AulaT_PercepçaoVisual_26.10.2023 PDF

10/30/2023 Licenciatura em Psicologia Perceção, Atenção, e Memória (1º Ano | 1º semestre) o Reconhecimento de Objetos o Reconhecimento de Faces Sugestão de Leitura: Eysenck, M. W. & Keane, M. T. (2020). Cognitive Psychology. A student’s handbook (8...

10/30/2023 Licenciatura em Psicologia Perceção, Atenção, e Memória (1º Ano | 1º semestre) o Reconhecimento de Objetos o Reconhecimento de Faces Sugestão de Leitura: Eysenck, M. W. & Keane, M. T. (2020). Cognitive Psychology. A student’s handbook (8th ed.). East Sussex: Psychology Press. Capítulos 2 e 3 Susana Araújo | [email protected] | Gab. A-329 1 I. RECONHECIMENTO DE OBJETOS 2 1  10/30/2023 Relembrar: O reconhecimento de objetos/cenas é um processo complexo apesar de não requerer esforço para a maioria das pessoas Algumas razões da complexidade: 1. Variabilidade de estímulos distais  mesmo estímulo proximal Variabilidade de estímulos proximais  mesmo estímulo distal 3 Relembrar: O reconhecimento de objetos/cenas é um processo complexo apesar de não requerer esforço para a maioria das pessoas Algumas razões da complexidade: 2. variabilidade no ângulo de visão 4 2  10/30/2023 Relembrar: O reconhecimento de objetos/cenas é um processo complexo apesar de não requerer esforço para a maioria das pessoas Algumas razões da complexidade: 3. Variabilidade das propriedades visuais de objetos de uma mesma categoria 5 Relembrar: O reconhecimento de objetos/cenas é um processo complexo apesar de não requerer esforço para a maioria das pessoas Algumas razões da complexidade: 4. Variações na iluminação 6 3  10/30/2023 Relembrar: O reconhecimento de objetos/cenas é um processo complexo apesar de não requerer esforço para a maioria das pessoas Algumas razões da complexidade: 5. Sobreposição dos objetos 7 2. Teorias Clássicas sobre o Reconhecimento de Objetos As imagens (projeções na retina) de objetos refletem fatores intrínsecos e extrínsecos: fatores intrínsecos: características do objeto (forma, propriedades da sua superfície) fatores extrínsecos: mudanças na imagem do objeto (relacionadas com o ponto de vista do observador em relação ao objeto, composição da luz, oclusões parciais, natureza do fundo, etc.) As teorias do reconhecimento de objetos variam no papel atribuído a estes fatores extrínsecos: teorias dependentes vs. independentes do ponto de vista. 8 4  10/30/2023 Teorias dependentes vs. independentes do ponto de vista Teorias independentes do ponto de vista (viewpoint- invariante; por ex., Biederman, 1987): a facilidade do reconhecimento de objetos não é afetada pelo ponto de vista do observador Teorias dependentes do ponto de vista (viewpoint- dependente; por ex., Tarr, 1995; Tarr & Bülthoff, 1995; 1998; Gauthier & Tarr, 2002): mudanças no ponto de vista afetam a velocidade e/ou a precisão do reconhecimento de objetos. 9 Teorias Clássicas sobre o Reconhecimento de Objetos Teoria dos moldes (template matching) Teoria da análise de características (feature matching) Abordagem computacional de Marr Teoria do reconhecimento por componentes de Biederman View-point dependent theory de Tarr (*Os primeiros trabalhos/teorias desenvolvidas [Template Matching; Feature Analysis] focaram-se no reconhecimento de padrões alfanuméricos) 10 5  10/30/2023 2.1. Reconhecimento de objetos – Teoria Computacional de David Marr (1982) A teoria tem como pressuposto a criação de um modelo que se aplique a qualquer sistema de reconhecimento visual (natural ou artificial) que tenha os mesmos inputs. Tenta responder à questão Que computações necessita o sistema visual realizar para reconhecer um objeto? Segundo esta teoria, o objetivo da visão é o de reconstruir uma representação mental 3D do estímulo distal, independente do ponto de vista do observador. A organização visual é modular. Cada estádio de processamento visual tem como input o output criado no estádio anterior. 11 Teoria Computacional de David Marr (1982) Durante a perceção visual são criadas representações visuais de complexidade crescente:  Matriz de níveis de cinzento (Raw primal sketch)  Esboço Primário (bruto, completo; Full primal sketch)  Esboço 2½D  Modelo 3D Sequência de estádios: processamento ascendente tendo como ponto de partida a imagem retiniana. 