度大致相同 ,这表明在这个域中使用固定宽度的高斯分布可以提供足够的功能描述。 似然宽度随对比度的增加而单调递减的。 研究发现,这种关系可以用一个简单的参数函数来拟合,这个参数函数来自于对皮层神经元噪声和对比反应模型的假设。 这与先前的研究结果一致,即引入对比度饱和度提高了贝叶斯模型拟合主观数据的能力。 


5. 数据与模型的比较。为了检验拟合的贝叶斯模型对个体视觉速度感知的解释能力,研究者使用该模型对平均感知速度和速度判别阈值进行预测,并将其与通过将威布尔函数拟合到与每个刺激组合相关的心理测量函数而直接提取的值进行比较。数据显示,较低对比度刺激似乎移动较慢,模型很好地解释了这种行为。


6. 与其他模型的比较发现,该模型与前人提出模型拟合几乎一样好。


四、研究结论

本研究结果表明,贝叶斯模型估计可以对个体视觉速度感知进行一个精确的描述。本研究的贝叶斯模型相较于以往,增加了一个明确的噪声内部测量阶段用于解释感知速度的可变性,以及一个最佳决策阶段,以便在速度辨别实验中模拟逐个实验的响应。该模型揭示:似然宽度与速度的对数函数呈反比,先验分布的下降趋势大致呈幂分数。这表明,该拟合模型证实了贝叶斯模型中的低速先验假设,但也表明模型假设的先验分布和似然率不能为速度感知提供准确的描述。


五、研究不足及意义

1. 研究对象的速度及对比度存在范围局限,超过该范围,模型无法做出准确的判断。需要进一步验证该模型,以证实个体使用贝叶斯推理来计算视觉速度这一更广泛的结论。具体来说,如果我们的被试的表现为符合贝叶斯模型,那么久能够使用他们先验期望和噪声特征来预测他们在不同心理物理运动任务中的行为。这种验证可能难以操作,因为似然率和先验可能取决于刺激配置和观察条件的细节。

2. 首次提出从行为实验中逆向推导得出先验分布及似然率

3. 提供了未来研究的方向,即模型的潜在神经生物学实现。本文对测量向量的定义较为含糊,而研究结果表明将其和估计速度与视觉运动知觉下的特定神经元或神经元群的反应联系起来是有意义的。模型中依赖于对比度的测量噪声的形式表明,测量的轨迹可能是皮质的。MT区的神经元是一种自然选择:它们是高度运动选择性的,它们的反应与感知直接相关。如果将测量值与MT神经元的反应联系起来,估计值必须在后续的神经阶段计算,并且应该与MT群体反应的先验和可能性相一致。或者,可以假设运动神经元的反应直接反映速度估计,并且测量向量与系统中较早的神经元反应相关联。这意味着MT神经元的反应反映了先验的影响,与贝叶斯观测器模型所展示的感知偏差一致的方式随对比度的变化而变化。


参考文献


Stocker, A. A. , & Simoncelli, E. P. . (2006). Noise characteristics and prior expectations in human visual speed perception. Nature Neuroence, 9(4), 578-585.




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