Questions and Answers
¿Cuál de las siguientes opciones describe mejor el concepto de reconocimiento según Uttal (1988)?
¿Qué distingue al reconocimiento de la detección o la discriminación de estímulos?
¿Qué característica de la imagen retiniana presenta un desafío para el reconocimiento de objetos?
¿Qué proceso es necesario para que un estímulo adquiera significado en el reconocimiento?
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¿Cuánto tiempo se estima que toma el reconocimiento de un objeto, desde que llega la información visual hasta que se es consciente de él?
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¿Cuál es el objetivo principal del mecanismo de reconocimiento de objetos?
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¿Qué problema surge cuando se utiliza la comparación de plantillas para el reconocimiento de objetos?
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¿Qué tipo de patrones se reconocen mejor con la comparación de plantillas?
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¿Qué proceso puede solucionar el problema de la comparación de plantillas con objetos que cambian de orientación o tamaño?
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¿Qué característica de la imagen es importante considerar al almacenar plantillas?
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¿Qué pasaría si no se considera la variedad de formas de una letra al almacenar plantillas?
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¿Qué efecto tiene la deformación de un objeto en la comparación de plantillas?
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¿Qué tipo de información adicional puede ser útil para complementar la descripción del objeto?
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¿Cuál es el papel de los 'demonios de las características' en el sistema visual?
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¿Qué define mejor el modelo 'pandemónium' propuesto por Selfridge?
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¿Cuál es la función del 'demonio de la decisión' en el sistema de reconocimiento visual?
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¿Qué tipo de características se utilizarían para reconocer la letra 'E' en el sistema visual?
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¿Cuál es un desafío que enfrenta el sistema visual en el reconocimiento de objetos?
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Los 'demonios de la imagen' participan en el sistema de reconocimiento visual al:
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¿Cómo se compara un patrón nuevo en el sistema visual?
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¿Qué característica es esencial para el reconocimiento de patrones en el sistema visual?
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¿Qué es lo que se describe en la descripción estructural de un patrón?
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¿Qué es lo que permite la comparación de patrones nuevos con representaciones almacenadas?
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¿Qué problema surge cuando se utiliza la descripción estructural basada en la imagen?
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¿Qué propuesta se ha hecho para solucionar el problema de la descripción estructural basada en la imagen?
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¿Qué se mantiene constante cuando se utiliza la descripción estructural basada en el objeto?
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¿Cuál es la excepción a la regla de la descripción estructural basada en el objeto?
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¿Qué presenta problemas cuando se utiliza un sistema de coordenadas espaciales centrado en el objeto?
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¿Qué es lo que no resuelve todos los problemas?
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¿Cuál de los siguientes NO es un elemento del 'esbozo primario' según la teoría de Marr y Nishihara?
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¿Qué tipo de información se añade al 'esbozo 2 1⁄2 D'?
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¿Qué es un 'cono generalizado' en la teoría de Marr y Nishihara?
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¿Por qué la teoría de Marr y Nishihara se considera una teoría del reconocimiento basada en ejes de coordenadas?
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¿Cuál es la diferencia principal entre el 'esbozo 2 1⁄2 D' y el 'Modelo 3D'?
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¿Qué tipo de información se utiliza para crear el 'esbozo primario'?
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¿Qué es lo que se utiliza para analizar la forma de los objetos según la teoría de Marr y Nishihara?
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¿Cuál de los siguientes es un aspecto fundamental de la teoría de Marr y Nishihara?
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¿Cuál es el supuesto fundamental del modelo de reconocimiento por componentes de Biederman?
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¿Cuál es la función de los geones en el modelo de reconocimiento por componentes?
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¿Cuál es el papel de la simetría en el modelo de reconocimiento por componentes?
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¿Cuál es el objetivo del modelo de reconocimiento por componentes?
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¿Cuáles son los cuatro tipos básicos de geones?
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¿Qué relación existe entre la simetría y la constancia del objeto?