12 6  10/30/2023 Teoria Computacional de David Marr (1982) Matriz de níveis de cinzento: representação em escala de cinzento da imagem retiniana, a partir da deteção das principais mudanças de intensidade da luz, que são boas indicadoras de contornos. Esboço Primário (bruto, completo): Descrição bidimensional do objeto que resulta da aplicação dos princípios da Gestalt aos pontos de intensidade obtidos na fase anterior, estruturando-os e obtendo assim os principais componentes do objeto; esta descrição inclui informação sobre contornos dos objetos, arestas, bordas, e manchas (áreas claras e escuras). 13 Teoria Computacional de David Marr (1982) Matriz de níveis de cinzento Esboço Primário (bruto, completo) Esboço 2½D : Descrição da profundidade e orientação das superfícies visíveis do input visual (fazendo uso da informação dada pela sombra, textura, movimento, disparidade binocular, etc). Tal como o esboço primário é dependente do ponto de vista do observador. Modelo 3D: Descrição 3D das formas dos objetos e das suas posições relativas, independentemente do ponto de vista do observador. 14 7  10/30/2023 Teoria Computacional de Marr (1982) Modelo 3D cones generalizados Os modelos 3D dos objetos conhecidos estão armazenadas na nossa memória a longo prazo e permitem reconhecer os estímulos visuais, independentemente do ângulo de visão (têm propriedades invariantes).  Correspondência da representação 3D de um estímulo visual com um “catálogo de representações 3D” armazenado em memória (acesso ao armazém estrutural). Estes modelos 3D são constituídos por unidades básicas hierarquicamente organizadas - cones ou cilindros generalizados (formas com um eixo principal). 15 Teoria Computacional de Marr (1982) As concavidades são identificadas em primeiro lugar (na figura humana uma área concava é, por exemplo, o cotovelo). Estas concavidades são utilizadas para segmentar o objeto em partes. E depois o eixo principal de cada segmento é encontrado. 16 8  10/30/2023 Teoria Computacional de Marr (1982) Zonas concavas e Zonas de Esboço primário convexas concavidade máxima completo Componentes Eixos de Relação entre os estruturais alongamento dos eixos componentes componentes A step-by-step guide to the generation of an axis-based description of a shape from a single 2D image. 17 Teoria Computacional de Marr (1982) Podemos calcular os comprimentos e as disposições dos eixos da maioria dos objetos visuais independentemente do ângulo de visão. As informações sobre os eixos permitem descrever os objetos independentemente da perspetiva, e podem distinguir os objetos uns dos outros. 18 9  10/30/2023 2.2. Reconhecimento de objetos – Teoria do reconhecimento por componentes de Biederman (1987; 1990) Os objetos são descritos em termos de arranjos espaciais (relações estruturais) de componentes básicos tridimensionais, que se chamam geões (por exemplo, blocos, cilindros, esferas, arcos). Nº limitado de geões, cerca de 36. A relação entre as várias componentes permite saber de que objeto se trata. O tamanho da componente é importante, assim como a orientação e o locus de junção de componentes diferentes. 19 Teoria do reconhecimento por componentes de Biederman (1987; 1990) 1º Extração dos contornos (através das diferenças nas características de superfície, tais como a luminosidade e textura) 2º Detetar as regiões concavas do contorno dos objetos que são particularmente importantes para segmentar a imagem visual em partes, e detetar as propriedades invariantes dos objetos (i.e., invariantes sob diferentes ângulos de visão; p.ex., paralelismo, as/simetria, curvatura). 3º Determinação dos geões do objeto. Gera-se uma descrição estrutural do objeto. 4º Correspondência entre a representação do objeto percecionado (independente do ponto de vista do observador) com o modelo estrutural do objeto armazenado na memória a longo prazo. 20 10  10/30/2023 Teoria do reconhecimento por componentes de Biederman (1987; 1990) Essas propriedades invariantes são “não – acidentais”, i.e. refletem as propriedades/regularidades reais dos objetos, em vez das características acidentais de determinado ponto de vista. por ex., contornos curvos na imagem visual refletem bordas curvas no objeto real. Por possuírem características desejáveis de ser invariantes nas mudanças de orientação, e que podem ser determinadas a partir de apenas alguns pontos em cada contorno, estas propriedades permitem que componentes ou geões primitivos sejam extraídos com grande tolerância de variações de ponto de vista, oclusões e ruído. 