Beeldstatistiek in de categorisatie van dieren in natuurlijke scenes
Anna Pelzers
Studentnummer: 10883975
Master These B&C (7204MWPNY) Begeleider: dhr. dr. H.S. Scholte
Faculteit der Maatschappij- en Gedragswetenschappen Universiteit van Amsterdam
Samenvatting
Beelden kunnen worden samengevat in een statistiek van contrast waarden met de parameters CE en SC. Het effect van verschillende waarden van de contrast parameters op respons maten in een categorisatietaak werd onderzocht. Deelnemers categoriseerden beelden in een
computertaak zo snel en goed mogelijk op aanwezigheid van een dier. In huidig experiment werden contrastparameters CE en SC afzonderlijk gevarieerd in twee groepen. Data eerder verworven, waarbij CE en SC samen varieerden, werden met de huidige data vergeleken. Resultaten tonen een verschil in prestatie met name als gevolg van variatie in beide parameter waarden samen. Variatie van de CE waarde heeft het minste effect. Variatie in de SC waarde komt deels overeen met variatie in CE en SC samen.
Wat gebeurt er wanneer we met de ogen de wereld waarnemen? Welke informatie gebruiken we dan? Kunnen we door een samenhang tussen die informatie en een menselijk reactiepatroon iets zeggen over het belang van die informatie? Vertelt een dergelijke samenhang iets over breinprocessen? Centraal in cognitiewetenschap staat
informatieverwerking; cognitieve neurowetenschap onderzoekt cognitie in relatie met breinmechanismen. De veronderstelling is, dat menselijke vermogens als leren, onthouden, taal, visuele waarneming, een breincorrelaat hebben. De psyche is in dit weten uit de aard der zaak het brein. Dat wil zeggen, dat kennis over het brein ons kennis oplevert over de geest. Meerdere disciplines komen samen in het vak en maken de kennisvorming complex en enerverend en ronduit lastig.
In een benadering van neuraal coderen wordt aangenomen dat het brein statistische regelmatigheden gebruikt bij informatieverwerking en dit is onder andere een principe van Informatie Theorie. Door gebruik te maken van regelmatigheid in de visuele wereld en het brein is een maximale overdracht van informatie mogelijk tussen beide. Een voorbeeld is de respons van neuronen bij een zekere geluidsintensiteit. Binnenoor cellen vuren in een hogere frequentie naarmate een geluid sterker wordt. Communicatie is in dit geval de samenhang van de afvuurrespons van cellen en het geluid dat werd waargenomen. In een onderzoek van S. Laughlin (1981), waarin hij aantoonde dat de respons van neuronen op contrast in het oog van een vlieg overeenkomen met contrast niveaus, zoals die voorkomen in natuurlijke taferelen, werd dit principe van informatieverwerking bekrachtigd. En D.J. Field (1987) onderzocht de mogelijkheid dat regelmatigheden in een beeld met betrekking tot ruimtelijke informatie van vooral natuurlijke scenes een relatie heeft met respons eigenschappen van corticale cellen bij mensen.
‘Overtolligheidsreductie’ is een centrale term binnen het (computationeel) modelleren van biologisch visuele systemen en gaat er van uit dat ons visuele systeem een
goede samenvatting van een beeld. Een beeld, van een tafereel waarin mensen zich veelal bevinden (‘natuurlijke scenes’). Dit heet ‘ecologisch valide’. Een samenvatting, die een V1 neuron ook begrijpt. Dit heet ‘biologisch plausibel’ (Hyvärinen, Hurri, Hoyer, 2009).
Een regelmatigheid in een beeld (of, beeldstatistiek) is de verdeling van contrast sterktes binnen het beeld. De verdeling van sterktes van contrast overgangen in een beeld kan in een histogram worden gezet en beschreven worden door een functie (‘Weibull verdeling’) met twee parameters (Scholte et al, 2009). Deze parameters kunnen benaderd worden, met behulp van een computationeel model, dat reacties van neuronen simuleert, die zich bevinden in de eerste stadia van visuele verwerking (Ghebreab et al, 2009). De parameter ‘contrast energy’ (CE) zegt iets over de sterkte (energie) van contrast elementen. De parameter ‘spatial coherence’ (SC) zegt iets over de spreiding (frequentie) van de contrast elementen. Kort gezegd kan een beeld (dat visueel werd waargenomen) vertaald worden tot de
contrastinformatie ervan, door de sterktes van contrastovergangen in het beeld te bepalen (zwart naast wit is een sterkere contrast overgang dan grijs naast wit), deze informatie wordt samengevat door CE. De hoeveelheid van alle afzonderlijke sterktes van contrastovergangen wordt samengevat door SC (Figuur 1). Hoe complexer het beeld is, hoe meer informatie het beeld bevat en hoe hoger de waarden van SC en CE.
