空间方位及SOA对视觉选择注意的影响

该文采用注意线索技术探讨颜色、角度和空间方位对视觉选择性注意的影响。研究结果表明:1)随着突现刺激呈现角度的变化,表现出从左至右的明显的倒“V”字型效应,当突现刺激特征显著时(颜色明显变化),“V”字型效应消失;2)随着SOA的延长,空间角度对选择注意加工的影响越来越显著;3)综合处理空间角度结果表明,被试对“上”方目标的反应速度最快,其次是左和右,对“下”的目标的反应速度最慢,而且相对受SOA的影响较小。

内源性和外源性视觉空间选择注意

以内源性和外源性注意选择为主题，空间选择性注意的控制性加工和自动加工过程成为近年来研究的一个活跃领域，特别是自动化加工过程，取得了一些新的实验证据：对其形成的机制提出了一些理论；提出了选择注意自动化和控制之间关系的理论框架。本文介绍了有关的实验研究和理论模型。

外源性视觉选择性注意的时空特征

使用与目标出现位置无关的外周突现刺激作为线索，研究在不同刺激呈现间隔（ＳＯＡ）下它对不同偏心距的视觉目标的辨别反应时的影响，以考察外源性视觉选择性注意的自动加工特性，并验证三种注意空间分布模型对选择性注意时空特征的不同预测。结果表明：１．外周突现刺激能够不随意地吸引注意，符合自动加工特性；２．注意转移以注意中心连续移动的方式进行，支持探照灯模型，不支持透镜模型和静态的空间梯度模型。并对注意移动速率进行了估计。

视觉注意选择性的认知心理学理论研究进展

对注意选择性及其作用的探讨又具有极大的方法论价值 ,它既涉及许多基于有注意参与的知觉、决策、学习和记忆等重大心理学理论问题 ,又涉及对这些理论的评价以及其他一系列的研究方法的理解 ,本文仅就目前认知心理学关于“基于空间”和“基于客体”两大理论学派的研究进行简要回顾。

视觉注意选择性的空间位置效应的研究

采用注意线索技术探讨颜色、角度和空间位置对视觉选择性注意的影响。研究结果表明 :( 1 )目标与干扰刺激颜色相同时 ,表现出明显的注意空间位置效应 ;( 2 )目标与干扰刺激颜色不同时 ,空间位置效应明显弱化 ;( 3 )整体而言 ,注意加工速度从左到右均表现出明显的“V”字形效应。

基于视觉选择性注意与IHOG-LBP特征组合的行人目标快速检测

常规的行人目标检测方法往往以底层特征为基础,采用密集窗口扫描的分类检测模式,其计算资源开销大而难以满足快速性要求。针对此问题,研究了一种新的行人目标快速检测方法。引入视觉选择性注意计算进行目标候选区域定位,通过提取候选区域的积分有向梯度直方图IHOG(integrated histogram of oriented gradient)特征和局部二值模式LBP(local binary pattern)特征以形成组合优势,通过级联支持向量分类方式对区域内容进行分级检测,实现了快速、可靠的行人目标检测。DET(detection error tradeoff)曲线和算法运行时间表明,相比Dalal等人的方法,本方法可在保证检测率稳定的前提下,缩短五倍的检测时间,具有更好的工程应用性。

视觉选择性注意脑机制研究进展

视觉选择性注意一直是认知心理学的研究热点之一。注意的早晚期选择问题和基于空间与基于客体的选择问题是选择性注意研究中长期争论的两大理论问题。脑成像研究不仅为解决这些争论提供了有力的证据 ,而且深化和拓展了这两大问题的研究。该文介绍了脑成像研究在上述两个领域的主要研究成果 ,并展望了今后相关问题的研究重点。

言语记忆对视觉选择的影响:基于维度的自动注意引导

两个实验分别考察外显和内隐言语记忆中的特征维度信息对基于维度的视觉选择性注意的自动引导作用。实验一要求被试在言语工作记忆(外显言语记忆)保持阶段完成一个视觉注意任务,结果发现了显著的一致性效应,即记忆任务相关维度和注意任务相关维度不一致条件下的注意任务反应时要显著慢于两者一致条件下的反应时;实验二采用go/no-go任务以考察内隐言语记忆对视觉选择的影响,结果也发现了类似的一致性效应。这些结果表明外显和内隐言语记忆中的抽象维度信息自动引导注意选择视场中与之匹配的视觉维度,而不管该维度是否为当前注意任务的相关维度。

学业不良大学生视觉选择性注意特点分析

对591名大学生进行d2测验(选择性注意限时测验),探究学业不良大学生的视觉选择性注意的特点,并利用眼动技术进一步了解学业不良大学生在选择性注意过程中的表现。结果显示,学业不良大学生的选择性注意加工速度、选择性注意控制能力、选择性注意分心物抑制能力与学业优秀大学生相比,均有不同程度的差异。因此,学校及教师可以从改善学业不良大学生的抗干扰能力、审慎程度、速度与正确率的协调能力,来提高他们的学业成绩。

选择性视觉注意与网页视觉热区分布的研究

设计了网页视觉热区数据的采集系统，分析了选择性视觉注意与网页视觉热区的分布，为网页设计者提供了更为科学的版面设置方案，且可提高网站的信息浏览量，为网站评价体系提供更多的参数．