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¿Qué es una característica invariante en el modelo de reconocimiento por componentes?
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¿Qué es una representación estructural en el modelo de reconocimiento por componentes?
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¿Cuál es la primera etapa en el reconocimiento por componentes que se menciona?
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¿Qué se activa durante la comparación de geones en el proceso de reconocimiento?
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¿Qué objetivo tiene el proceso de división del objeto en la etapa de reconocimiento?
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¿Qué característica de las propiedades no accidentales ayuda a identificar los objetos tridimensionales?
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¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe mejor el procesamiento hasta el punto mencionado?
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En los estudios de Biederman, ¿qué tipo de estímulo provocó una disminución significativa en el reconocimiento de objetos?
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Según los estudios de Biederman, ¿qué se considera evidencia a favor del modelo de reconocimiento por componentes?
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En el modelo de reconocimiento por componentes, ¿qué se entiende por 'propiedades no accidentales'?
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El modelo de reconocimiento por componentes propone 36 geones básicos. ¿Cuál de las siguientes opciones representa una crítica al modelo?
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Según los estudios de Biederman, ¿cuál de las siguientes afirmaciones es VERDADERA?
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¿Qué tipo de información se considera fundamental para identificar los geones en el modelo de Biederman?
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En el contexto de los estudios de Biederman, ¿qué significa la afirmación de que el modelo de reconocimiento por componentes es 'artificial'?
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Según el modelo de Biederman, ¿cómo se realiza la comparación de un objeto nuevo con las representaciones almacenadas en la memoria?
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¿Cuáles son las principales características que se extraen en la segunda capa (L2) del modelo JIM?
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En el modelo JIM, ¿qué hace la sexta capa (L6)?
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¿Cuál es el propósito de las capas cuarta y quinta (L4 y L5) en el modelo JIM?
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La activación de una red en el modelo PDP consiste en:
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¿Qué define un geón en el modelo de reconocimiento por componentes?
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¿Cuál es la característica de la primera capa (L1) en el modelo JIM?
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¿Qué tipo de paralelismo se presenta en el modelo JIM en comparación con otros modelos?
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¿Qué función cumplen las células en la séptima capa (L7) del modelo JIM?
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¿Qué elemento es crucial para la percepción de la cara como un todo?
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¿Cuál de las siguientes tareas se utiliza comúnmente para evaluar el reconocimiento facial?
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¿Qué aspecto de las caras influye en la interacción social además del reconocimiento?
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¿Qué se debe hacer en una tarea de reconocimiento facial cuando una cara es presentada nuevamente?
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¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe mejor la importancia del reconocimiento facial en la sociedad?
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¿Qué tipo de procesamiento de las características faciales se infiere del estudio de Bradshaw y Wallace (1971)?
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¿Qué efecto se observó en el estudio de Sergent (1984) cuando se cambiaba la barbilla de una cara?
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¿Qué implicación tiene el hecho de que las características de las caras no se perciban de forma independiente?
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¿Qué ejemplo de efecto del contexto se menciona en el texto?
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¿Cuál es la conclusión principal del estudio de Sergent (1984) sobre el reconocimiento de caras?
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¿Qué problema se menciona en el texto con respecto a la comparación de características aisladas de una cara con un patrón almacenado en la memoria?
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¿Qué se entiende por 'efecto de facilitación por parte de patrones bien estructurados'?
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¿Cuál es el principal argumento que se desprende de los resultados del paradigma de enmascaramiento en la percepción de caras?
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Según los resultados del paradigma de atención selectiva, ¿qué se observa en la comparación de características de las caras cuando se presentan invertidas?
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Si las caras se percibieran como una colección de características componentes independientes, ¿cómo se esperaría que se comportara el sistema visual?
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De acuerdo con los estudios de Farah, Wilson, Drain y Tanaka (1998), ¿qué tipo de representación es más probable que se utilice para procesar las caras?