Figuur 1
De bovenstaande beelden zijn opgebouwd uit dezelfde witte, zwarte en grijze stenen. Verschillende contrast sterktes (‘contrast energy’, CE) zijn aanwezig in beide beelden; wit naast grijs is minder sterk dan wit naast zwart. Sommige contrast sterktes zijn alleen in het bovenste beeld aanwezig (zwart naast zwart, grijs naast grijs), doordat de stenen anders gegroepeerd zijn; de spreiding (frequentie) van contraststerktes (‘spatial coherence’, SC) is anders (wit naast wit komt in het bovenste beeld twaalf keer en in het onderste zes keer voor; daarentegen heeft het onderste beeld meer wit-zwart en wit-grijs contrasten).
Onderzoek (Scholte et al, 2009; Groen et al, 2013; Groen et al, 2014; Mirzaei et al, 2013) toont aan dat gedragsmaten (reactietijd) en neurale activiteit gevoelig zijn voor de parameters CE en SC. Mirzaei et al. (2013) vonden een positieve samenhang tussen de parameters CE, SC en entropie met de reactietijd van deelnemers bij een categorisatietaak
van dieren in beelden. Groen et al. (2014) vonden een effect van de parameters CE en SC op breinactiviteit bij een soortgelijke dier categorisatietaak. Prestatie was ook hier het minst goed bij de meest complexe beelden. Bij een onderzoek (Groen et al, 2013) naar de
beoordeling van ‘natuurlijkheid’ van beelden werd bovendien gevonden dat de waarden van CE en SC de prestatie niet in dezelfde mate beïnvloedden. Mirzaei et al. (2013) rapporteren dit eveneens.
Het doel van het onderzoek van deze verslaglegging is het effect van verschillende waarden van de parameters SC en CE te onderzoeken op gedragsniveau met een visuele categorisatietaak soortgelijk als gebruikt door Groen et al. (2014). In deze taak moeten beelden zo snel en zo goed mogelijk gecategoriseerd worden op de aanwezigheid van een dier. Anders dan in eerder onderzoek (Groen et al, 2014), waar het effect van de verschillende waarden van CE en SC werd onderzocht, door deze samen te variëren, wordt ditmaal het effect van verschillende waarden van de parameters CE en SC onderzocht, door deze afzonderlijk te variëren. Een verwachting is dat hogere waarden van zowel de CE als de SC parameter minder goede prestaties oplevert.
Maakt het visuele perceptiesysteem gebruik van de beeldstatistieken CE en SC, zichtbaar in het reactiepatroon van deelnemers in een categorisatietaak?
Methode
Proefpersonen
Het experiment had 52 proefpersonen. Van drie proefpersonen zijn de data niet opgenomen in de analyses wegens onvolledigheid en er met de pet naar gooien.
Proefpersonen zijn geworven met behulp van het Digitaal Proefpersonen Systeem van de Faculteit der Maatschappij- en Gedragswetenschappen van de Universiteit van Amsterdam (UvA). Selectiecriteria waren een leeftijd van 18 tot 27 jaar, beide seksen, rechtshandigheid en niet brildragend. Met geïnteresseerden is contact opgenomen en een afspraak gemaakt op basis van ‘wie het eerst komt, die het eerst maalt’. Proefpersonen ontvingen geld en / of studiepunten voor deelname. Uiteindelijk waren er 49 proefpersonen, enkele uitzonderingen daargelaten studenten, verdeeld over de CE groep (N=26) en de SC groep (N=23) (vrouw: 38, leeftijd M = 21.61 SD = 2.49; man: 11, leeftijd M = 21.55 SD = 2.98).
Materiaal en Apparatuur
De categorisatietaak bestond uit een reeks beelden, getoond op een computerscherm, waarvan per stuk zo snel en goed mogelijk aangegeven moest worden, of er al dan niet een
dier op aanwezig was. Responsen werden gegeven met twee toetsen van het toetsenbord (voor ‘dier’ en ‘geen dier’). De taak had blokken van 10 trials die verschilden in een gegeven aanwijzing aandacht te geven aan snelheid dan wel accuratesse van de respons
(snelheid/accuratesse). Na elke trial verscheen een feedback tekst op het scherm betreffende kwaliteit van de gegeven respons (in ‘snel’-blok bijvoorbeeld: “op tijd” of “te langzaam”). De taak was opgedeeld in twee blokken, die verschilden in de responsrichting die gegeven moest worden voor een van de responsen (de toets voor ‘dier’ in blok 1 werd de toets voor ‘geen dier’ in blok 2). In totaal waren er 480 beelden, die elk tweemaal werden getoond (eenmaal in de snelheid, eenmaal in de accuratesse conditie), tot 960 trials in totaal. Een trial bestond uit een fixatie, de aanwijzing (“snel” of “accuraat”), een fixatie, het beeld, een fixatie
(responsmoment) en de feedbacktekst. Daarna verscheen de fixatie van de volgende trial (Figuur 2).
snel! te langzaam!
