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Reconnaissance de formes - Coggle Diagram

- - - - Phillips
        
        Registre senso utilisé lsq 2e forme superposée à image senso de la 1e et durée courte entre 2 formes
  - - - Descriptions formes comparées
        
        Gibson
        
        Critères traits majuscules
        
        Meilleur apprent si accent sur traits distinctifs = coloriés par Egeland
        
        Utilisables pour visages
        
        Plus faciles pr catégories ethniques différentes
  - - - Relations entre traits
        
        Plus difficiles pour formes 3D
        
        Biederman
        
        Avec volumes combinables
        
        35 géons pr décrire ts objets
        
        Relations impttes
- - - - 4,5 lettres
        
        Autres lettres reconnues ms oubliées
        
        Rapport intégral vers partiel = rapporter qq lettres
        
        9 lettres
        
        Si signal sonore pr rangée 1 sec ap : 4,5 lettres = rapport intégral
        
        Car registre senso inutilisable
    - - Registre d'info vis
        
        Info conservée jusqu'à 1 sec
      - Balayage vis
      - Répétition
        
        Info ds MCT ou MLT
      - Registre d'info aud
        
        Info ds MCT
    - - Formes analysées simultanémt = traitemt en parallèle (pas balayage vis = traitemt sériel)
  - - - Reconn par identification traits
        
        Plus gde si plus de tps et moins d'items
        
        Expliquent perfo Sperling
- - - - Résultats meilleurs mots que lettres = top-down
    - - McClelland et Rumelhart
        
        Reconn ds niv trait, lettre et mot : interagissent
        
        Connexions excitatrices
        
        Connexions inhibitrices
        
        Modèle réseau neuronal
        
        Noeuds = traits, lettres, mots
        
        Connexions
        
        Règles et état d'activation
        
        Fonctions d'outputs
        
        Règle d'apprent
        
        But : améliorer perfo réseau
        
        Traitemt parall mot
    - - Huber et O'Reilly
        
        Meilleure approximation act neur