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Reconnaissance des formes (La description des formes (Théorie des gabarits…

- - - - Il s’agit de l’étape de traitement durant laquelle la forme est catégorisée, ou identifiée
        
        • En fait, la reconnaissance des formes est tellement efficace chez l’humain qu’il faut, pour l’étudier, soit • Utiliser les temps de réponses, car les sujets font trop peu d’erreurs (donc on les force à répondre rapidement)
        
        Ajouter beaucoup de bruit ou altérer le signal, afin d'entraîner la commission d’erreur
      - Paradoxalement, cette tâche demeure en revanche très difficile pour les ordinateurs, qui sont susceptibles aux moindres altérations du signal (de moins en moins vrai avec les algorithmes d'apprentissage profond)
      - Le système visuel humainest très flexible et efficace dans cette tâche; on peut rapidement et aisément reconnaître différents objets à travers diverses conditions de visionnement (p.ex., obstruction partielle, éclairage, rotation, changement des couleurs)
- - - - • La catégorisation s’effectue en comparant la « description visuelle » de la forme perçue à des représentations stockées en mémoire(p.ex., ce chien que je perçois est-il un labrador ou un berger Allemand?) • Ici, nous nous intéressons à la manière avec laquelle les formes sont « décrites » par notre système cognitif
  - - - Appariement au gabarit (template-matching)
        
        Les gabarits sont très rigides, c.-à-d. que la forme perçue doit pratiquement être identique (de même taille, couleur, orientation, occlusion partielle) au gabarit pour qu’il y ait reconnaissance
        
        Un peu comme dans un casse-tête, où chaque pièce (forme) ne peut aller qu'à un seul endroit (être appariée qu’à un seul gabarit)
        
        C’est le processus par lequel un gabarit est superposé à une formepour vérifier la correspondance entre les deu
      - Les systèmes de reconnaissance automatisée (comme ceux utilisés pour lire les chèques) fonctionnent par appariement au gabarit
    - - La cognition humaine est très flexibleet traite sans problème des altérations qui mettent à mal les systèmes qui fonctionnent par appariement au gabarit; la théorie n’explique pas comment cela est possible
      - Un manque de parcimonie qui mène à l’absurde; en effet, le gabarit doit être identique à la forme, ce qui implique qu’il faille pratiquement une infinité de gabarits juste pour fonctionner au quotidien
      - Parfois on utilise une même forme pour désigner différents objets(p.ex., I = 1, i, L), ce que la théorie ne permet pas d’explique
  - - - Avantage de la théorie des prototypes
        
        Confère une certaine flexibilité dans la reconnaissance des formes, p.ex., AAAAAAAAAAAA Aseraient tous suffisamment similaires au prototype de « la lettre A » pour être reconnues comme tel
      - Quelques problèmes pour la théorie des prototypes
        
        Un manque de parcimonie, car la reconnaissance repose toujours sur une forme d’appariement au gabarit, soit entre le prototype et la forme perçue; requiert donc tout de même de nombreux prototypes
        
        Dans certains cas, des visages caricaturés sont mieux reconnus que des visages non caricaturés, ce que n’explique pas la théorie des prototypes
        
        N’explique toujours pas comment on parvient à utiliser une même forme pour dénoter différents objets
  - - - • Les caractéristiques des lettres (Gibson, 1968-69) • L’idée, c’est que chaque lettre possède une combinaison de traits qui lui est propre
        
        Les caractéristiques des lettres (Gibson, 1968-69) • Utilisation d’unetâche de discrimination de lettres • Deux lettres apparaissent côte-à-côte (750 ms) et le participant doit dire s’il s’agit de la même lettre ou non • Prédiction—plus deux lettres possèdent de caractères communs, plus elles devraient être difficiles à différencier
        
        • Résultats • Plus les lettres possèdent de caractères communs, plus elles sont différenciées lentement • Au total, on observe une différence d’environ 110ms entre les lettres les plus différentes (460 ms) et les lettres les plus similaires (570 ms)
        