基于选择性视觉注意机制和曲线发现法的弱小目标检测

将选择性视觉注意机制和基于连接点问题模型的曲线发现法引入到深空背景弱小目标检测中。在注意机制中,充分利用目标灰度和运动连续显著性,得到注意焦点整合图;通过基于连接点问题模型的曲线发现法进行目标轨迹检测,最终完成目标检测。实验结果表明此方法有效地降低了信息处理量,具有较强的抗噪性,可用于低信噪比环境中的弱小目标检测。

脑力疲劳对视觉选择性注意影响的研究

为探究人的脑力疲劳对其视觉选择性注意的影响,开展监控作业系统人机工效设计试验。以32名男性为被试,采用140 min记忆刷新试验任务(2-back任务)模拟监控作业诱发脑力疲劳,然后采用2×3因素设计的中心线索提示范式模拟自动告警测量选择性注意能力,通过分析行为学及脑电(EEG)数据,研究脑力疲劳对视觉选择性注意的影响。结果表明:140 min 2-back任务诱发了脑力疲劳,脑力疲劳状态下,中心线索提示范式中的无效线索和目标刺激的疲劳效应最强,有效线索和干扰刺激的疲劳效应最弱,被试的选择性注意任务绩效下降、P300潜伏期显著延长、幅值显著减小,脑力疲劳对视觉选择性注意能力有负性影响。

卡车驾驶员视觉选择性注意研究

采用注意力测验量表，对２８０名男性卡车驾驶员的视觉选择性注意进行了测量。研究发现：事故组与安全组卡车驾驶员的完成时间、漏划数和平均每秒正确删数有很显著差异，错划数有显著差异；事故多发组与安全组卡车驾驶员的完成时间和平均每秒删数有很显著差异，错划数有显著差异；年龄对卡车驾驶员的视觉选择性注意有显著影响，随着年龄的增加，卡车驾驶员完成视觉选择性注意作业的时间增长，漏划数和错划数增多，平均每秒正确删数减少，而４０－５０岁则是卡车驾驶员视觉选择性注意速度和准确性下降的转折点。

视觉注意选择性的认知心理学理论研究进展分析

当前随着社会的快速发展,学习理论性的研究对于促进社会各项事务的完善具有重要意义。本文对视觉注意力选择性的认知心理学进行相关研究探析,分析判断注意选择性的重要作用以及在此基础上延伸出的相关心理学问题,这类问题也是对心理学理论的有效实践,旨在提升心理学理论研究效果的提升。

尺度与特征引导视觉选择性注意机制模型

针对在传统机器视觉研究中,尺度、显著性和物体识别多数被分开研究的现状,首先分析三者之间的内在联系和相互关系,得出应该在一个框架中来研究它们的结论;然后讨论视觉中的尺度空间表示方法、显著性度量方法。最后选取强度、颜色和方向三种特征以及尺度引导注意,建立一个自下而上的结合尺度与特征引导的计算模型,并给出仿真实验结果。

安全驾驶员与事故驾驶员视觉选择性注意的比较研究

本研究采用注意力测验量表，对１３２名公共汽车驾驶员的视觉选择性注意进行了测量。结果发现：（１）驾驶员的视觉选择性注意与交通事故关系密切，事故组驾驶员与安全组驾驶员的漏划数、完成时间和平均每秒正确删数存在显著差异，事故组驾驶员的漏划数较多，完成时间较长，平均每秒正确删数较少；（２）驾驶员视觉选择性注意的速度和准确性存在性别差异，女性驾驶员完成视觉选择性注意作业的时间较快、平均每秒正确删数较多。本研究结果为我国深入开展驾驶员的选拔、培训与安全教育提供一定的理论依据与技术手段。

情绪状态对自上而下的视觉选择性注意的影响

通过双眼竞争范式考察了个体的情绪状态对其自上而下视觉选择性注意的影响。随机抽取了50名在校大学生,考察被试对重叠的面孔与房子的反应。结果发现:①在所有的情绪状态条件下个体对面孔的反应时显著长于对房子的反应时;②处于消极与积极情绪状态下个体分别偏向关注闷闷不乐的面孔与微笑的面孔;③性别对个体视觉选择性注意无显著影响。整个研究表明个体的情绪状态促进了对情绪面孔的视觉选择性注意。

基于视觉选择性注意机制的目标检测的研究

视觉选择性注意模型的应用是当今认知信息处理领域的研究热点。根据人类视觉感知理论,在介绍具有代表性的视觉注意模型(Itti模型)的基础上,在特征提取的初级阶段引入新的低层视觉特征,形成一种新的引导注意的显著图,从而实现较为准确的目标检测。结果证明该方法在一定程度上避免了漏检测现象的发生,使得注意区域更能接近生物视觉系统的实际。

一种权值可发育的视觉选择性注意模型研究

针对Itti视觉选择性注意模型不具有子特征图显著图归一化过程中权值随任务改变而改变的问题,借鉴自主发育在视觉选择性注意学习的研究成果,提出一种权值可发育视觉选择性注意模型作为图像特征提取的学习机制。该算法采用三层自组织神经网络和Itti视觉选择性注意模型相结合的决策进行寻优,通过对模型的训练学习获取最优权值更新。这样既可以保证在初期特征提取内容的完整性,又降低了系统对不同任务条件的约束性,提高了模型特征提取能力。利用权值可发育视觉选择性注意模型对图像进行感兴趣区域特征提取实验,结果表明,该方法能够提高特征提取准确性、减少运算时间,获得了良好的动态性能。