视觉搜索中的非对称性实验报告
视觉搜索中的非对称性实验报告
1.引言
非对称性搜索是指在若干个甲类项目（干扰项）中找到一个乙类项目（靶子），与从同样的若
干个乙类项目（干扰项）中找到一个甲类项目（靶子），两者的搜索速度有显著差异，出
现非对称现象。也就是说，当甲乙两类项目互易靶子或干扰项的角色时，搜索所需时间不同。Neisser (1963)首先发现并研究了视觉搜索的非对称现象。典型的搜索非对称的实验由
Treisman设计。Treisman自八十年代以来进行了一系列非对称性搜索实验，其中拓扑特征
与非拓扑特征的非对称性是较为复杂的一种，而且结果也不确定。Treisman应用封闭圆和
开口圆做靶子分别进行视觉搜索的实验。以封闭圆和开口圆作为靶子，开口的大小分成三种，
分别占圆周长的1/2 ， 1/4 和 1/8 。实验结果发现对这两类靶子的搜索存在着强烈的非对称
性，开口圆的搜索是快速的，基本不受开口大小和干扰项数目的影响；但是，封闭圆的搜索
却是较慢的、系列的。总体上，开口圆的搜索要快于封闭圆的搜索。
本实验通过对封闭圆和开口圆分别做靶子进行视觉搜索实验，来了解视觉搜索中的非对称性
现象以及封闭性这一拓扑特征在前注意加工中的作用。
2.方法
2.1被试
某师范大学心理学院本科生19 名。
2.2器材
计算机及PsyTech 心理实验系统，选择视觉搜索中的非对称性实验。
2.3 实验材料：
靶子：开口圆或封闭圆。
开口大小：三种，1/2 、 1/4 、1/8 （指开口占圆周长的比例）。
画面大小：干扰项的数目，1个、 6个、 12个。
2.4 实验设计
采用 3× 3×2× 2的组内设计。
自变量一：画面大小A，即干扰项的数目，其中A1=1， A2=6， A3=12；
自变量二：开口大小B，即开口占圆周长的比例，其中B1=1/2 ， B2=1/4 ， B3=1/8 ；
自变量三：是否开口C，其中 C1=开口圆， C2=闭口圆；
自变量四：有无靶子D；其中 D1=有靶子， D2=无靶子。
因变量为反应时间。
2.5 实验程序：
按实验要求在屏幕上搜索一段圆弧（开口圆）或一个圆圈（封闭圆）。搜索到了，请按下红
键；如果没有找到，请按下绿键。如果按错键，要求立即改正。每六个试次后休息10秒钟。每六次试验后休息10秒钟，共 6组试验，即 36次试验。
2.6 数据处理
采用统计软件 SPSS.17.0 对数据进行处理分析。对 19组数据进行处理，，最后进行一系列重复
测量方差分析得出总体结果。
3.结果
3.1 画面大小分析
表一：画面大小主效应
源III 型平方和df均方F Sig.
12/6/1Sphericity Assumed 2.941E72 1.471E724.151.000 Greenhouse-Geisser 2.941E7 1.525 1.928E724.151.000 Huynh-Feldt 2.941E7 1.638 1.796E724.151.000
Lower-bound 2.941E7 1.000 2.941E724.151.000
表二：不同画面大小平均反应时
画面大小均值标准误差95% 置信区间
下限上限
1988.18939.227905.7751070.602
61347.52293.0621152.0061543.038
121478.785110.9611245.6661711.904
表三：均值多重比较
差分的 95%置信区间a (I) 画面大小 (J)画面大小均值差值 (I-J)标准误差Sig.a下限上限
16-359.333 *66.843.000-499.765-218.901
12-490.596 *90.806.000-681.374-299.819 61359.333 *66.843.000218.901499.765
12-131.263 *57.550.035-252.170-10.356 121490.596 *90.806.000299.819681.374
6
*
57.550.03510.356252.170 131.263
由表一、表二和表三可知，搜索 1 个项目的时间（M=988.189 ，SD=39.227）显著小于搜索6
个项目的时间（ M=1347.522，SD=93.062）及搜索 12 个项目的时间（ M=1478.785，SD=110.961），
p<.001 。搜索 6 个项目的时间（ M=1347.522， SD=93.062）显著小于搜索 12 个项目的时间
（M=1478.785， SD=110.961）， p<.01 。由此可得，项目越多，搜索时间越长。
3.2 开口大小分析
表四：开口大小主效应
源III 型平方和df均方F Sig. 1/2\1/4\1\8Sphericity Assumed6195848.82723097924.4147.082.003 Greenhouse-Geisser6195848.827 1.9473182173.4997.082.003
Huynh-Feldt6195848.827 2.0003097924.4147.082.003
Lower-bound6195848.827 1.0006195848.8277.082.016表五：不同开口大小平均反应时
开口大小均值标准误差95% 置信区间
下限上限1/21201.11473.8401045.9821356.246
1/41207.33362.3781076.2831338.384
1/81406.048107.9981179.1541632.943
表六：均值多重比较
(I) 开口大小 (J)开口大小均值差值 (I-J)标准误差Sig. a差分的 95%置信区间a
下限上限1/21/4-6.21957.026.914-126.027113.588 1/8-204.934*62.618.004-336.490-73.378 1/41/2 6.21957.026.914-113.588126.027 1/8-198.715*65.866.007-337.094-60.336 1/81/2204.934 *62.618.00473.378336.490
1/4
*
65.866.00760.336337.094 198.715
由表四、表五和表六可知，搜索开口1/2 圆的时间（ M=1201.114，SD=73.840）小于搜索开
口1/4 圆的时间（ M=1207.333， SD=62.378 ），但是这种差异不显著；但是显著小于搜索开
口1/8 圆的时间（ M=1406.048，SD=107.998），p=.<.05 。搜索开口 1/4 圆的时间（ M=1207.333，
SD=62.378）又显著小于搜索开口1/8 圆的时间（ M=1406.048， SD=107.998，p<.01 。由此可
得，开口越小，所需的搜索时间越长。
3.3 是否开口分析
表七：是否开口主效应
源III 型平方和df均方F Sig.开口/ 闭口Sphericity Assumed1174452.70311174452.703 2.325.145 Greenhouse-Geisser1174452.703 1.0001174452.703 2.325.145
Huynh-Feldt1174452.703 1.0001174452.703 2.325.145
Lower-bound1174452.703 1.0001174452.703 2.325.145
表八：是否开口平均反应时
是否开口均值标准误差95% 置信区间
下限上限
开口1230.06177.8561066.4921393.631
闭口1312.93682.8371138.9011486.970
由表七和表八可知，搜索开口圆的时间（M=1230.061， SD=77.856）小于搜索封闭圆的时间
（M=1312.936， SD=82.837 ），但是这种差异不显著。
3.4 有无靶子分析
表九：有无靶子主效应
源III 型平方和df均方F Sig.