21 Teoria do reconhecimento por componentes de Biederman (1987; 1990) Evidência experimental de que o reconhecimento do objeto é independente do ponto de vista do observador Tarefa: Nomeação Biederman e Gerhardstein (1993): A nomeação do objeto é facilitada por uma alvo exposição prévia, tanto na situação de duas “visões idênticas” como na prime situação de duas “visões diferentes” (mesmo quando o ângulo de rotação era de 135º). 22 11  10/30/2023 Teoria do reconhecimento por componentes de Biederman (1987; 1990) Evidência experimental de que as concavidades são importantes para a extração da forma Biederman (1987) apresentou aos participantes desenhos de linha degradados e mostrou que o reconhecimento dos objectos era mais difícil quando são omitidas partes do contorno que fornecem informações sobre a concavidade comparativamente com outras partes dos contornos. 23 Limitações destas teorias do reconhecimento de objetos Não dão conta de discriminações percetivas subtis dentro de classes de objetos (os mesmos geões descrevem qualquer chávena mas não permitem identificar a chávena que costumamos usar) Estas teorias não explicam reconhecimentos do tipo “esta é a minha chávena”. Apenas explicam discriminações entre uma chávena e um copo. 24 12  10/30/2023 Limitações destas teorias do reconhecimento de objetos Também existem evidências que contrariam a ideia de que o reconhecimento é independente do ponto de vista do observador. Por exemplo: Tarr e Bulthoff (1995): Treinaram participantes para reconhecerem objetos a partir de diferentes pontos de vista. Os tempos de resposta e os erros de reconhecimento de objetos familiares em pontos de vista não familiares aumenta com a distância da rotação entre o ponto de vista familiar e o não familiar. 25 Limitações destas teorias do reconhecimento de objetos Teorias excessivamente bottom-up. Negligenciam a importância de processos top-down (como expectativa e conhecimento) no reconhecimento de objetos. Palmer (1975) Quando a cena contextualizadora era vista antes, a probabilidade dos sujeitos reconhecerem corretamente o objeto era maior (reconheciam a figura A como “pão” 80% das vezes). 26 13  10/30/2023 Limitações destas teorias do reconhecimento de objetos Estas teoria explicam razoavelmente o reconhecimento de objetos com partes bem definidas mas não o de objetos com partes não tão bem identificáveis. Para alguns objetos, formar uma representação estrutural pode ser difícil (como representamos um sapato em termos de geões? E uma cena real complexa?) 27 Teorias dependentes vs. independentes do ponto de vista Tarr & Bülthoff (1995) De acordo com teorias dependentes do ponto de vista, a representação mental de um objeto corresponde a uma coleção de perspetivas que descrevem a aparência do objeto em diferentes pontos de vista. O reconhecimento do objeto é mais fácil quando a perspetiva em que o objeto se apresenta corresponde ao ponto de vista mais familiar armazenado em memória. 28 14  10/30/2023 É a familiaridade das vistas que determina o quão típica é a perspetiva de um objeto. 29 Teorias dependentes vs. independentes do ponto de vista Em suma, as evidências científicas sugerem que para reconhecer objetos são utilizados quer mecanismos do tipo viewpoint-invariant quer mecanismos do tipo viewpoint-dependent.  Os mecanismos invariantes (independentes do ponto de vista) são usados quando a tarefa de reconhecimento envolve discriminações de categorias (por ex., carros vs. bicicletas)  Os mecanismos dependentes do ponto de vista são usados quando a tarefa requer discriminações difíceis dentro de uma categoria (por ex., diferentes modelos de carros) “a questão fundamental não é mais se o reconhecimento de objeto é dependente ou não-dependente do ponto de vista, mas sim quando, i.e., em que circunstâncias” (Vanrie et al., 2002) 30 15  10/30/2023 O contributo do estudo de doentes com lesão cerebral Agnosia Visual Défice no reconhecimento visual de objetos, apesar das vias sensoriais estarem intactas. O défice no reconhecimento não pode ser atribuído à perda de conhecimento sobre os objetos. O doente identifica e consegue nomear corretamente o objeto através de outras modalidades sensoriais não visuais. Localização da lesão: porções inferiores da junção temporo-occipital. 