        Avantages de la théorie des caractéristiques
        
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        Problèmes de la théorie des caractéristiques
        
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        • Apprentissage des formes • Pour Gibson, apprendre à reconnaître une forme, c’est apprendre les caractéristiques de cette forme, de même que leur combinaison • Une importance particulière est donnée à ce qu’on appelle les caractéristiques distinctives, c.-à-d. aux caractéristiques qui permettent de différencier deux formes • Afin de faciliter leur apprentissage, surtout celles avec un haut degré de similitude, on devrait donner une attention particulière aux caractéristiques distinctives
      - L’importance des relations entre les caractéristiques des lettres (Fisetet al., 2006) • Utilisation de la méthode des bulles afin d’identifier les traits qui, lorsque traités, facilitent la reconnaissance des lettres majuscules et minuscules
        
        Résultats • L’information diagnostique des lettres se trouve dans les terminaisons des traits, de même qu’aux jonctions entre les différents traits
  - - - • Étapes de traitement • 1. Extraction des contours, basée sur des changements de luminance, de texture ou de couleur, sert à générer une esquisse (line drawing) de la forme • 2. Identification des composantes, comprend une analyse de la configuration des différents géonsde la forme • 3. Appariement, soit une comparaison entre les composantes de la formes et les représentations d’objets stockées en mémoire
        
        L’importance de l’identification des composantes (Biederman, 1985) • Une prédiction importante de la RPC est que plus les composantes sont difficiles à identifier, plus la reconnaissance sera difficile, puisqu’on empêche aussi l’analyse de la configuration et donc, l’appariement • Dégradation visuellede 65% des contours; dans une première condition, les jonctions (configuration) sont préservées, alors que dans une seconde condition, les jonctions sont altérées
        
        Avantages de la RPC
        
        • Théorie parcimonieuse—relativement peu d’éléments pour décrire l’ensemble des formes • Explique en quoi la reconnaissance visuelle est résistante à la dégradation visuelle—tant que les jonctions et donc, la relation entre les géons, peuvent être extraites, la reconnaissance sera facile • Résistance au changement de point de vue—les géons et leurs relations peuvent être identifiés peu importe le point de vue (ex., de devant, derrière, etc.) • Accorde une grande importance aux relations entre les composante
- - - - Traitement ascendant (bottom-up) • C’est lorsque l’information est traitée de manière hiérarchique (data-driven); mais l’information ne circule jamais à sens unique! • Traitement descendant (top-down) • C’est l’effet du contexte ou de nos connaissances sur le traitement de l’information à des plus bas niveaux d’abstraction
        
        Le traitement descendant explique comment deux objets identiques peuvent être identifiés de différente manière, selon le contexte • Ci-dessous, le mot « Mathématique » crée un contexte qui informe les processus impliqués dans la reconnaissance des lettres A et H
        
        La notion de traitement descendant pose une question importante… • Percevons-nous vraiment les objets tels qu’ils sont? • Est-ce que la perception d’intensité lumineuse est strictement une affaire de luminance? • Est-ce que la perception de couleur est strictement une affaire de longueur d’onde?
        
        L’influence du traitement descendant a une implication cruciale pour nos mécanismes cognitifs—on ne fait pas simplement percevoir les objets tels qu’ils sont • En effet, plusieurs illusions perceptives dépendent presque entièrement du traitement descendant • En conséquence, une théorie qui prétend expliquer la reconnaissance des formes doit tenir compte de l’influence du traitement descendantet ne peut s’en tenir uniquement aux propriétés intrinsèques de l’objet
  - - - Principe de proximité • Les caractéristiques rapprochées ont tendance à être regroupées
        
        • 2. Principe de similarité • Les objets similaires tendent à être regroupés
        
        • 3. Principe de fermeture • Les caractéristiques formant une figure fermée sont regroupées
        
        • 4. Principe de continuité • Les objets sont regroupés de manière à minimiser les interruptions de lignes continues
        