有靶子 / 无靶子Sphericity Assumed 1.253E71 1.253E719.779.000 Greenhouse-Geisser 1.253E7 1.000 1.253E719.779.000
Huynh-Feldt 1.253E7 1.000 1.253E719.779.000
Lower-bound 1.253E7 1.000 1.253E719.779.000表十：有无靶子平均反应时
95% 置信区间
是否开口均值标准误差下限上限
有靶子1136.13565.695998.1141274.155
无靶子1406.86394.7811207.7351605.990
由表九和表十可知，判断有靶子的时间（M=1136.135， SD=65.695）显著小于判断无靶子的
时间（ M=1406.863，SD=94.781）， F=19.779 ， p<.001 。
3.5 交互作用分析
3.5.1画面大小*开口大小交互作用显著
表十一：画面大小*开口大小交互作用
源III型平方和df均方F Sig.
画面大小 *开口大小Sphericity Assumed8074978.48842018744.6227.327.000 Greenhouse-Geisser8074978.488 2.8132870083.9237.327.000
Huynh-Feldt8074978.488 3.3882383191.8167.327.000
Lower-bound8074978.488 1.0008074978.4887.327.014
3.5.2 画面大小 *是否开口交互作用显著
表十二：画面大小* 是否开口交互作用
源III型平方和df均方F Sig.
画面大小 *是否开口Sphericity Assumed4744449.97722372224.988 4.940.013 Greenhouse-Geisser4744449.977 1.3023644711.711 4.940.028
Huynh-Feldt4744449.977 1.3613484985.793 4.940.026
Lower-bound4744449.977 1.0004744449.977 4.940.039
3.5.3 画面大小 *是否开口交互作用显著
表十三：画面大小* 是否开口交互作用
源III型平方和df均方F Sig.
画面大小 * 是否开口Sphericity Assumed 1.337E726684734.26514.455.000 Greenhouse-Geisser 1.337E7 1.7287737271.62414.455.000
Huynh-Feldt 1.337E7 1.8957056247.45814.455.000
Lower-bound 1.337E7 1.000 1.337E714.455.001
4.讨论
数据分析结果显示，画面大小、开口大小和有无靶子主效应显著，即被试的反应时间受这三
个因素影响。而是否开口主效应不显著，但是搜索开口圆的平均反应时还是小于搜索闭口圆
的平均反应时。
4.1 画面大小与搜索时间
画面大小的确影响靶子的搜索。这样的情况可能是由于任务需要分配更多的注意资源" 一般认为，人的心理资源是有限的，任何时候心理资源所集中处理的信息量也是有限的" 而注意的资源也是有限的，人们要利用有限的心理资源把外部刺激（感觉）和内部刺激（思维和记
忆）的一部分的激活减弱，而使目标刺激（作为搜索目标的刺激）的激活增强，从而利用有
限资源于重要的任务。由此，画面比较大的时候，认知负荷比较大，搜索所需的时间就比较长。
4.2 开口大小与搜索时间
搜索开口 1/2 圆的时间与搜索开口 1/4 圆的时间没有显著差异；但是搜索开口1/2 圆的时间显著小于搜索开口 1/8圆的时间。搜索开口 1/4 圆的时间又显著小于搜索开口1/8 圆的时间。这一结果与 Terisman的实验结果存在歧义。其中搜索开口1/2 圆与开口 1/8圆的时间差异可以用 Terisman 的猜测解释，即封闭性可看作封闭程的连续体，可在不同程度上被封闭圆
和开口圆共有，当二者差别大时（开口比例为1/2 ），封闭圆较易搜索，而开口小时搜索就慢。
4.3 是否开口与搜索时间
是否开口主效应不显著，但是搜索开口圆的平均反应时还是小于搜索闭口圆的平均反应时。
这一结果和 Terisman 的实验结果存在歧义。原因可能如下：（ 1）本实验没有很好地控制额外变量。如实验器材的选用，实验的环境，被试的疲劳程度，被试的态度或对实验的过程不熟悉等等。（ 2）传统的理论认为视觉搜索的非对称性是视觉基本特征的前注意或平行加工
的结果，视觉系统在前注意阶段，对项目的颜色、运动、方向、封闭等拓扑特征是平行加工
的，或者说是自动加工的。如果靶子在某个维度上与其它干扰项存在显著的不同，这种“特征花牌”（ feature singleton）就能在极短的时间内得到自动搜索和加工。本实验的靶子
词在某个维度上与其它干扰项是否存在显著不同有待考证。（3）被试运用的可能是自由无序扫描而非系列搜索或平行搜索，而视觉搜索的非对称性理论认为视觉搜索的非对称性是
视觉基本特征的前注意或平行加工的结果。被试的策略不同结果可能也就不同了。