31 O contributo do estudo de doentes com lesão cerebral Na agnosia visual, há dificuldade em descrever ou nomear objetos (por ex., animal canguru) por reconhecimento visual (i.e., apresentado visualmente) mas não há dificuldade se for apresentado noutra modalidade sensorial. Na anomia, o doente consegue dar informações sobre o animal canguru (“salta, vive na Austrália, etc.”)  há reconhecimento do objeto mas incapacidade em dar o nome. Na demência semântica, perda central de qualquer conhecimento sobre os objetos independentemente da modalidade. 32 16  10/30/2023 Modelo em cascata de Humphreys e colabs: do reconhecimento à nomeação de objetos (Humphreys e colabs., 1988, 1999) (Modelo simples) extração das características percetivas e visuais dos objetos (forma, tamanho, cor, textura; é vermelho, é redondo, …) processamento das características categoriais (ex. é um fruto), das funcionais (ex. pode-se comer) e das conexões associativas (ex. activação de cereja a partir da característica vermelho do objeto apresentado). nome do objeto (morango).  Dependendo da tarefa, estes 3 níveis de processamento podem estar envolvidos ou não. O processamento que ocorre num determinado nível influencia de forma gradual níveis subsequentes.  Podem ser ativadas representações de um determinado nível sem que o processamento do nível anterior tenha terminado. 33 Modelo em cascata de Humphreys e colabs: do reconhecimento à nomeação de objetos A nomeação é mais lenta quando os objetos partilham semelhança estrutural com outros objetos da mesma categoria (e.g, tigre, leão, leopardo) comparativamente a objetos que pertencem a uma categoria com exemplares perceptualmente distintos (e.g., ferramentas, mobiliário). 34 17  10/30/2023 Modelo em cascata de Humphreys e colabs: do reconhecimento à nomeação de objetos Evidências de doentes com lesão cerebral “a” Agnosia Aperceptiva  défices no processamento percetivo, pré-categorial “b” Agnosia Associativa  dificuldade no acesso à informação sobre o objeto, armazenada na memória “c” Afasia Anómica Mas a distinção entre estas duas formas de agnosia visual é demasiado simplista (apesar de continuar a ser útil). 35 Modelo em cascata de Humphreys e colabs: do reconhecimento à nomeação de objetos Riddoch e Humphreys (2001; 2006) 5 estádios de processamento  Extração dos componentes elementares da forma do objeto: bordas, cantos, curvas  As características extraídas são combinadas numa forma do objeto  Processos que geram uma representação invariante do ponto de vista  Acesso ao conhecimento sobre a descrição estrutural do objeto armazenada em memória  Acesso ao conhecimento semântico relacionado com o objeto  Nome do objeto 36 18  10/30/2023 Evidências de doentes com lesão cerebral Agnosia aperceptiva - Défices no processamento percetivo, pré-categorial. O sujeito falha na organização de uma imagem coerente. Incapacidade para descrever ou nomear objetos por reconhecimento visual Incapacidade para escolher o objeto, quando lhe é dado escolha múltipla Incapacidade em corresponder figuras idênticas Não reconhecem o mesmo objeto retratado numa perspetiva diferente Não conseguem fazer provas de decisão Dificuldade na cópia de visual de objeto: Objeto existe ou não? desenhos simples 37 Evidências de doentes com lesão cerebral ─ Agnosia aperceptiva (taxonomia: agnosia visual da forma; agnosia visual integrativa; agnosia visual de transformação) p.ex., desenhos do doente DF (com agnosia visual da forma) 38 19  10/30/2023 Evidências de doentes com lesão cerebral Agnosia associativa - Perturbação que ocorre entre o reconhecimento visual do objeto, que está intacto (pós categorização sensorial e percetiva), e o acesso ao conhecimento sobre os objetos. O doente experimenta um percepto organizado corretamente mas desprovido de significado, devido a dificuldade em usar a informação sobre a descrição estrutural do objeto para aceder ao conhecimento semântico sobre objetos. O doente consegue copiar e segmentar Testes de emparceiramento pela desenhos complexos em partes (p.ex., função: estes doentes conseguem pintar os componentes) mas não emparceirar pela forma mas não pela consegue nomear e descrever a função função dos objetos apresentados visualmente. 