Analyse psychophysique du champ visuel (détection, identification, effet de groupement et apprentissage perceptif)

L'objectif de ce travail est de comprendre le fonctionnement de la vision périphérique. Pour ce faire, trois études ont été réalisées. Dans la première, nous avons mesuré le facteur de mise à l'échelle nécessaire pour obtenir le même niveau de performances de la détection et de l'identification de lettres symétriques à trois excentricités (2, 4 et 8ʿ). Les résultats ont montré qu'un facteur de mise à l'échelle permettait de réaliser le même niveau de performances de détection et d'identification à travers le champ visuel périphérique. Cependant, un résultat non attendu était que les deux tâches évoluaient de façon identique à travers la périphérie. L'analyse des erreurs de cette expérience argumente en faveur d'une supériorité du traitement de l'orientation tangentielle en vision périphérique. Une deuxième expérience portait sur l'effet de groupement (i.e., baisse d'acuité visuelle lorsqu'une cible est présentée dans un environnement chargé) que l'on mesure grâce à un stimulus composé d'une cible entourée par des distracteurs. Nos résultats ont montré que l'effet de groupement s'étendait sur une distance équivalente à 20% de l'excentricité. Nous avons conclu que l'effet de groupement ne dépend pas uniquement de la similarité entre cible et pourtour mais aussi de la différence entre les deux. Afin d'ouvrir une nouvelle perspective de l'étude de l'apprentissage perceptif en vision périphérique, nous proposons une technique innovante inspirée de la technique d'image de classification (Ahumada, 1996). Ainsi, la troisième série d'expériences était consacrée à l'apprentissage d'un stimulus bruité. L'observateur devait détecter la présence ou l'absence d'un signal dont il ignorait la forme. Les résultats ont montré que l'observateur pouvait apprendre un signal dont il ignorait la forme, cet apprentissage nécessitait un feed-back multi-modal (visuel et auditif). En conclusion, la vision périphérique n'est pas une version réduite de la vision fovéale. Elle a ses propres caractéristiques qui lui permettent de traiter le flux d'informations qui lui provient de l'environnement.LYON2/BRON-BU (690292101) / SudocSudocFranceF

Modeling psychometric functions in R.

We demonstrate some procedures in the statistical computing environment R for obtaining maximum likelihood estimates of the parameters of a psychometric function by fitting a generalized nonlinear regression model to the data. A feature for fitting a linear model to the threshold (or other) parameters of several psychometric functions simultaneously provides a powerful tool for testing hypotheses about the data and, potentially, for reducing the number of parameters necessary to describe them. Finally, we illustrate procedures for treating one parameter as a random effect that would permit a simplified approach to modeling stimulus-independent variability due to factors such as lapses or interobserver differences. These tools will facilitate a more comprehensive and explicit approach to the modeling of psychometric data