这一结果也可以用“熟悉性理论”来解释。 Malinowski(2001)认为在熟悉的干扰子中搜索熟悉的靶子是容易的，因为：在显示系列中，干扰子的数目一般要大于目标的数目，所以熟悉的干扰子使背景项目更容易组群，并且熟悉的干扰子也容易组群。由此得出：干扰子的熟悉性，而不是靶子与干扰子之间熟悉性的不同决定了搜索的效率。两者都强调了刺激熟悉性的重要性。在“对于封闭圆的熟悉度大于开口圆的”假设前提下，一是因为熟悉的干扰子激活
度小于新颖的干扰子，所以导致上述结果。
5.结论
画面的干扰数目对搜索时间有影响。
开口圆的搜索要快于闭口圆的搜索。
6.不足与改进
6.1 不足
（1）被试均为心理系的学生，对于本实验的假设、结果、理论有一定的了解。我们不能保
证被试有与前人保持一致研究结果的倾向性。（2）被试样本量太小，不足以代表整体，从
而说明相关问题。（3）红绿键容易混淆，尤其是连续按了几次红键之后，有倾向于继续按
红键的倾向；尤其是越到后面，由于疲劳等按错次数增多，被试会更加厌烦，消极情绪越多，
按错次数越多。而且，我们生活中的经验一直是绿色代表正确，而红色代表错误。试验中的设置与我们的生活经验相悖，很可能导致按错键的情况。
6.2 改进
（1）采用不同材料测验视觉搜索非对称性的普遍性，如Levin(1996,2001)用实验方法研究跨种族脸图搜索的非对称现象。作业任务有两个，一个是从相同种族脸图中搜索异族脸，另一个是从异族脸图中搜索某一种族的“原型”脸，并通过对“原型脸”进行歪曲以提高或降
低种族的特异性特征，结果显示让被试在相同种族脸图中搜索异族的脸图比反之容易，并由此推出是被试的社会认知关系和脸的种族的不同造成了这种搜索非对称，证明了社会属性特征的搜索也有非对称性。
（2）可将生理反应作为实验数据指标，探讨这种现象的生理原因。
（3）在实际生活中，人们经常要从事某种视觉搜索任务，如何通过特定的显示设计使用户
能优化分配注意资源，以达到缩短平均搜索时间，迅速从多个干扰项中查找到目标，也可从搜索的非对称研究中得到启发。
7.参考文献
[1]李永梅 , 曹立人；视觉搜索的非对称性研究综述，人类工效学，2003 年 6月第 9卷第 2期； 37— 39， 43.
[2]王甦等主编；当代心理学研究；北京大学出版社；19-22 页 .
[3]朱滢《实验心理学》
[4] 吕绍爱，视觉搜索中非对称性的实验研究，社会心理科学，2011 年第 9 期,29-33,79.
实验心理学实验讲义
3对偶比较法-制作颜色爱好顺序量表 一、实验介绍 本实验目的是学习对偶比较法和顺序量表的概念，制作颜色爱好的顺序量表。 心理量表是经典心理物理学用来测量阈上感觉的。心理量表根据其测量水平的不同，可分为四种：命名量表、顺序量表、等距量表和比例量表。其中等距量表和比例量表分别带来了心理物理学中的对数定律和幂定律。 顺序量表没有相等单位、没有绝对零点，它按某种标志将事物排成一个顺序，从中可以查出某事物在心理量表中所处的位置。制作心理顺序量表有对偶比较法和等级排列法两种方法，其中，对偶比较法是制作心理顺序量表的一种间接方法。 对偶比较法是把所有要比较的刺激配成对，然后一对一对呈现，让被试对于刺激的 某一特性进行比较并作出判断：这种特性在两个刺激中哪个更为明显。因此，若有n个 刺激，则一共可配成 n（ n-1）/2 对。又因为有空间误差和时间误差，在实验中每对刺激要比较两次，互换其呈现顺序（时间误差）或位置（空间误差），所以一共要比较 n（ n-1）次。 二、方法与程序： 本实验用对偶比较法制作颜色爱好顺序量表。计算机能产生不同色调的颜色，而且纯度高，适合于颜色爱好顺序量表的制作。实验共有七种颜色，它们是：红（Red）、 橙（Orange）、黄（Yellow ）、绿（Green）、蓝（Blue ）、青（Cyan）和白（White ）。 实验顺序如下表：为抵消顺序误差，在做完21次后，应再测21次，顺序与前21次 顺序相反；为抵消空间误差，在后做的21次中左右位置应颠倒。 刺激红橙黄绿蓝青白 红—— 橙 1 —— 黄 2 3 —— 绿12 4 5 —— 蓝13 14 6 7 —— 青19 15 16 8 9 —— 白20 21 17 18 10 11 —— 实验前，主试应指导被试认真阅读指示语，并说明反应方法（按红、绿键认可，按黄键不认可），然后开始实验。 三、结果与讨论： 结果数据中有每种颜色被选择的次数，即选择分数（C）。 如果要制作等距量表，还需按如下公式计算选中比例P。 P= C/（2*（ n-1））=C/12 再把P转换成Z分数，按Z分数制图即可制作成颜色爱好的等距量表。参考文献： 杨博民主编心理实验纲要北京大学出版社65-82页 4信号检测论-有无法 、实验介绍
移动视觉搜索技术研究与标准化进展