Figuur 2
Een trial bestond uit: fixatie, aanwijzing (snel/accuraat), fixatie, beeld (dier/geen dier), fixatie (respons moment), feedback tekst, fixatie (van volgende trial).
Er waren zes (3*2) categorieën van elk 80 beelden met de eigenschappen parameter waarde (laag, midden, hoog (3)) en het al dan niet aanwezig zijn van een dier (dier, geen dier (2)) (alle categorieën: dier-laag, dier-midden, dier-hoog; geen dier-laag, geen dier-midden, geen dier-hoog). Er was een random verdeling van de beelden over de trials. Beelden kwamen uit een database (Groen et al, 2014)).
Procedure en Design
Het experiment vond plaats in een cabine op het LAB van Onderzoek voor de Faculteit der Maatschappij- en Gedragswetenschappen van de UvA. Deelnemers tekenden het consent formulier voordat de taak begon en kregen van de auteur instructie over de taak en wat van hen verwacht werd. Deze instructie kwam overeen met de instructie ook gegeven binnen de taak.Zowel voor start van het eerste als voor start van het tweede blok, werd nadrukkelijk aangegeven te letten op de gevraagde responsrichting (voor ‘dier’ en ‘geen dier’), die met het tweede blok veranderde. Deelnemers werden beurtelings ingedeeld in de CE of SC groep, waarbij de groepen dezelfde taak uitvoerden, echter met respectievelijk de beelden variabel in
de CE- dan wel de SC-as. Na het eerste blok kon de deelnemer een pauze nemen en zette de auteur blok 2 aan. De taak nam ongeveer twee uur in beslag. De dataverzameling liep gedurende vier weken in de periode december 2014 tot en met januari 2015.
Naast de verkregen dataset (‘dataset 2’), worden data van een onderzoek (Seijdel, in prep) in de analyses opgenomen (‘dataset 1’), van deelnemers die eenzelfde categorisatietaak uitvoerden als de huidige, maar met andere beelden. In de beelden getoond in de CE+SC groep werden de parameters CE en SC samen gevarieerd (bijvoorbeeld: als de CE waarde laag was, dan was de SC waarde dat ook). Deelnemers in de CE+SC groep (N=20) werden geworven onder dezelfde selectiecriteria. Daarentegen werden hier (dataset 2) data verkregen binnen twee steekproeven, met twee groepen beelden voor afzonderlijke steekproeven, waarin in de ene groep de CE parameter verschillende waarden had, terwijl de SC waarde constant (midden waarde) bleef en in de andere groep de SC parameter verschillende waarden had, terwijl de CE waarde constant (midden waarde) bleef (Figuur 3).
Parameter SC laag SC midden SC hoog
CE laag 1 2
CE midden 3 1; 2; 3 3
CE hoog 2 1
Figuur 3
In de figuur is te zien hoe de parameter waarden (CE en SC) van beelden variëren over de verschillende groepen (CE+SC, groep 1 (dataset 1); CE, groep 2, en SC, groep 3 (dataset 2)) binnen de parameter manipulatie. X-as: SC waarde (laag, midden, hoog); Y-as: CE waarde (laag, midden, hoog). Merk op dat de midden waarde voor alle groepen gelijk is.
Op de data van beide datasets zijn Gepaarde Metingen Anovas uitgevoerd met als afhankelijke variabelen reactietijd (voor correcte en incorrecte trials, ‘RT’), reactietijd (voor correcte trials, ‘RTcorr’) en percentage correct (‘PC’) afzonderlijk. Naast reactietijd op correcte en incorrecte trials (RT) en percentage correct (PC) is reactietijd op correcte trials (RTcorr) een afhankelijke variabele om de interactie tussen snelheid en accuratesse van responsie enigszins zichtbaar te maken. Effecten van de snelheid/accuratesse manipulatie worden hier enkel als controle op betrouwbaarheid van de data gebruikt. Gepaarde groepen T-toetsen en Wilcoxon toetsen zijn uitgevoerd om alle paarsgewijze verschillen van
parameter waarde te vergelijken binnen de dier en geen dier conditie afzonderlijk. Voor deze meervoudige vergelijkingen wordt gecorrigeerd met de Bonferroni methode. Onderzocht wordt, of resultaten uit dataset 1 stand houden in dataset 2 en / of worden uitgebreid.
Bij schending van assumpties voor hoofdeffecten van de Gepaarde Metingen Anovas worden resultaten van de Anova gerapporteerd, als aanpassingen geen andere resultaten opleveren. Aanpassingen zijn verwijdering van significante uitbijters, inzet van de Wilcoxon toets bij non normaliteit van variabelen en de Greenhouse Geisser correctie wanneer niet voldaan wordt aan de assumptie van sphericiteit.
