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Guided Search 4.0

瓶颈 计算机科学 视觉搜索 异步通信 人工智能 视觉对象识别的认知神经科学 对象(语法) 信息瓶颈法 视野 集合(抽象数据类型) 计算机视觉 视觉处理 感知 聚类分析 嵌入式系统 程序设计语言 神经科学 物理 光学 生物 计算机网络
作者
Jeremy M. Wolfe
出处
期刊:Oxford University Press eBooks [Oxford University Press]
卷期号:: 99-119 被引量:709
标识
DOI:10.1093/acprof:oso/9780195189193.003.0008
摘要

Visual input is processed in parallel in the early stages of the visual system. Later, object recognition processes are also massively parallel, matching a visual object with a vast array of stored representation. A tight bottleneck in processing lies between these stages. It permits only one or a few visual objects at any one time to be submitted for recognition. That bottleneck limits performance on visual search tasks when an observer looks for one object in a field containing distracting objects. Guided Search is a model of the workings of that bottleneck. It proposes that a limited set of attributes, derived from early vision, can be used to guide the selection of visual objects. The bottleneck and recognition processes are modeled using an asynchronous version of a diffusion process. The current version (Guided Search 4.0) captures a range of empirical findings.
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