移动视觉搜索技术研究与标准化进展 概述 根据国际电联(ITU)公布的数据，2010年全球移动互联网用户数为8.65亿人(与之对应，全球互联网用户总数为20.8亿人)。其中，中国有3.03亿人，美国为1.15亿人，日本计0.86亿人。中国互联网络信息中心(CNNIC)发布《第30次中国互联网络发展状况统计报告》显示，2012年上半年，通过手机接入互联网的网民数量达到3.88亿，超出台式电脑的3.80亿，成为我国网民的第一大上网终端。ITU 预计，到2015 年全球使 用移动互联网的人数将超过桌面互联网。伴随移动互联网的高速发展，人们对移动性与多媒体信息的需求急剧上升。越来越多的人希望在移动中接入互联网，获取急需的信息。 随着移动互联网产业的迅速崛起，越来越多的IT 厂商推出移动智能终端(如智能手机、平板电脑等)登陆移动互联网。移动智能终端在计算性能上有了飞速发展并保持持续增长。此外，智能终端携带了丰富的传感器，如摄像头、GPS 、重力感应器、电子罗盘。通过移动终端以及运行其上的强大应用，人们可以在现实世界与信息世界之间建立关联，从而便捷地获取全面的多媒体信息及服务，比如基于位置的多样化服务。 毫无疑问，移动视觉搜索技术将成为支撑未来移动 段凌宇 黄铁军 高 文 北京大学信息科学技术学院数字媒体研究所 北京 100871 摘 要 移动视觉搜索成为未来移动世界中有影响的基础技术之一。文章介绍了移动视觉搜索面临的技术挑战，探讨了包括紧凑视觉描述子、视觉检索流程、检索系统互操作性等关键技术。围绕紧凑视觉描述子概述了移动视觉搜索国际标准的工作进展，提出建设大规模视觉对象数据集的重要意义。关键词 视觉搜索；移动互联网；紧凑视觉描述子；移动智能终端 互联网应用的基础技术之一。如图1所示，通过移动智能终端与视觉搜索技术的有效结合，人们可以快速便捷地采集现实世界的视觉对象，从移动互联网另一端获取感兴趣的关联信息。 HQT 图1 移动视觉搜索系统基本架构 若将移动视觉搜索与增强现实技术有机结合起来，以移动智能终端为平台的“所见即所知”式的增强现实应用将可能成为继搜索引擎之后的互联网新一代服务模式。例如手机拍摄到燕园博雅塔时，互联网上的相关文字内容、图片、视频、甚至三维几何模型将精确地叠加显示在移动终端屏幕上；若与移动位置服务结合，用户打开手机摄像头就可以查看周围商户及餐馆的信息；如用户开启增强现实客户端后，将手机摄像头对准景物，增强现实软件将对屏幕内的景物信息进行分析处理，随即提供关于该景物及周边地区的旅游信息等；利用摄像头对准书页，获得大家的书评；在火灾等重大事故发生现场，救援人员开启增强现实移动终端，获得建筑三维框架图的增强呈现。 视觉搜索研究领域已经有大量算法和技术方案可 基金项目：国家“973”计划基金资助项目(2009CB320902); 国家自然科学基金(60902057)
视觉工作记忆对注意选择的自动导向作用
视觉工作记忆对注意选择的自动导向作用 潘毅1，许百华1，刘伟2 1浙江大学心理与行为科学系，杭州（310028） 2杭州电子科技大学自动化学院，杭州（310018） E-mail：panyirich@https://www.360docs.net/doc/de6635239.html, 摘要：对Downing（2000）的实验范式加以改进使得实验设计完全符合检验自动导向假说需要的所有条件，实验一采用要求被试在工作记忆保持阶段完成探测区分任务的双任务范式，结果发现被试对呈现在匹配图片空间位置上的探测项反应时显著快于对呈现在非匹配图片空间位置上的探测项反应时，而在实验二中当对被试没有记忆要求时却没有发现这种空间位置一致的优势效应，说明视觉工作记忆内容对选择性注意产生了自动导向作用，从而为自动导向假说提供了有力证据。 关键词：视觉工作记忆，选择性注意，重复启动，重复抑制 1 引言 由于视觉信息加工系统的资源有限性，当视场中同时出现大量信息时，视觉注意只能选择与当前任务相关的有限信息。影响注意选择的因素有很多，视觉工作记忆可能就是其中一种因素。近年来，视觉工作记忆与选择性注意之间的交互作用关系成为一个研究热点，其中，视觉工作记忆内容对选择性注意的导向作用就是一个很重要的方面。Awh等（1998）研究发现，空间工作记忆内容会影响选择性注意的分配，视觉注意会优先选择工作记忆中积极保持的空间位置[1]。当然，关于视觉工作记忆对选择性注意的导向作用的证据主要来自于客体工作记忆与基于客体的注意的关系研究。Desimone等（1995）提出注意的偏向竞争模型（biased-competition model）激发了此后研究者对视觉工作记忆是否引导注意选择开展了大量研究[2]。该模型认为，在视觉搜索场景中，视场中充满许多物体，由于注意资源有限，视场中的物体就会竞争注意资源。若某一物体表征与当前视觉工作记忆中所保持的物体表征相同，那么该物体表征就会取得竞争优势而被视觉注意优先选择。对灵长类动物的单细胞神经生理学研究为偏向竞争模型提供了重要证据[3~5]。偏向竞争模型也得到了以人类为被试的大量行为实验支持，Pashler等（1999）采用注意瞬脱范式研究发现，当对一个物体形成表象并保存在工作记忆中后，即使没有明确要求被试搜索该对象，视觉注意也会自动选择与工作记忆中所保持的表象相匹配的物体[6]。Downing（2000）研究发现，即使在没有明显的搜索目标的情况下，视觉注意也会优先选择客体工作记忆中当前所保持的物体表征[7]。此外，Moores等（2003）研究发现，客体工作记忆中积极保持的物体表征也会使得视场中与记忆表征有着语义关联的物体获得注意资源的竞争优势[8]。其他研究者利用颜色和形状作为任务相关刺激研究发现，视觉工作记忆内容对注意选择起着自动导向作用[9~11]。 偏向竞争模型提示视觉工作记忆当前积极保持的记忆表征会引导注意自动选择视场中与之相同或类似的物体，然而，近期的一些研究表明视觉工作记忆与选择性注意的关系远比偏向竞争模型所描述的要复杂，个体能根据当前任务要求灵活利用视觉工作记忆来引导注意选择，视觉注意并非一定会自动选择工作记忆内容。Downing等（2004）采用双任务范式研究了视觉工作记忆对视觉搜索过程中注意导向的作用，实验要求被试在完成视觉搜索任务的同时在视觉工作记忆中保持一个项目，在一半的试验（trials）中这个项目作为分心物出现在搜索系列中。实验结果没有发现视觉工作记忆对视觉搜索起干扰作用，从而说明注意没有自动选择与工作记忆内容相匹配的分心物[12]。Woodman等（2007）设计实验使得被试没有理