Resultaten
Wegens onvolledige data of grote afwijking van prestatie (geen serieuze deelname), werden drie proefpersonen verwijderd uit dataset 2. De deelnemers wier data in de analyses zijn opgenomen, presteren allen beter dan op kans niveau. Trials waarbij geen respons werd gegeven, werden uit de data verwijderd.
Significante verschillen op de respons maten tussen de groepen CE+SC, CE en SC wat betreft de midden waarden van de parameter (deze conditie waren gelijk over de groepen (figuur 3)) zijn er niet. Er kan enige homogeniteit worden verondersteld, wat de verschillende groepen tot op zekere hoogte vergelijkbaar maakt.
Speed/accuracy
Voor alle groepen geldt, dat er in de speed conditie gemiddeld sneller wordt gereageerd (kortere reactietijden) dan in de accuracy conditie en dat er in de speed conditie minder goede antwoorden zijn (lager percentage correct) dan in de accuracy conditie. Het significante effect van de speed/accuracy manipulatie is een controle op de ‘goodwill’ van deelnemers, dat wil zeggen, ‘hebben de deelnemers zich aan de instructie van de taak gehouden’ en zijn de data tot op zekere hoogte te vertrouwen. De speed/accuracy factor is in de hoofdvraag niet opgenomen. Er waren echter significante twee- en drieweg interacties met deze factor.
Dier/geen dier
De trend van het effect van de dier/geen dier factor is voor alle groepen (CE+SC, CE, SC) hetzelfde voor alle respons maten; in de dier conditie wordt sneller gereageerd en worden meer fouten gemaakt dan in de geen dier conditie. Bijna alle hoofdeffecten van de dier/geen dier manipulatie zijn significant, op percentage correct in de SC groep na. Hier leverde een
Wilcoxon toets overigens een significant resultaat op van deze factor, maar weer niet wanneer ook een significante uitbijter werd verwijderd (Tabel 1 tot en met 3, rij één).
Parameter
De effecten van parameter zijn in de CE+SC groep significant voor alle respons maten. De algemene trend in de data van de CE+SC groep wat betreft effecten van de parameter waarde, is dat gemiddeld het best wordt gepresteerd in de midden waarde van de parameters, daarna in parameter waarde laag en tot slot in hoog.
Effecten van parameter waarde zijn niet tot minder uitgesproken aanwezig in de CE en SC groep dan in de CE+SC groep. In de CE groep is er geen enkel significant effect van deze factor. In de SC groep is er een significant effect van parameter waarde voor percentage correct. Tabel 1 tot en met 3 tonen effecten van parameter waarde per groep voor de drie respons maten (rij twee). Figuur 4 tot en met 6 tonen gemiddelden van de parameter waarden per groep voor de drie respons maten. In de figuur hebben paren die significant verschilden een verbindingslijn. (Merk op dat bij alle figuren het onderste gedeelte van de y-as is weggelaten).
Dier/geen dier*parameter
In alle groepen is er voor de drie respons maten een significant interactie effect van dier/geen dier en parameter waarde, behalve voor RTcorr in de CE+SC groep (Tabel 1 tot en met 3, rij drie). Met T-toetsen voor gepaarde groepen en Wilcoxon toetsen zijn paarsgewijze vergelijkingen binnen deze interactie getoetst. Figuur 7 tot en met 9 tonen gemiddelden voor de afzonderlijke niveaus van de interactie voor de drie respons maten per groep. In de figuur hebben paren die significant verschilden een verbindingslijn. Voor deze paarsgewijze vergelijkingen is een significantieniveau van p= .017 aangehouden.
RT parameter waarden 445 450 455 460 465 470 CE+SC CE SC laag midden hoog Figuur 4
Gemiddelde reactietijd op correcte en incorrecte trials (RT) voor de afzonderlijke waarden van de parameter (laag, midden, hoog) voor afzonderlijke groepen. Waarden die significant verschillen hebben een
verbindingslijn. SDs: CE+SC: 63, 60, 60 CE: 34, 36, 36 SC: 46, 46, 47.
PC parameter waarden 80 82 84 86 88 90 92 94 CE+SC CE SC laag midden hoog Figuur 5
Gemiddeld percentage correct (PC) voor de afzonderlijke waarden van de parameter (laag, midden, hoog) voor afzonderlijke groepen. Waarden die significant verschillen hebben een verbindingslijn. SDs: CE+SC: 4, 5, 6,
CE: 5, 5, 5, SC: 7, 6, 7.