39 II. RECONHECIMENTO DE FACES [Tópico lecionado noutra UC] O sistema cognitivo humano permite-nos reconhecer uma face familiar em menos de 1 segundo, o que é espantoso pois as faces são muito semelhantes (mesmos componentes, dispostos da mesma forma). 40 20  10/30/2023 Reconhecimento de Faces Mesmo se os traços distintivos variarem na mesma pessoa de momento para momento, continuamos a reconhecê-la. 41 Reconhecimento de Faces Que informação podemos extrair de um rosto? Sexo: M Idade: adulto Estado emocional: triste Raça: branco Familiaridade: sim Identificação: jogador de futebol Nome: Cristiano Ronaldo 42 21  10/30/2023 Reconhecimento de Faces Informação disponível ao processar uma face  Informação sobre os componentes isolados (olhos, nariz, cor de cabelo, etc)  Informação configuracional (disposição global dos componentes individuais) 43 Reconhecimento de Faces Importância do processamento configuracional Quem é? A face é processada como uma unidade estrutural global: A simples presença dos componentes (olhos, nariz, boca, etc) não é suficiente para ativar o reconhecimento de uma face. Os componentes faciais não são processados independentemente. É a configuração desses componentes que ativa o reconhecimento da face. 44 22  10/30/2023 Reconhecimento de Faces Importância do processamento configuracional Informação configuracional – tamanho relativo dos componentes e sua posição relativamente aos outros. Dois tipos de informação relacional / configuracional: Propriedades relacionais de primeira ordem (ou configuração de primeira ordem) = configuração básica dos traços na face (e.g., olhos acima do nariz, boca abaixo do nariz)  Deteção de faces Propriedades relacionais de segunda ordem (ou configuração de segunda ordem) = variação no espaçamento dos traços faciais (e.g., distância entre os olhos)  Discriminação entre traços individuais 45 Reconhecimento De Faces Importância do processamento configuracional - A alteração na posição relativa dos componentes faciais (alteração da informação configuracional) dificulta o reconhecimento. - A face é mais fácil de reconhecer na condição “one eye moved” do que na condição “two eyes moved”, pois aí emerge uma nova configuração facial. (Cooper & Wijanm 2000) 46 23  10/30/2023 Reconhecimento De Faces Importância do processamento configuracional As caricaturas funcionam porque exageram, mas mantém, as relações estruturais que caracterizam a configuração de um rosto específico (i.e., preservam a informação configuracional) 47 Reconhecimento De Faces Importância do processamento configuracional Mae West - 1935 Mae West (1893-1980) Mae West room Mae West Lips Sofa, Salvador Dali Dali Theatre and Museum Fruta 48 24  10/30/2023 Reconhecimento De Faces Importância do processamento configuracional 3 evidências que apoiam a ideia de que o reconhecimento de faces envolve mais o processamento holístico ou configuracional (i.e., processamento que envolve uma forte integração das informações de um objeto total) do que o reconhecimento de outros objetos:  Efeito parte-todo  Efeito da face compósita  Efeito de inversão 49 Reconhecimento De Faces Importância do processamento configuracional Tanaka e Farah (1993) Efeito parte-todo: É mais fácil reconhecer componentes faciais quando apresentados numa configuração do que isoladamente (também conhecido como face superiority effect). Componentes das casas são igualmente reconhecíveis em ambas as situações. 50 25  10/30/2023 Reconhecimento De Faces Importância do processamento configuracional Young, Hellawell & Hay (1987) Combinaram a metade inferior e metade superior de faces de personagens famosos. Efeito da Face Compósita – O desempenho em tarefas compósitas que requerem apenas a perceção de uma das metades da face (p.ex. parte de cima) é pior quando as metades da face estão alinhadas do que quando estão desalinhadas (o alinhamento das duas metades cria uma nova configuração que interfere no reconhecimento). 