视觉检测技术试验报告模板
视觉检测技术实验报告 试验题目： 宋体 三号 加粗 居中 学 院： 专 业 班 级： 学 号： 学 生 姓 名：
1.正文格式说明 论文格式基本要求： (1) 纸型：A4纸，单面打印； (2) 页边距：上3.5cm，下2.5cm，左2.5cm、右2.5cm； (3) 页眉：2.5cm，页脚：2cm，左侧装订。 (4) 字体：正文全部宋体、小四； (5) 行距：多倍行距：1.25，段前、段后均为0，取消网格对齐选项。 2.章节标题格式 (1) 每章的章标题选用模板中的样式所定义的“标题1”，居左；或者手动设置成字体：黑体，居左，字号：小三，1.5倍行距，段后11磅，段前为0。每章另起一页。章序号为阿拉伯数字。在输入章标题之后，按回车键，即可直接输入每章正文。 (2) 每节的节标题选用模板中的样式所定义的“标题2”，居左；或者手动设置成字体：黑体，居左，字号：四号，1.5倍行距，段后为0，段前0.5行。 (3) 节中的一级标题选用模板中的样式所定义的“标题3”，居左；或者手动设置成字体：黑体，居左，字号：小四，1.5倍行距，段后为0，段前0.5行。 正文各级标题编号的示例如图1.1所示。 图1.1 标题编号的示例 Fig. 1.1 Example of headers serial number 3.正文中的编号 正文中的图、表、附注、公式一律采用阿拉伯数字分章编号。
如图1.2，表2.3，附注4.5，式6.7等。如“图1.2”就是指本论文第1章的第2个图。文中参考文献采用阿拉伯数字根据全文统一编号，如文献[3]，文献[3,4]，文献[6-10]等，在正文中引用时用右上角标标出。附录中的图、表、附注、参考文献、公式另行编号，如图A1，表B2，附注B3，或文献[A3]。 4.图的格式说明 图在正文中的格式示例如图4.1所示。 图4.1 样式 Fig. 4.1 Manner 图4.1显示了论文模板中所定义的样式选择方法。使用鼠标选择相应的样式，对应的文字格式就发生相应改变。 图的格式描述 (1) 图的绘制方法 ①插图、照片应尽量通过扫描粘贴进本文。 ②简单文字图可用WORD直接绘制。 (2) 图的位置 ①图居中排列。 ②图与上文应留一行空格。 ③图中若有附注，一律用阿拉伯数字和右半圆括号按顺序编排，如注1），附注写在图的下方。 (3) 图的版式
实验1 视觉搜索中的非对称性
实验1 视觉搜索中的非对称性 实验目的通过对开口圆和封闭圆分别进行视觉搜索，了解视觉搜索中非对称性现象。 实验原理视觉搜索的实验范式是了解视觉注意机制的一种途径。典型的视觉搜索任务要求被试在由干扰项和靶子组成的刺激系列中搜索靶子, 当反应时不依赖于干扰项数量变化时，为平行搜索。最有效的搜索条件是：靶子具有单一的显特征，且干扰项都是同质的。当反应时随干扰项数量的变化而变化时, 为低效搜索，即系列搜索。最低效的搜索条件是：靶子和干扰项具有相同的基本特征，且干扰项是异质的。 视觉搜索的非对称现象 Neisser(1963)首先发现了视觉搜索的非对称现象。 所谓视觉搜索的非对称是指:在若干个甲类项目（干扰项）中搜索一个乙类项目（靶子），与在同样的乙类项目（干扰项）中搜索一个甲类项目（靶子），两者的搜索速度有显著差异，即出现非对称现象。 在特征搜索和联合搜索中，都存在搜索的非对称现象。 实验解释：Treisman认为，在（b）中搜索Q，只需判断画面中有无一竖线，就可作出反应，不必考虑竖线在哪个位置或与哪个圆相交。这种搜索属前注意加工的快速过程，是以平行方式实现的。然而，在（a）中搜索O，则需要对画面上的每个项目依次扫描，以判断哪个圆不与竖线相交，需要将注意依次集中于有关的位置。这种搜索属集中注意阶段的慢速加工，是以系列方式实现的。前注意阶段的加工原则是表征“特征有”，而不表征“特征无”。
颜色、运动、方向、凹面、封闭的拓扑特征，都是视觉系统进行前注意加工的基本特征，在搜索具有这些基本视觉特征的靶子时, 显示容量效应可以忽略（即进行平行加工）。
思考题： 1、本实验有几种实验条件？ 2、你知道什么是图形的拓扑特征？能和大家讲一讲吗？ 3、尝试解释实验结果。 4、本实验为一教学演示实验，如果为一个真正的实验程序，你认为合理吗？应 该做哪些改进？说说你的实验设计？ 实验报告写作要求： 严格按照发表文章的格式写，包括引言、实验材料和程序、结果、讨论、参考文献等。
2018年机器视觉实验报告-范文模板 (13页)