RTcorr parameter waarden
445 450 455 460 465 470 475 CE+SC CE SC laag midden hoog Figuur 6
Gemiddelde reactietijd op correcte trials (RTcorr) voor de afzonderlijke waarden van de parameter (laag, midden, hoog) voor afzonderlijke groepen. Waarden die significant verschillen hebben een verbindingslijn. SDs:
Tabel 1
Hoofdeffect op gemiddelde reactietijd op correcte en incorrecte trials (RT), percentage correct (PC) en reactietijd op correcte trials (RTcorr) per factor (dier/geen dier; parameter waarde laag/midden/hoog en interactie dier/geen dier*parameter waarde) voor de groep CE+SC (N=20). Achtereenvolgens gerapporteerd: F, df, (df error), p, partial eta squared.
CE+SC RT PC RTcorr dier/geen dier 43, 1, (19), .000, .70 30, 1, (19), .000, .61 35, 1, (19), .000, .65 laag/midden/hoog 19, 2, (18), .000, .67 11, 2, (18), .001, .55 19, 2, (18), .000, .68 dier/geen dier × laag/midden/hoog 4, 2, (18), .041, .30 13, 2, (18), .000, .60 1, 2, (18), .409, .10 Tabel 2
Hoofdeffect op gemiddelde reactietijd op correcte en incorrecte trials (RT), percentage correct (PC) en reactietijd op correcte trials (RTcorr) per factor (dier/geen dier; parameter waarde laag/midden/hoog en interactie dier/geen dier*parameter waarde) voor de groep CE (N=26). Achtereenvolgens gerapporteerd: F, df, (df error), p, partial eta squared.
CE RT PC RTcorr dier/geen dier 18, 1, (25), .000, .42 10, 1, (25), .004, .29 17, 1, (25), .000, .41 laag/middel/hoog 1, 2, (24), .314, .09 1>, 2, (24), .576, .045 1>, 2, (24), .541, .05 dier/geen dier × laag/midden/hoog 6, 2, (24), .008, .33 5, 2, (24), .015, .30 4, 2, (24), .034, .25 Tabel 3
Hoofdeffect op gemiddelde reactietijd op correcte en incorrecte trials (RT), percentage correct (PC) en reactietijd op correcte trials (RTcorr) per factor (dier/geen dier; laag/midden/hoog en interactie dier/geen dier*parameter waarde) voor de groep SC (N=23). Achtereenvolgens gerapporteerd: F, df, (df error), p, partial
eta squared. (*) SC groep: percentage correct (PC), dier/geen dier: Wilcoxon levert significant resultaat
(Z=-2.01 p= .045). SC RT PC RTcorr dier/geen dier 17, 1, (22), .000, .44 2, 1, (22), .158, .09 (*) 19, 1, (22), .000, .46 laag/midden/hoog 1>, 2, (21), .534, .06 9, 2, (21), .002, .45 1>, 2, (21), .749, .03 dier/geen dier × laag/midden/hoog 16, 2, (21), .000, .60 6, 2, (21), .010, .36 12, 2, (21), .000, .54
RT dier/geen dier*parameter waarde 440 450 460 470 480 CE+SC CE SC dier laag dier midden dier hoog geen dier laag geen dier midden geen dier hoog
Figuur 7
Gemiddelde reactietijd op correcte en incorrecte trials (RT) voor afzonderlijke niveaus van de interactie dier/geen dier en parameter waarde (dier laag, dier midden, dier hoog; geen dier laag, geen dier midden, geen dier hoog). Niveaus die significant verschillen hebben een verbindingslijn. SDs in volgorde van figuur: CE+SC: 14, 14, 13; 15, 14, 14; CE: 8, 7, 8; 6 7, 7; SC: 10, 10, 10; 10, 10, 10.
PC dier/geen dier*parameter waarde
84 86 88 90 92 94 CE+SC CE SC dier laag dier midden dier hoog geen dier laag geen dier midden geen dier hoog
Figuur 8
Gemiddeld percentage correct (PC) voor afzonderlijke niveaus van de interactie dier/geen dier en parameter waarde (dier laag, dier midden, dier hoog; geen dier laag, geen dier midden, geen dier hoog). Niveaus die significant verschillen hebben een verbindingslijn. SDs in volgorde van figuur: CE+SC: 1, 1, 2; 1, 1, 1; CE: 1, 1, 1; 1, 1, 1; SC: 1, 1, 1; 2, 2, 2.
RTcorr dier/geen dier*parameter waarde
440 445 450 455 460 465 470 475 480 CE+SC CE SC dier laag dier midden dier hoog geen dier laag geen dier midden geen dier hoog
Figuur 9
Gemiddelde reactietijd op correcte trials (RTcorr) voor afzonderlijke niveaus van de interactie dier/geen dier en parameter waarde (dier laag, dier midden, dier hoog; geen dier laag, geen dier midden, geen dier hoog). Niveaus die significant verschillen hebben een verbindingslijn. SDs in volgorde van figuur: CE+SC: 14, 14, 13; 15, 14, 13; CE: 8, 7, 8; 6, 7, 7; SC: 10, 10, 10; 11, 10, 9.