51 Reconhecimento De Faces Importância do processamento configuracional Efeito de inversão - faces são mais difíceis de reconhecer quando se apresentam na posição invertida do que na sua posição normal. É mais difícil reconhecer faces invertidas do que reconhecer outro tipo de estímulos mono-orientados (por exemplo, casas). 10 Dissociação comportamental 8 Nº de ERROS no processamento casas de objetos e de 6 faces 4 2 faces 0 Normal Invertida POSIÇÃO (Yin, 1969) 52 26  10/30/2023 Reconhecimento De Faces Importância do processamento configuracional Ilusão de Thatcher Thompson, P. (1980). Margaret Thatcher: a new illusion. Perception 9, 483-484. 53 Reconhecimento De Faces Importância do processamento configuracional O processamento de faces é holístico (configuracional) e sensível à orientação; assim, se a face for invertida, não se ativa o processamento de faces mas sim o processamento por componentes (não global). O reconhecimento de objetos é menos sensível à inversão. 54 27  10/30/2023 Reconhecimento De Faces Importância do processamento configuracional Giuseppe Arcimboldo (1527-1593) 55 Reconhecimento de Faces ≠ Reconhecimento de Objetos Outros argumentos que favorecem a ideia de especificidade do processamento de faces… Prosopagnosia (“face-blindness”) Condição em que um paciente com lesão cerebral tem dificuldades em reconhecer faces familiares mas consegue reconhecer razoavelmente outro tipo de objetos familiares. Parece ser específica para faces, sendo o reconhecimento da pessoa ainda possível através da voz, da silhueta, da roupa, etc. Conseguem fazer corresponder diferentes pontos de vista da mesma face e nomear outros objetos. 56 28  10/30/2023 Reconhecimento de Faces ≠ Reconhecimento de Objetos Dupla dissociação: 1. certos pacientes com prosopagnosia de desenvolvimento têm um desempenho normal em tarefas de memória de reconhecimento de exemplares de diversas categorias de objetos: carros, ferramentas, casas, etc. (Duchaine e Nakayama, 2005) 2. pacientes com dificuldades severas no reconhecimento de objetos têm bom desempenho em tarefas envolvendo faces (paciente CK, Moscovitch, Winocur e Behrmann,1997; paciente HH, McMullen, Fisk, Phillips & Mahoney, 2000) 57 Reconhecimento de Faces ≠ Reconhecimento de Objetos Área cerebral específica para o processamento de faces (área do cortéx ventral-temporal - fusiform face área (FFA) Occipital face área (OFA); superior temporal sulcus (fSTS) 58 29  10/30/2023 Reconhecimento de Faces ≠ Reconhecimento de Objetos Reconhecer faces é mais difícil do que reconhecer objetos Os objetos, na sua maioria, são reconhecidos pela análise dos seus componentes. Difícil no caso das faces, pois todas as faces apresentam os mesmos componentes. Os contornos parecem não ser tão centrais no reconhecimento de faces como o estipulado pelas teorias de reconhecimento de objectos (p.ex., Biederman, Marr). 59 Two-process model of object recognition (Farah, 1994) O reconhecimento de objetos envolve dois processos (um holístico e outro analítico). Ambos os processos estão envolvidos no reconhecimento, mas contributo de cada um deles depende do tipo de estímulo que se está a reconhecer. 60 30  10/30/2023 Como identificamos pessoas a partir da face? Modelo de Bruce & Young (1986) Características gerais do modelo:  Assume vias separadas para processar a identidade da face, o reconhecimento de expressões faciais, e a leitura de lábios.  Pressupõe um processamento divergente para faces familiares e faces não familiares.  Relativamente a um rosto familiar, é possível aceder a informação sobre a pessoa antes de aceder ao seu nome, mas não o inverso. 61 Modelo de Bruce & Young (1986) Análise de Fase de Codificação expressões estrutural: Produz emocionais descrições estruturais das faces (caracteristicas Análise facial do menos modificáveis da discurso face) (movimentos labiais) Unidades de reconhecimento de faces – contém descrições estruturais de faces Sistema cognitivo – conhecidas contém informação Nós de identidade adicional geral; pessoal– contém influencía qual o informação sobre componente que irá indivíduos conhecidos receber mais (profissão, interesses, etc) atenção durante o processamento. Recuperação do Nome 62 31