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如下图1-1所示 图 1-1 3. 了解帮助文档help中演示内容demo有哪些； 步骤如下图1-2 图1-2 打开help内容demo后，里面的工具箱如图所示。 图1-3 4. 找到工具箱类里面的Image Processing工具箱，并进行初步学习，为后续实验做准备。找到并打开Image Processing工具箱，窗口如图1-4 ，图1-5所示 图 1-4 图 1-5 五.实验总结和分析 通过实验前的理论准备和老师的讲解，对matlab有了一定认识，在实验中，了解了实际操作中的步骤以及matlab中的图像处理工具箱及其功能，为后续的学习打下了基础，并把理论与实际相结合，更加深入的理解图像处理。 实验二 一．实验名称 图像的增强技术 二．实验内容 1.了解图像增强技术/方法的原理； 2.利用matlab软件，以某一用途为例，实现图像的增强； 3.通过程序的调试，初步了解图像处理命令的使用方法。 三．实验原理： 通过matlab工具箱来进行图像处理，通过输入MATLAB可以识别的语言命令来让MATLAB执行命令，实现图像的增强。
视觉搜索中的非对称性实验报告
视觉搜索中的非对称性实验报告 1.引言 非对称性搜索是指在若干个甲类项目（干扰项）中找到一个乙类项目（靶子），与从同样的若干个乙类项目（干扰项）中找到一个甲类项目（靶子），两者的搜索速度有显著差异，出现非对称现象。也就是说，当甲乙两类项目互易靶子或干扰项的角色时，搜索所需时间不同。Neisser (1963) 首先发现并研究了视觉搜索的非对称现象。典型的搜索非对称的实验由Treisman 设计。Treisman自八十年代以来进行了一系列非对称性搜索实验，其中拓扑特征与非拓扑特征的非对称性是较为复杂的一种，而且结果也不确定。Treisman应用封闭圆和开口圆做靶子分别进行视觉搜索的实验。以封闭圆和开口圆作为靶子，开口的大小分成三种，分别占圆周长的1/2，1/4和1/8。实验结果发现对这两类靶子的搜索存在着强烈的非对称性，开口圆的搜索是快速的，基本不受开口大小和干扰项数目的影响；但是，封闭圆的搜索却是较慢的、系列的。总体上，开口圆的搜索要快于封闭圆的搜索。 本实验通过对封闭圆和开口圆分别做靶子进行视觉搜索实验，来了解视觉搜索中的非对称性现象以及封闭性这一拓扑特征在前注意加工中的作用。 2.方法 2.1 被试 某师范大学心理学院本科生19名。 2.2器材 计算机及PsyTech心理实验系统，选择视觉搜索中的非对称性实验。 2.3实验材料： 靶子：开口圆或封闭圆。 开口大小：三种，1/2、1/4、1/8（指开口占圆周长的比例）。 画面大小：干扰项的数目，1个、6个、12个。 2.4实验设计 采用3×3×2×2的组内设计。 自变量一：画面大小A，即干扰项的数目，其中A1=1，A2=6，A3=12； 自变量二：开口大小B，即开口占圆周长的比例，其中B1=1/2，B2=1/4，B3=1/8； 自变量三：是否开口C，其中C1=开口圆，C2=闭口圆； 自变量四：有无靶子D；其中D1=有靶子，D2=无靶子。 因变量为反应时间。 2.5实验程序： 按实验要求在屏幕上搜索一段圆弧（开口圆）或一个圆圈（封闭圆）。搜索到了，请按下红键；如果没有找到，请按下绿键。如果按错键，要求立即改正。每六个试次后休息10秒钟。每六次试验后休息10秒钟，共6组试验，即36次试验。 2.6数据处理 采用统计软件SPSS.17.0对数据进行处理分析。对19组数据进行处理，，最后进行一系列重复测量方差分析得出总体结果。
色度测量实验报告 (自动保存的)
基于WSD-1A 型装置的色度测量及计算崩溃 问题的解决 摘要 就是对颜色的度量，这种度量是对颜色的一种客观描述，色度测量在制版、打样、印刷等光学应用中非常重要。本文基于WSD-1A 型装置论述一般样品进行反射、透射定量测量的原理和步骤，以及测量过程中出现的复位失败、计算崩溃等问题的分析解决。 关键词：色度测量WSD-1A型实验装置 一、测量原理 （一）、色度学简介 色度学是研究颜色度量和评价方法的一门学科，是颜色科学领域里的一个重要部分。 颜色感觉与听觉、嗅觉、味觉等都是外界刺激使人感觉器官产生的感觉。光经过物体反射或透射后刺激人眼，人眼产生了此物体的光亮度和颜色的感觉信息，并将此信息传至大脑中枢，在大脑中将感觉信息进行处理，于是形成了色知觉。人们就可辨认出此物体的明亮程度、颜色类别，颜色纯洁的程度(明度、色调、饱和度)。外界光刺激——色感觉——色知觉是个复杂的过程，它涉及光学、光化学、视觉生理、视觉心理等各方面间题，要想度量色知觉量是很复杂的。心理物理学就是研究知觉量与外界刺激量之间关系而发展起来的一门学科。色度学要解决颜色的度量问题首先必须找到外界光刺激与色知觉量之间的对应关系，以便能用对光物理量的测量间接地测得色知觉量，因此应用了心理物理学的方法，通过大量的科学实验，建立了现代色度学。它是一门以光学、视觉生理、视觉心理、心理物理等学科为基础的综合性科学，也是一门以大量实验为基础的实验性科学。现代色度学初步解决了对颜色作定量描述和测量的问题。 描述颜色最简单的方法是用颜色名词。给每种颜色一个固定的名称，并冠以适合的形容词，将这些名词汇编成颜色名词词典，为人们互相交流色知觉信息提供了一种简单、古老的方式，但它不能定量地表示色知觉量。人们还用制作标准色卡的方式来描述颜色，色卡可以有不同分类及排队方式，因而形成了不同的表色系统。