Discussie
Dier/geen dier
De effecten van de dier/geen dier manipulatie zijn hetzelfde over de groepen en significant voor vrijwel de meeste maten. Het valt op dat effecten op afzonderlijke respons maten niet eensluidend zijn. Deelnemers reageren gemiddeld het snelst bij beelden met dieren en categoriseren gemiddeld meer beelden correct in de geen dier conditie. In visuele
zoektaken doet zich een dergelijk fenomeen voor. Binnen ‘visual search’ - een experimenteel paradigma om informatieverwerking binnen visuele perceptie te onderzoeken - wordt een deelnemer gevraagd in een visueel veld van afleidende stimuli (‘distractor’) de aan-/afwezigheid van een zekere stimulus (‘target’) te zoeken. De categorisatietaak in het hier vermelde onderzoek, is op te vatten als een zoektaak met ‘target’ dier. Bekend uit dergelijk onderzoek (Wolfe, 2006 (Chun & Wolfe, 1996)) is dat het zoeken naar een subject dat afwezig is (hier in de geen dier conditie) meer tijd in beslag neemt dan het vinden van een aanwezig subject (hier in de dier conditie). Mogelijk is accuratesse hoger in de geen dier conditie, omdat deelnemers hier meer tijd nemen. Immers, snelheid gaat ten koste van de accuratesse (zie het effect van de speed/accuracy manipulatie). Meerdere fenomenen binnen visual search zijn toepasselijk op hier gevonden resultaten (zie: ‘Parameter’).
Parameter
In de CE+SC groep is een significant beste prestatie in de midden waarde van de parameters. De manipulatie van parameter waarde heeft in zowel de CE (geen significanties) als de SC groep (significanties in percentage correct) minder effect dan in de CE+SC groep. Het patroon in de respons maten in de SC groep is zoals in de CE+SC groep, echter minder uitgesproken. Deze resultaten suggereren dat de midden waarde de meest gunstige informatie oplevert voor deelnemers om binnen deze taak goed te presteren, althans in de CE+SC en SC groep. Dit gaat in eerste instantie in tegen de verwachting; de minst complexe beelden, met de minste informatiewaarde (CE en SC waarde ‘laag’) zouden de beste prestatie opleveren (Mirzaei et al, 2013). Groen et al. (2014) vonden eveneens voor midden waarden van de parameters de beste prestatie. Mogelijk kan in een vervolgonderzoek een grotere range van parameterwaarden worden gebruikt, om de samenhang van complexiteit (hogere parameter waarden) en prestatie (zowel in reactietijd, alsook in prestatie) nader uit te wijzen.
Het gepaard gaan van hogere parameter waarden (complexiteit van het beeld) met lagere prestatie kan vergeleken worden met het fenomeen uit visual search dat het vinden van
een target in een heterogene omgeving moeilijker is dan wanneer de omgeving homogeen is (Wolfe, 2006). Een heterogeen beeld is complexer (hogere parameter waarden).
Met het gebruik van een tussen-subjecten ontwerp, heb je te maken met verschillen tussen groepen buiten de manipulaties om. Het zou wel aardig zijn, om de condities die nu over drie groepen werden uitgesmeerd (CE+SC, CE en SC) in één groep te testen. Een dergelijk ontwerp zou vergelijkingen tussen condities mogelijk maken, die nu niet gemaakt kunnen worden.
Interactie
De interactie tussen dier/geen dier en parameter waarde is significant in al de groepen voor nagenoeg alle respons maten. Interactie effecten zijn groter en meer of vaker significant in de CE en SC, dan in de CE+SC groep. De paarsgewijze toetsen bevestigen dat het effect van de parameter in de dier conditie anders is dan in de geen dier conditie in alle groepen. Andere beeldaspecten hebben hierin mogelijk betekenis (zie: ‘Alternatief’). Bijvoorbeeld: de beelden in de dier conditie bevatten veel groen, omdat dieren nu eenmaal vaak voorkomen in een wei of natuur anderszins. Dat geldt voor de beelden van alle parameterwaarden in de dier conditie (de kleur staat los van complexiteit als gevolg van contrast). Hierdoor zijn de
beelden in de dier conditie mogelijk meer homogeen, wat gereflecteerd wordt in minder grote variatie in de respons in de dier conditie.
