视网膜离心率影响空间注意梯度分布

采用同步判断(Simultaneous judgment,SJ)的研究范式探讨空间注意梯度是否受到视网膜离心率的影响。实验中给被试呈现两个目标刺激,调节它们的呈现距离和间隔时间,让被试进行不限时的同步判断,计算出各种距离上的主观等同点(Point of Subjective Simultaneous,PSS)变化情况。实验中对比了注视点和注意点重合与分离的两种状态。其中注视点和注意点分离的状态是指使用反向掩蔽后的线索刺激将注意点内隐地引导到外周。通过控制似动等影响因素,发现在注意点和注视点分离的状态下存在距离效应--也就是随着距离的增长主观等同点变化越大,但是在重合的状态下则没有。结果表明分离状态下存在传统意义上的注意梯度效应,而重合时,注意易化梯度受到一个抑制梯度的影响。这说明,注意梯度分布受到视网膜离心率的影响,而影响方式符合注意点为中心的易化梯度场和注视点为中心的抑制梯度场的双梯度场理论。

基于梯度可感知通道注意力模块的红外小目标检测前去噪网络

红外图像去噪在军事及民用领域应用广泛。现有基于深度学习的图像去噪方法主要为可见光图像设计,此类方法容易过度平滑图像细节,从而导致弱小目标丢失,为后续的检测任务带来困难。为了在去除噪声的同时保留好红外图像中的目标信息,本文提出了一种基于梯度可感知通道注意力模块的红外弱小目标检测前去噪网络。该网络首先采用编码器-解码器结构来去除图像中的加性噪声,然后通过梯度可感知通道注意力模块对图像高频区域进行自适应增强,有效保持红外弱小目标的响应强度。此外,本文提出了领域第一个包含3981张含噪声的红外图像数据集。实验结果表明,该网络能够在有效去除加性噪声的同时避免过度平滑,很好地保留了红外图像中的目标信息,最终实现了在含噪声环境下的高鲁棒性红外弱小目标检测。

结合可逆神经网络和逆梯度注意力的抗屏摄攻击水印方法

随着智能设备的普及,数字媒体内容的传播和分享变得更加便捷,人们可以通过手机拍摄屏幕等简单方式轻松获取未经授权的信息,导致屏幕拍摄传播成为版权侵权的热点问题。为此,该文针对屏幕盗摄版权保护任务提出一种端到端的基于可逆神经网络和逆梯度注意力的抗屏摄攻击图像水印框架,实现屏幕盗摄场景下版权维护的目标。该文将水印的嵌入和提取视为相互关联的逆问题,利用可逆神经网络实现编解码网络的一体化,有助于减少信息传递损失。进一步地,通过引入逆梯度注意模块,捕捉载体图像中鲁棒性强且视觉质量高的像素值,并将水印信息嵌入到载体图像中不易被察觉和破坏的区域,保证水印的不可见性和模型的鲁棒性。最后,通过可学习感知图像块相似度(LPIPS)损失函数优化模型参数,指导模型最小化水印图像感知差异。实验结果表明,所提方法在鲁棒性和水印图像视觉质量上优于目前同类的基于深度学习的抗屏摄攻击水印方法。

阅读中的眼动控制理论与SWIFT模型

随着眼动研究的深入,近年来研究者受注意梯度指导理论影响,结合心理学的最新发展以及在相关实验研究的基础上提出了新的理论模型,其中最具代表性的是SWIFT模型。SWIFT模型遵循3条基本原则:(1)一定注意范围内的分布式词汇加工;(2)眼跳计划和目标选择的分离;(3)伴随中央凹目标抑制的眼跳机制。在构架上,该模型主要有两大功能模块:词汇加工和眼跳编程。

SWIFT-Ⅱ:阅读中眼跳发生的动力学模型

文章阐述了SWIFT模型的最新进展—SWIFT-Ⅱ模型的基本观点。SWIFT-Ⅱ模型能够在更为详细的水平上分析模型的模拟结果,也较好地解释了词长和词频效应、注视时间的分布、回视、再注视、初次登陆位置等眼动现象。最后对SWIFT-Ⅱ模型与E-ZReader模型进行了比较。

高职院校英语学习者意象图式建构能力的实证研究——以扬州某高职院校学生为例

高职层次学生在建构和运用"感谢"图式时,能够完整地表征出图式内基本要素,并有效区别凸显性和非凸显性成分。在注意力定性梯度调整上,学生能够根据注意力分配情况,对不同突显度的概念进行区别性调整。但在注意力定量梯度调整能力上,学生之间出现分化。高职学生的图式增长操作能力存在欠缺,学生不能有效地对原图式进行拓展,图式运用较为僵化,灵活度欠缺。比较显示,高分组学生在分配注意力时,能使用多样化识解手段以突显出侧面概念。为描写侧面子图式,高分组学生能够从多角度描述相关事体概念。