例如孟塞尔表色系统，它是按照色知觉的明度、色调及饱和度这三个特征量的大小排队，井按各特征量的差值相同的原则来制作色卡，给每个色卡一定的标号，以此种色卡作为目视测量颜色的标准。用这种系统来测量颜色，在一定条件下反映了人的色知觉量。用心理物理学方法经过大量实验，研究了人眼的视觉规律而建立起来的国际照明协会的CIE色度系统，可以用数字量来表示颜色，井可用物理仪器代表人眼来测量颜色。这部分内容是色度学中最基本的内容。用CIE色度系统度量的颜色是心理物理量，尚不能完全反映人们的色知觉。色度学这门科学最早开创于牛顿，他引入了颜色环的概念从而开创了建立颜色图的思想，他还提出了颜色混合中用重心原理来确定混合色结果的方法。19世纪，科学家格拉斯曼(Grassmann)、麦克斯韦(Maxwell)、赫姆霍尔兹(Helmholtz)等对色度学的进一步发展作出了巨大的贡献。奠定现代色度学基础的科学家有吉尔德(GuiId)、贾德(Judd )、麦克亚当(Macadam)、司梯鲁斯(Stiles)、莱特(Wright)和维泽斯基(Wyszecki)。从
二维影像测量仪实验报告
一、实验目的 采用影像测量仪验收印刷电路板。 要求： （1）学习并掌握影像测量仪的构成和工作原理； （2）通过实践，掌握影像测量仪的操作使用，包括仪器的调节、标定、瞄准、测量；（3）掌握仪器软件的使用，测量数据采集，数据处理，误差评定； （4）采用投射/反射照明测量，测量印刷电路板，要求测量BGA封装（至少测量10个焊盘）焊盘的尺寸、焊盘间距；至少测量十条引线的线宽和间距；至少测量10 个过孔的尺寸。 （5）对照设计图纸，给出合格性结论，形成测量报告。 （6）撰写实验报告，包括原理、步骤、数据与处理、结论等。 二、影像测量仪的构成和工作原理 （1）构成 影像测量仪是一种由高解析度CCD彩色镜头、连续变倍物镜、彩色显示器、视频十字线显示器、精密光栅尺、多功能数据处理器、数据测量软件与高精密工作台结构组成的高精度光学影像测量仪器。 图1总体结构
加工定制：否分辨率：0.001（mm）测量行程：250*150*200（mm） 品牌：贵阳新天型号：JVB250 放大倍率：光学0.7-4.5X 影像28-180X 操作方式：手动测量精度：(3+L/200)um 外形尺寸（长*宽*高）：1000*650*1650（mm） JVB250的规格参数： ①测量范围: X坐标: 250mm Y坐标: 150mm 调焦行程: Z坐标: 200mm ②X、Y、坐标分辨率： 0.0005mm ③仪器准确度：(3+L/200)μm 其中L为被测长度，单位mm ④CCD摄像机：1/3″彩色摄像机，象素数：795(H)×596(V) ⑤物镜放大率： 0.7 ～ 4.5×连续变倍，影像放大28～ 180倍。 ⑥与放大率对应的物镜工作距离：75mm～90mm ⑦与放大率对应的物面最大高度：150mm～130mm ⑧工作台承重：30kg ⑨金属工作台尺：450mm×300mm ⑩主机外形尺寸：580mm×750mm×660mm （2）工作原理 影像测量仪是基于机器视觉的自动边缘提取、自动理匹、自动对焦、测量合成、影像合成等人工智能技术，具有点哪走哪自动测量、CNC走位自动测量、自动学习批量测量的功能，影像地图目标指引，全视场鹰眼放大等优异的功能。同时，基于机器视觉与微米精确控制下的自动对焦过程，可以满足清晰影像下辅助测量需要，亦可加入触点测头完成坐标测量。支持空间坐标旋转的优异软件性能，可在工件随意放置或使用夹具的情况下进行批量测量与SPC结果分类。 被测工件置于工作台上，在投射或反射光照明下，工件影像被摄像头摄取并传送到计算机，此时可使用软件的影像、测量等功能，配合对工作台的坐标采集，对工件进行点、线、面全方位测量。 影像测量仪是利用表面光或轮廓光照明后，经变焦距物镜通过摄像镜头，摄取影像再通过S端子传送到电脑屏幕上，然后以十字线发生器在显示器上产生的视频十字线为基准对被测物进行瞄准测量。并通过工作台带动光学尺，在X、Y方向上移动由DC-3000多功能数据处理器进行数据处理，通过软件进行演算完成测量工作。影像测量主要是利
视觉搜索
实验目的：通过对封闭圆和开口圆分别进行视觉搜索，了解视觉搜索中的非对称性现象。 实验介绍：视觉搜索中的非对称性 英文名称：FIT 简介： 非对称性搜索是指在若干个甲类项目（干扰项）中找到一个乙类项目（靶子），与从同样的若干个乙类项目（干扰项）中找到一个甲类项目（靶子），两者的搜索速度有显著差异，出现非对称现象。也就是说，当甲乙两类项目互易靶子或干扰项的角色时，搜索所需时间不同。 Treisman自八十年代以来进行了一系列非对称性搜索实验，其中拓扑特征与非拓扑特征的非对称性是较为复杂的一种，而且结果也不确定。Treisman曾经用封闭的三角形和角做靶子分别进行搜索实验，结果表明三角形靶子的搜索快于角。这提示封闭性这一拓扑特征是前注意加工的特征。但是封闭性是否为前注意加工的特征一直存在争论。Julesz（1981）根据他的质地分离实验结果否定封闭性是前注意加工的特征。他认为自由线段的终端或终端子（terminater）是前注意加工的特征。直线与角都有两个终端子，而三角形没有终端子。