Binnen de groepen zijn de meeste verschillen te vinden in de CE+SC groep en de minste in de CE groep, net als bij het hoofd effect van parameter. Dit lijkt waarschijnlijk, omdat er bij een variatie van de parameters samen meer informatie wordt gevarieerd; de beelden in de CE+SC groep verschillen meer (in complexiteit), en dit wordt gereflecteerd in de respons maten. De meer significante verschillen in de SC ten opzichte van de CE groep, suggereren dat SC complexer (of, informatiever) is in vergelijking met CE. Bovendien vertonen de patronen in de respons maten van de SC groep, in tegenstelling tot de CE groep, een redelijke overeenkomst met de patronen in de CE+SC groep. Dit zou erop kunnen wijzen, dat de effecten, gevonden in de CE+SC groep, met name afkomstig zijn van de SC parameter. De hoofd effecten van parameter toonden dit eveneens. De resultaten kunnen in
overeenstemming worden gebracht met bevindingen van Mirzaei et al. (2013) en Groen et al. (2013), dat de SC en CE parameter de respons anders beïnvloedden.
Alternatief
In alternatieve benaderingen van de visuele waarneming van betekenisvolle
representaties (zoals dieren), zijn categorieën direct vervat in zeer elementaire aspecten van het zien. Eerdere benaderingen namen aan, dat in visuele perceptie betekenisvolle
representaties de top vormden van een hiërarchisch proces, waarbij elementaire aspecten van de perceptie door de eerste visuele brein stadia worden verwerkt en het complexe,
betekenisvolle object door de laatste visuele brein stadia, ‘van V1 tot en met de PPA’ (Gazzaniga, 2009; Torralba & Oliva, 2003). In het kader van die alternatieve benaderingen, kan het onderzoek naar contrast parameter waarden van een beeld gezien worden.
Een vraag aansluitend hierop, is of respons samenhangt met parameter waarde of met beeldcategorie. Onderzoek naar visuele perceptie in termen van representaties (Huth, 2012; Stansbury et al, 2013) pleit voor het bestaan representaties van beeldcategorieën in het brein. Als de aanname is, dat de beeld parameters samenhangen met de representatie, dan is deze vraag onzinnig. Dat wil zeggen, eerder onderzoek suggereert dat er samenhang lijkt te bestaan tussen parameter waarden en beeldinhoud (Groen et al, 2013). Er zijn echter beelden met dezelfde parameter waarden en een totaal andere inhoud. Als de contrast parameters samenhangen met de inhoud van een beeld, hoe dan en wanneer? Een grondige
beeldenanalyse, alvorens reactiepatronen van mensen op beelden te onderzoeken, levert mogelijk antwoorden. Of er zou een experiment opgezet kunnen worden met onzin-beelden (Ebbinghaus in een compleet nieuwe stijl) die variëren in parameter waarden, waarin het representatie- (en ecologische validiteit-) element juist geheel wegvalt.
Een andere vraag bij beeldinhoud, is in hoeverre verwachtingen een rol spelen in waarneming? De aanwezigheid van een dier is misschien meer te verwachten in een grasweide dan op een geasfalteerde rijweg. Gerefereerd onderzoek (Stansbury et al, 2013) benadert beeldstatistiek meer in termen van de mate (frequentie) waarin objecten binnen scenes vaak samen voorkomen (bijvoorbeeld: op een weg komt vaak een auto voor;
daarentegen komt op een weg zelden een beer voor). Speelt een geschiedenis van wat mensen al vaker op eenzelfde wijze in de wereld zagen, een rol in perceptie? Zien we altijd ‘met nieuwe ogen’ wat zich aan ons voordoet?
Tot slot hebben andere beeld aspecten dan contrast informatiewaarde, zoals kleur, helderheid, proportie van het subject (zoals een dier) binnen het beeld, de hoek ten opzichte waarvan een subject te zien is en de mate van zichtbaarheid/bedekking van het subject. Welke beeldaspecten dragen bij aan het perceptieproces (bij een dier categorisatietaak) en in
welke mate? Hangen contrast parameters samen met (sommige van die) andere beeld aspecten?
Beperkingen
Omdat dit experimenteel onderzoek was, komt ecologische validiteit in het gedrang. Met twee dimensionale beelden, relatief klein weergegeven op een scherm, doen we de werkelijkheid, zoals mensen die dagelijks tegenkomen, geen recht. Bovendien kan met de notie van adaptatie van ons visuele systeem aan de ons omringende wereld, bij de inhoud van de beelden de vraag reizen, in hoeverre deze recht doet aan wat onze ogen gewend zijn, ondanks dat er sprake was van ‘natuurlijke scenes’. Zijn mensenogen geadapteerd aan de hun nu omringende wereld? Is een straatbeeld een even valide item, als een berglandschap, voor de hier geteste onderzoeksgroep?
Een opmerking is op zijn plaats over het sample van beelden dat in het huidige
onderzoek is gebruikt. Beelden waren afkomstig uit een database met veelal overeenkomstige beelden van bepaalde categorieën. Een nadelig effect hiervan, is een herhaling van
soortgelijke beelden binnen de taak, die wat betreft vorm en inhoud overeenkomen. Bij nadere analyse van de beelden per conditie, viel op dat relatief hoge frequenties van bepaalde categorieën in bepaalde condities voorkwamen. Mogelijk zijn de gevonden resultaten (deels) toe te schrijven aan leereffecten. In vervolgonderzoek, zou aandacht kunnen gaan naar een sample van items dat dergelijke effecten (zoveel mogelijk) uitsluit.