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¿Qué concepto relacionado con la percepción de caras se puede inferir de los estudios de Farah y sus colegas?
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En el contexto del paradigma del enmascaramiento, ¿qué tipo de información se considera más importante para la percepción de caras?
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¿Qué tipo de procesamiento se ve favorecido por los resultados de los estudios de Farah y sus colegas en la percepción de caras?
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En el contexto de la percepción de caras, ¿qué se puede concluir sobre la influencia de la inversión de la imagen?
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¿Qué se concluye sobre la representación de caras en relación con las características componentes?
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¿Cuál de las siguientes afirmaciones es verdadera respecto a la hipótesis de Tanaka y Farah?
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En el experimento de reconocimiento, ¿qué tarea se le asignó a los observadores?
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¿Qué implica la diferencia de resultados entre el reconocimiento de caras y otros estímulos?
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¿Cómo afecta la presentación de características componentes de forma aislada al reconocimiento?
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La comparación del procesamiento global de caras con objetos, palabras o caras invertidas sugiere que:
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¿Cuál es una implicación de que las características de las caras no se procesen de forma independiente?
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¿Qué aspecto del reconocimiento de caras se mantiene constante según los hallazgos de Sergent?
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¿Qué técnica de neuroimagen mostró la activación de regiones específicas en la vía ventral durante el reconocimiento de caras?
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¿Cuál es el papel del giro fusiforme derecho según la investigación de Kanwisher (1997)?
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Según otros autores, ¿cómo se describe la especialización en el córtex visual respecto al reconocimiento visual?
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¿Qué técnica se utilizó para obtener datos más precisos en las áreas de activación del reconocimiento visual?
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¿Qué se entiende por computaciones similares en las distintas áreas del córtex visual?
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¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre el reconocimiento de caras es correcta?
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¿Cuál es la principal diferencia en el procesamiento de caras y objetos invertidos?
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¿Qué tipo de incapacidad se produce tras lesiones en el giro fusiforme del hemisferio derecho?
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¿Cómo afecta la inversión a las características relacionales en el procesamiento de caras?
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¿Qué se ha mostrado sobre la codificación de la información configuracional en las caras invertidas?
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¿Qué fenómeno ocurre cuando las características componentes de las caras están invertidas?
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Que tipo de evidencia apoya la idea de que el reconocimiento de caras es único?
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¿Cómo afecta la lesión en el hemisferio izquierdo al reconocimiento de caras y objetos?
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¿Qué se ha observado en pacientes con lesiones cerebrales relacionadas con el reconocimiento de objetos y caras?
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Study Notes
Reconocimiento Visual
- El reconocimiento visual se enfoca en la identificación de objetos y caras.
- Uttal (1988) define el reconocimiento como la acción de clasificar, categorizar o conceptuar un estímulo como miembro de una clase.
- El reconocimiento es más complejo que la detección o la discriminación, ya que requiere la memoria (recuerdo de una o varias clases de estímulos) y la asignación de significado al objeto.
- La percepción de semejanzas y diferencias entre estímulos es fundamental para el reconocimiento.
- El reconocimiento de objetos se logra a pesar de que la imagen es bidimensional y estática, es decir, un patrón de luz sobre los órganos sensoriales de la visión.
- El tiempo de reconocimiento de objetos es rápido, aproximadamente de 100-200 ms, aunque se necesitan unos 100 milisegundos más para ser conscientes de ello.
Reconocimiento de Objetos
- El mecanismo básico del reconocimiento de objetos implica la comparación de la imagen con una representación almacenada en la memoria.
- La comparación se utiliza para derivar una descripción adecuada de la imagen y para determinar si se produce un reconocimiento.
Comparación de Plantillas
- La propuesta inicial de la comparación de plantillas consiste en suponer que cada carácter alfanumérico tiene una plantilla almacenada en la memoria con la que se compara la imagen correspondiente.
