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Asignatura: Percepcio i atencio, Profesor: Jose A. Aznar, Carrera: Psicologia, Universidad: UB
Tipo: Ejercicios
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Office 3501 matskeil[AT]ub.edu clara.camara[AT]ub.edu Dept. Cognition & Development This presentation contains copyrighted material. Unauthorized publishing, sharing, alteration, or re-distribution is illegal and will be prosecuted. Percepció i Atenció 2017- Bloc III: Percepció Visual
¿…?
Si un observador puede decidir, por encima del nivel de azar ( p>0.5 ), si está presente o ausente un estímulo o una propiedad de éste.
agudeza visual resolución espacial visual El test corresponde al método de ???
agudeza visual resolución espacial visual El test corresponde al método de los limites
Agudeza de Vernier = es un tipo de la agudeza visual que mide la capacidad para detectar el des-alineamiento entre dos segmentos de lineas o enrejados La agudeza de Vernier es 5 a 10 veces mas alta (approx. un orden de magnitud) que la agudeza visual Hiperagudeza Visual = los des-alineamientos pueden ser inferiores tanto al diámetro de los fotoreceptores como a la distancia entre ellos
Condi condición de torsión : 1, 2, 3 ó 4 (i.e., 0 º , 15 º , 30 º , y 45 º ) Torsion (^) inclinación de las líneas de Vernier (0º- 45º) Colin separación vertical , expresada en pixels Resp (^) respuesta del sujeto: 0= colineal; 1= des-alineada
**0 1 2 3 4 5 6 7 8 line separation [pixels]
1 probability of detecting dis-alignment @ 0 o a=1.792, b=-1.39**! UA=-b/a=0.774 pixels (adj.R 2 =0.98, rmse=0.045)
p(I) =
1 + e (a·I+b) Q 2 ⌘ I(p =
b a
**0 1 2 3 4 5 6 7 8 line separation [pixels] 0
1 probability of detecting dis-alignment @ 15 o a=0.896, b=-2.20**! UA=-b/a=2.453 pixels (adj.R 2 =0.90, rmse=0.107)
p(I) =
1 + e (a·I+b) Q 2 ⌘ I(p =
b a
0 1 2 3 4 5 6 7 8 line separation [pixels] -1.
**- -0. 0
1
2
logit(p) @ 15 o a=0.429, b=-1.21**! UA=-b/a=2.815 pixels (R 2 =0.41, rmse=0.884)
logit[p(I)] = a · I + b (sigmoid: 2.453)
b a
**0 1 2 3 4 5 6 7 8 line separation [pixels] 0
1 probability of detecting dis-alignment @ 45 o a=1.141, b=-3.83**! UA=-b/a=3.355 pixels (adj.R 2 =0.96, rmse=0.086)
p(I) =
1 + e (a·I+b) Q 2 ⌘ I(p =
b a
0 1 2 3 4 5 6 7 8 line separation [pixels]
-** 0 1 2 3 logit(p) @ 45 o a=0.680, b=-2.55! UA=-b/a=3.750 pixels (R 2 =0.97, rmse=0.177)
logit[p(I)] = a · I + b (sigmoid: 3.355)
b a