Slotbeschouwing
Teruggaand naar de vraag in het begin lijken, volgens de resultaten, de contrast parameters CE en SC informatief binnen de context van deze categorisatietaak. Het samengaan van hogere complexiteit in beelden, wanneer de contrast parameters hogere waarden hebben, en afname in prestatie, is tot op zekere hoogte aanwezig. Respons varieert als gevolg van verschil in parameter waarden, en het sterkst in de groep waar parameter waarden samen variëren. In de SC groep is variatie minder als gevolg van de parameter waarde verschillen en in de CE groep het minst. De meeste informatiewaarde voor respons lijkt aanwezig bij beelden met eenzelfde grootte van de parameters.
Door waarneming op te delen in stukken, kan een beeld aspect als contrast en reflectie hiervan op respons maten worden uitgelicht. Een model echter benadert, maar klopt nooit, met de werkelijkheid. Alternatieve verklaringen, beperkingen van het onderzoek, notie van
andere beeldaspecten, werpen een ander licht op de resultaten. Vragen te meer. Dat het een complexe aangelegenheid was, zie inleiding.
“Het enige wat het oog begrijpt is verandering. Verandering verhoogt het bewustzijn.” – Jan Andriesse
Referentielijst
Chun MM & Wolfe JM (1996). Just say no: How are visual searches terminated when there is no target present? Cognitive Psychology¸ 30, 39-78.
Field DJ (1987). Relations between the statistics of natural images and the response properties of cortical cells. Journal of the Optical Society of America A, Optics and
Image Science, 4, 2379-2394.
Gazzaniga MS, Ivry, RB, Mangun, GR (2009). Cognitive Neuroscience. The Biology of the
Mind. New York: W.W. Norton & Company.
Ghebreab S, Smeulders, AWM, Scholte, HS, Lamme, VAF (2009). A biologically plausible model for rapid natural image identification. Neural Information Processing Systems. Grill-Spector, K & Kanwisher N (2003). Visual Recognition: as soon as you know it is there,
you know what it is. Psychological Science, 16(2), 152-160.
Groen IIA, Ghebreab S, Prins H, Lamme VAF, Scholte HS (2013). From image statistics to scene gist: evoked activity reveals transformation from low-level natural image structure to scene category. The Journal of Neuroscience 33(48), 18814-18824.
Groen IIA, Jahfari S, Ghebreab S, Lamme VAF, Scholte HS (2014). Scene gist influences recurrent processing during object categorization in real-world scenes. Manuscript in
preparation.
Huth AG, Nishimoto S, Vu AT & Gallant JL (2012). A continuous semantic space describes the representation of thousands of object and action categories across the human brain.
Neuron, 76, 1210-1224.
Hyvärinen A, Hurri J & Hoyer PO (2009). Natural Image Statistics. A probabilistic approach to early computational vision (pp. 1-22). Springer-Verlag.
Jahfari S, Ridderinkhof, KR, Scholte HS (2013). Spatial frequency information modulates response inhibition and decision-making processes. PLoS ONE, 8(10).
Laughlin S (1981). A simple coding procedure enhances a neuron’s information capacity.
MacLeod CM & Kampe KE (1996). Word frequency effects on recall, recognition, and word fragment completion tests. Journal of experimental psychology: learning, memory, and
cognition, 22(1), 132-142.
Mirzaei A, Khaligh-Razavi SM, Ghodrati M, Zabbah S, Abrahimpour R (2013). Predicting the human reaction time based on natural image statistics in a rapid categorization task.
Vision Research, 81, 36-44.
Nako R, Wu R, Eimer M (2014). Rapid guidance of visual search by object categories.
Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance, 40(1), 50-60.
Scholte HS, Ghebreab S, Waldorp L, Smeulders AWM, Lamme VAF (2009). Brain responses strongly correlate with Weibull image statistics when processing natural images. Journal of Vision 9(4):29, 1-15.
Stansbury DE, Naselaris T & Gallant JL (2013). Natural scene statistics account for the representation of scene categories in human visual cortex. Neuron, 79, 1025-1034. Torralba A & Oliva A (2003). Statistics of natural image categories. Network: Computation
in Neural Systems, 14, 391-412.
Wickelgren, WA (1976). Speed-accuracy tradeoff and information processing dynamics. Acta
Psychologica, 41, 67-85.
Wolfe JM (2006). Guided Search 4.0. Current progress with a model of visual search. In
W.Gray (Ed.), Integrated Models of Cognitive Systems (pp.99-119). New York: Oxford.