- Cuanto más se ajuste el patrón a la plantilla, mayor es la probabilidad de reconocimiento de la imagen.
- La comparación de plantillas es útil para el reconocimiento de patrones con formas básicas constantes, como los números en talones bancarios.
- Sin embargo, la comparación de plantillas no es efectiva para reconocer patrones complejos u objetos naturales, ya que requiere una gran cantidad de plantillas almacenadas en la memoria.
- Los problemas de este procedimiento incluyen la falta de economía y la incapacidad para manejar variaciones en la orientación, tamaño o posición de los patrones.
Normalización de Imágenes
- Una solución para superar las limitaciones de la comparación de plantillas es someter las imágenes a un proceso de normalización antes de compararlas con las plantillas almacenadas.
- La normalización puede incluir la complementación de la descripción del objeto con información sobre la distancia y la orientación.
- Los resultados de algunos estudios muestran la eficacia de este procedimiento en el reconocimiento de objetos.
Análisis de características en el sistema visual
- El sistema visual dispone de detectores específicos de características geométricas simples como líneas, ángulos, curvas, etc.
- El reconocimiento se obtiene mediante la detección de las características definitorias.
Modelo de reconocimiento "Pandemónium"
- Fue desarrollado por Selfridge en 1959 y 1960.
- Se basa en la detección de características locales que definen la forma de un número o letra.
- Cada número o letra se representa internamente por una lista de características locales (líneas verticales, horizontales y oblicuas, ángulos rectos, curvas, etc.).
Componentes del modelo "Pandemónium"
- Demonios de la imagen: forman una representación interna del patrón estimular.
- Demonios de las características: analizan la imagen y responden cuando está presente la característica a la que son sensibles.
- Demonios cognitivos: son responsables del reconocimiento de patrones específicos (letras, números).
- Demonio de la decisión: proporciona la respuesta final.
Limitaciones del modelo "Pandemónium"
- No es aplicable en muchos casos, ya que la lista de características no es suficiente para facilitar el reconocimiento.
- Es necesario especificar las relaciones entre las características para evitar la confusión con otras figuras.
- Sería imposible definir un patrón complejo, como un insecto, mediante este modelo.
Descripciones Estructurales
- Incluyen la descripción de las características de un patrón, las relaciones entre ellas y su disposición espacial.
- Ejemplo: la descripción estructural de la letra E consiste en una línea vertical, cuatro ángulos rectos y tres línea horizontales.
Ventajas y Limitaciones
- Permite la comparación de patrones nuevos con representaciones almacenadas.
- No garantiza el reconocimiento del objeto en situaciones con cambios de punto de vista (movimiento del sujeto o del objeto).
Descripciones Estructurales Basadas en el Objeto
- Incluye el marco de referencia perceptivo o eje intrínseco.
- Al especificar la relación de las partes del objeto con el eje principal, se mantiene la constancia del objeto.
- El reconocimiento es posible a pesar de los cambios en la imagen si la relación entre el objeto y el marco de referencia permanece constante.
Excepciones y Problemas
- Excepción: casos con marcos de referencia alternativos, donde el reconocimiento depende del seleccionado.
- Problemas con sistemas de coordenadas espaciales centrados en el objeto:
- Gran variedad de objetos pertenecientes a una misma clase.
- Objetos que se doblan por alguno de sus ejes.
- Objetos con partes añadidas.
Teoría de Marr y Nishihara (1978, 1982)
- La teoría del reconocimiento de Marr y Nishihara se basa en ejes de coordenadas y se desarrolló en el contexto de la Inteligencia Artificial.
- Intenta explicar cómo se transforman los patrones estimulares en una representación simbólica que explicita forma, orientación, posición, movimiento, etc.
Proceso de reconocimiento
- El proceso consta de tres etapas: esbozo primario, esbozo 2 1⁄2 D y modelo 3D.
- El esbozo primario se crea a partir de cambios de intensidad que representan bordes, manchas, barras y su distribución geométrica.