        Principe de symétrie • Les traits symétriques tendent à être perçus comme les contours d’une forme, ce qui la sépare de l’arrière-plan
  - - - • Explications alternatives à l’effet d’appréhension du mot • D’une part, il est possible d’imaginer que les participants devinent les lettres qu’ils n’ont pas eu le temps de reconnaîtrelorsqu’elles sont à l’intérieur d’un mot • Lorsque les lettres forment un mot, p.ex. RAM_, les chances de correctement deviner la lettre manquante (E) sont élevées • D’autre part, il est également possible qu’un mot soit plus facile à mémoriser qu’une séquence de lettres aléatoires de mêmelongueur • Si le participant a mémorisé le mot, alors il n’a qu’à récupérer les lettres du mot en mémoire
        
        Vérification de l’effet d’appréhension du mot (Reicher, 1969)
        
        • Vise à tester les explications alternatives à l’effet d’appréhension du mot • Présentations rapides (50ms) de séquences de lettres (mot ou non-mot) et le sujet doit rapporter la lettre indiquée
        
        • Possibilité de deviner • Afin de tester la possibilité de deviner la lettre, on donne deux choix de réponsesau sujet • Si le participant devine, alors sa performance sera identique peu importe si la séquence forme un mot ou non, puisqu’il aura toujours 50% de chance de se tromper
        
        Facilité à mémoriser le mot • Afin de tester cette possibilité, le choix de réponse est présenté soit avant la présentation des lettres (indicateur pré-stimulus; le sujet n’a à mémoriser qu’une lettre), ou après la présentation des lettres (indicateur post-stimulus; le sujet doit mémoriser toutes les lettres) • Si le participant mémorise le mot, mais pas la séquence de lettres aléatoires, l’indicateur pré devrait grandement améliorer la performance lorsque la séquence ne forme pas de mot
        
        Une lettre est mieux reconnue si elle est placée à l’intérieur d’un mot, malgré la même probabilité de correctement deviner
        
        De plus, une lettre est également mieux reconnue lorsqu’elle est placée à l’intérieur d’un mot, même lorsque le participant n’a pas à mémoriser l’ensemble des lettres
        
        Ces résultats montrent donc qu’une lettre est mieux reconnue à l’intérieur d’un mot que d’une séquence aléatoire de lettres et confirment donc l’effet d’appréhension du mot
    - - Les participants commettent en moyenne près de 40% d’erreurs, un taux équivalent à la condition non-mot
      - Ainsi, une lettre est plus facilement reconnaissable à l’intérieur d’un mot que de manière isolée; c’est le phénomène mot-lettre
    - - Un modèle connexionniste est essentiellement un réseau neuronal artificiel, un programme informatique qui simule des processus cognitifs et est utile pour tester nos hypothèses sur leur fonctionnement • L’activité des neurones du cerveau peut être excitatrice, c.-à-d. qu’elle va stimuler les neurones adjacents; ou inhibitrice, c.-à-d. qu’elle va calmer les neurones adjacents • Les unités d’un modèle connexionniste fonctionnent de la même manière que les neurones, c.-à-d. qu’ils vont exciter ou inhiber d’autres unités
        
        Les trois niveaux du modèle
        
        Détecteurs de lettres, p.ex., les caractères \/ \/ exciteront l’unité de la lettre W, mais inhiberont l’unité de la lettre D
        
        Détecteurs de mots, p.ex., la lettre W activera l’unité du mot WORD ou du mot WORK, mais inhibera l’unité du mot FORK
        
        Détecteurs de caractères, p.ex., la lettre W activera les unités des caractères \/, mais inhibera les unités des caractères —| ( ), etc.
        
        Comment expliquer l’effet de supériorité du mot, donc?
        
        Ainsi, les caractères \/ \/ iront d’une part exciter l’unité de la lettre W par traitement ascendant
        
        Mais si, en plus, une unité de mot est activée (p.ex., le mot WORK), celle-ci ira également, par traitement descendant, stimuler l’unité de la lettre W
        
        Le modèle d’activation interactive simule également le traitement descendant