- El esbozo primario completo representa estructuras globales como gradientes de densidad, contorno y textura.
- El esbozo 2 1⁄2 D aporta información sobre la distancia relativa de las partes de la superficie, su orientación en relación con la línea de visión y la presencia de discontinuidades.
- El modelo 3D se define a partir de un sistema de coordenadas basado en los ejes naturales del objeto, lo que permite mantener la descripción del objeto en relación con el marco de referencia.
Características del modelo 3D
- El modelo 3D se basa en primitivos volumétricos que se pueden localizar en los objetos y analizar en términos de ejes de coordenadas.
- Los primitivos volumétricos son conos generalizados, superficies generadas a partir del movimiento de una sección transversal a lo largo de un eje principal.
- No todos los objetos pueden describirse mediante conos generalizados.
- El modelo 3D permite especificar posiciones, longitudes y orientación de las partes.
Limitaciones y aplicación
- La teoría de Marr y Nishihara tiene una aplicación limitada en psicología porque es un modelo de Inteligencia Artificial.
- En esta teoría no se asume el conocimiento previo.
Modelo de Reconocimiento por Componentes
- Biederman (1987) y Hummel y Biederman (1992) desarrollaron un modelo de reconocimiento que se basa en la idea de que los objetos se componen de un conjunto finito de primitivos y sus combinaciones, llamados "geones".
- Los geones son características invariantes desde cualquier punto de vista y se clasifican en cuatro tipos básicos: esferas, cilindros, bloques y cuñas.
- Los geones permiten el reconocimiento de objetos complejos desde componentes simples, ya que la representación de un objeto es una descripción estructural que especifica la relación entre los componentes del objeto.
Propiedades no Accidentales
- Las propiedades no accidentales (simetría, paralelismo, rectitud/curvatura, conexión y coterminación) son responsables de mantener la constancia del objeto y se consideran características.
- Estas propiedades son invariantes, es decir, su correspondencia con el objeto permanece a pesar de los cambios en el punto de vista.
Proceso de Reconocimiento
- El proceso de reconocimiento por componentes se produce de la siguiente forma:
- Extracción de la información de los bordes a partir de los cambios en luminancia, para obtener las propiedades no accidentales de la imagen.
- División del objeto en regiones cóncavas, para identificar los geones.
- Especificación del tipo de geones, su posición y sus relaciones espaciales (tamaño, posición relativa, etc.).
- Activación de la descripción de los geones almacenados en la memoria y comparación en paralelo que conduce a la identificación del objeto.
Estudios de Biederman (1987)
- Examinaron si el reconocimiento de objetos era más rápido y preciso cuando se presentaban solo los geones básicos o cuando se presentaba el objeto detallado.
- Se dibujaron objetos comunes completos, incompletos (sin algún componente esencial) y objetos complejos con múltiples componentes.
- Los resultados mostraron que el tiempo de reacción era aproximadamente igual en los dibujos de objetos simples completos e incompletos.
- El tiempo de reacción para objetos más complejos fue más corto, lo que apoya la hipótesis del modelo de reconocimiento por componentes.
- Se interpretó que cuanto más geones contiene un objeto, más rápidamente se compara con las descripciones almacenadas en la memoria.
Efecto de la degradación del estímulo sobre el reconocimiento
- Se presentaron dibujos completos junto con dibujos en los que se degradaron partes fundamentales (propiedades no accidentales) o partes que no afectaban.
- El reconocimiento empeoraba considerablemente cuando el estímulo presentaba una degradación que afectaba a las propiedades no accidentales.
- Cuando la degradación no afectaba a las propiedades no accidentales, se podían identificar los geones y reconocer el objeto.
Críticas y limitaciones del modelo
- El modelo presenta la dificultad de la propuesta artificial de los 36 geones y la determinación de sus relaciones espaciales.
- No existe evidencia empírica de que los geones constituyan la base fundamental para categorizar los objetos.
- Sin embargo, se han encontrado células en la corteza inferotemporal de macacos que responden a patrones simples volumétricos, similares a los geones de Biederman (Tanaka, 1996).
Modelo PDP de la teoría del reconocimiento por componentes
- El reconocimiento se considera como la activación de una red formada por unidades de computación artificiales similares a las neuronas, que procesan la información de forma distribuida y en paralelo.
Modelo JIM
- Desarrollado por Hummel y Biederman (1992), es una implementación de la teoría de reconocimiento por componentes con poco paralelismo y complejidad progresiva (secuencialidad).
- Consiste en una red neuronal conexionista de siete capas.
Capas del Modelo JIM
- Capa 1 (L1): Mosaico de células sintonizadas a la orientación, con campos receptivos que se solapan, extraen bordes.
- Capa 2 (L2): Se extraen tres tipos de características: vértices, ejes de simetría y manchas, que permiten discriminar entre tipos de geones.
- Capa 3 (L3): Se codifican los atributos de los geones, como la forma de su eje principal (recta o curva), si existe paralelismo, la orientación burda (vertical, horizontal, oblicua), aspecto (alongado o achatado), forma de la sección (recta o curva), tamaño, posición horizontal, posición vertical, etc.
- Capas 4 y 5 (L4 y L5): Reciben la información sobre la posición en el campo visual, tamaño y orientación de los geones, que procede de las células de la capa L3, y especifican las relaciones espaciales entre los geones.
- Capa 6 (L6): Sus células reciben las unidades de salida de L3 y L5, que constituyen una descripción estructural de un objeto en términos de geones, y representan el conjunto de todas las descripciones de geones posibles.
- Capa 7 (L7): Las células responden a los objetos definidos en base a grupos de células de la capa anterior (L6).
Reconocimiento de Caras
- La configuración de los elementos faciales (ojos, boca, nariz, etc.) permite percibir la cara como un todo con características propias.
- La cara aporta información relevante sobre las personas, influyendo en el aprendizaje y la interacción social.
- El reconocimiento de caras es un estímulo biológica y socialmente importante.
Tareas de Reconocimiento de Caras
- Las tareas más comunes son de igual-diferente, en las que los sujetos comparan dos caras o componentes para determinar si son iguales o no.
- Otras tareas incluyen el reconocimiento, en las que los sujetos deben indicar si han visto la cara antes.
Procesamiento de características faciales
- En la década de 1970, se asumía que el sistema visual analizaba las caras basándose en las características que las componen.
- Se cuestionaba si las características se procesaban por separado o como una unidad perceptiva en la que se produce una interacción en la percepción de características.
- En 1971, Bradshaw y Wallace realizaron un experimento para investigar cómo se procesan las características faciales.
- En el experimento, se construyeron caras variando algunas características (Figura 8.11):
- punto de partida (a)
- modificación de nariz y barbilla (b)
- modificación de pelo y boca (c)
- modificación de ojos y líneas de la cara (d)
- Los observadores proporcionaron juicios de "igual-diferente" y se midió el tiempo empleado en emitir un juicio sobre las diferencias de caras.
- Resultados:
- El tiempo empleado en emitir un juicio sobre las diferencias de caras era más corto cuanto más características diferentes se presentaban en las caras.
- Los autores concluyeron que las características de las caras se procesan de forma independiente y secuencial, no como una unidad.
- Limitaciones del estudio:
- Las demandas de la tarea pueden inducir a la estrategia de buscar diferencias.
- Las caras con más diferencias en sus características también las presentan globales, por lo que no se puede excluir que el procesamiento se haya realizado globalmente.
Interacciones entre características componentes en el reconocimiento de caras
- Sergent (1984) diseñó una tarea igual-diferente con 8 caras que combinaban 2 tipos de barbillas, 2 colores de ojos y 2 distribuciones del espacio interno de la cara.
Resultados de la tarea
- Las diferencias entre caras se percibían más rápidamente cuando se trataba de la barbilla.
- La percepción era aún más rápida cuando se añadía otra diferencia (ojos o distribución del espacio) a la diferencia entre barbillas.
Interacción entre características
- Las características no se perciben de forma independiente, sino a través de una interacción e influencia mutua.
- Esto explicaría algunos efectos del contexto en el reconocimiento de caras.
Efectos del contexto
- Reconocimiento más preciso de las características componentes en caras normales que en caras distorsionadas.
- Dificultad en la comparación de características aisladas con patrones almacenados en la memoria.
- Efecto de facilitación en la búsqueda perceptiva de características componentes en caras esquemáticas con patrones bien estructurados.
Procesamiento configuracional de las caras
- La representación de caras se basa en una descripción global de la imagen, no en la descomposición de partes.
- Las características componentes de las caras no se procesan independientemente, sino como una configuración tipo Gestalt.
- El reconocimiento de características componentes es peor cuando se presentan aisladamente que cuando se presentan en un contexto de caras.
Experimento de Tanaka y Farah (1993)
- Se presentaron a los observadores una serie de caras y tenían que asociarlas con un nombre.
- Dos pruebas de reconocimiento: una de características componentes en un contexto de caras que diferían en una sola característica, y otra de reconocimiento de dos características componentes presentadas aisladamente.
- Resultados: el reconocimiento de características componentes era peor cuando se presentaban aisladamente.
Experimento de Farah, Wilson, Drain y Tanaka (1998)
- Se incorporaron dos paradigmas perceptivos: atención selectiva y enmascaramiento.
- En el paradigma de atención selectiva, se presentaron dos caras simultáneamente y los observadores tenían que indicar si una característica era igual o diferente en ambas.
- Resultados: mayor interferencia en la comparación de características cuando las caras se presentaron en posición recta que cuando se presentaron invertidas.
- En el paradigma del enmascaramiento, las máscaras presentadas podían ser características componentes de las caras o caras completas.
- Resultados: la ejecución en la tarea fue peor cuando la máscara era una cara que cuando estaba formada por características componentes.
Diferencias entre el reconocimiento de caras y objetos
- El reconocimiento de caras puede ser un tipo especial de reconocimiento visual, diferente al de objetos.
- Las caras se procesan como un todo, mientras que los objetos y caras invertidas se procesan en base a sus componentes.
Procesamiento de caras invertidas
- Las caras invertidas se procesan de forma diferente, sus características componentes se analizan independientemente y no como una configuración.
- Las características relacionales (relaciones espaciales entre las características componentes) se distorsionan cuando las caras están invertidas o con un cambio >90o.
- La configuración se distorsiona más que las características componentes cuando se presentan en caras invertidas, debido a un déficit en la codificación de la información configuracional.
Nivel neuronal
- Las neuronas en el giro fusiforme del córtex inferotemporal de los primates responden selectivamente a las caras.
Nivel neuropsicológico
- Las lesiones en el giro fusiforme del córtex inferotemporal en el hemisferio derecho causan prosopagnosia (incapacidad para reconocer caras), pero prácticamente no afectan al reconocimiento de objetos.
- La misma lesión en el hemisferio izquierdo causa incapacidad para reconocer objetos, pero deja casi intacta la capacidad para reconocer caras.
Estudios neuropsicológicos y técnicas de neuroimagen
- Estudios neuropsicológicos indican la existencia de mecanismos específicos en el reconocimiento de caras y objetos.
- Con técnicas de neuroimagen (PET y fMRI) se observa la existencia de distintos componentes modulares en el reconocimiento visual.
- El giro fusiforme y el sulcus temporal superior se activan selectivamente durante la percepción de caras y no con objetos.
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Description
Aprende sobre el reconocimiento visual, la clasificación y categorización de estímulos y objetos, incluyendo caras, y cómo requiere memoria y percepción.