如果要用终端子来说明上述三角形和角的搜索非对称性，那就意味着，从有终端子的干扰项中搜索无终端子的靶子要快于相反的条件。但是在另外一个实验中，Treisman应用封闭圆和开口圆做靶子分别进行视觉搜索的实验却发现了与三角形实验相反的结果。以封闭圆和开口圆作为靶子，可以研究封闭性和线段终端两类不同性质的特征。开口的大小分成三种，分别占圆周长的1/2，1/4和1/8。实验结果发现对这两类靶子的搜索存在着强烈的非对称性，开口圆的搜索是快速的，基本不受开口大小和干扰项数目的影响；但是，封闭圆的搜索却是较慢的、系列的。总体上，开口圆的搜索要快于封闭圆的搜索。比较以上的两个实验，结果令人困惑。三角形搜索快于角，这提示封闭性是前注意加工的特征，但封闭圆搜索慢于开口圆又否定封闭性是前注意加工的特征。Treisman尝试解释这种矛盾的结果，她设想三角形可能在某个其他的简单特征上有别于角或线段。开口圆具有的线段终端可在前注意阶段被觉察，因此开口圆可被快速搜索；而封闭性可看作封闭程度的连续体，可在不同程度上被封闭圆和开口圆共有，当二者差别大时（开口比例为1/2），封闭圆较易搜索，而开口小时搜索就慢。 总的来说，这个领域还有待进一步的研究。 本实验通过对封闭圆和开口圆分别做靶子进行视觉搜索的实验，来了解视觉搜索中的非对称性现象以及封闭性这一拓扑特征在前注意加工中的作用。 方法与程序： 实验材料： 靶子：开口圆或封闭圆。 开口大小：三种，1/2、1/4、1/8（指开口占圆周长的比例）。 画面大小：干扰项的数目，1个、6个、12个。 实验程序： 按实验要求在屏幕上搜索一段圆弧（开口圆）或一个圆圈（封闭圆）。在实验中使用一号接口反应盒，搜索到了，请按下红键；如果没有找到，请按下绿键。如果按错键，要求立即改正。 每六个试次后休息10秒钟。 结果与讨论： 1．封闭圆和开口圆的非对称性搜索实验结果（建议取全班整体实验结果的平均数）。 表1 封闭圆和开口圆的非对称性搜索的时间（ms） 搜索项目开口圆封闭圆
视觉反应时实验报告
一、背景 在许多情况下，系统呈现一个刺激，要求操作者根据刺激的信息内容作出相应反应。一般将外界刺激出现到操作者根据刺激信息完成反应之间的时间间隔称为反应时。 反应时是人因工程学在研究和应用中经常使用的一种重要的心理特征指标。人的信息处理过程，大部分活动是在体内潜伏进行的，难以对信息接受、加工和传递各个阶段精确地进行实验测定。因此，在实践中往往利用反应时指标来近似说明人对信息处理过程的效率及影响因素。利用反应时可以分析人的感知觉、注意、识别、学习、唤醒水平、动作反应、定向运动、信号刺激量等，在此基础上，实现提高作业效率、监视水平和集中注意力等目的，合理制定作业标准，改进人机界面，改善作业条件和环境等。 二、实验目的 通过刺激概率、数奇偶不同排列、“刺激对”异同及时间间隔、信息量和数差大小排列五个小实验，加深对反应时概念的具体认知，比较不同颜色对反应时的影响，比较简单反应时与选择反应时的差异，寻找影响反应时、选择反应时的因素。为今后人机界面的改进打下基础。 三、实验场所 机械楼5楼，人因工程实验室。 四、实验仪器 BD-Ⅱ-511型视觉反应时测试仪（Visual Reaction Time Tester）。由单片机及有关控制电路、主试面板、被试面板等部分组成。可进行五大类十七组的反应时实验，包括经典反应时实验，也包括认知心理学的反应时实验。用于自动测量视觉的选择反应时，以及检测被试者的判别速度和准确性。 五、实验内容 1、刺激概率对反应时的影响 红、绿、黄三种色光分别作为刺激，每次试验选用一种色光刺激，仪器根据设定的组别，自动确定该组实验中“红”、“绿”、“黄”三种色光应出现的次数。按“红”、“绿”、“黄”三种色光出现次数的不同比例（概率）共分四组实验，即“概率1（组别为1）”、“概率2（组别为2）”、“概率3（组别为3）”、“概率4（组别为4）”。 回答可选用任一反应手键。每组实验完后，将自动反复显示本组实验中红、绿、黄三种色光的各自平均简单反应时及实验次数。 2、数奇偶不同排列特征对反应时的影响 根据数排列特征不同分成三组实验（“横和奇、偶”：数横向整齐排列——组别1；“竖和奇、偶”：数竖向整齐排列——组别2；“随机奇偶”：数随机排列——组别3）。 实验用红色光刺激，被试判别显示点之和是奇数还是偶数，用反应手键回答。如左右刺激点数和为奇数，按“左”键；为偶数，按“右”键。回答正确，显示器自动显示每一次正确判断的反应时间；回答错误，蜂鸣声响提示，自动记录错误次数。实验结束，仪器自动显示正确回答的平均选择反应时及错误回答次数。
机器视觉实验报告3
实验五图像的分割与边缘提取 一、实验内容 1.图像阂值分割 实验代码： clear all, close all; I=imread('flower.tif'); figure(1),imshow(I) figure(2); imhist(I) T=120/255; Ibw1=im2bw(I,T); figure(3); subplot(1,2,1), imshow(Ibw1); T=graythresh(I); L=uint8(T*255) Ibw2=im2bw(I,T); subplot(1,2,2), imshow(Ibw2); help im2bw; help graythresh; 运行结果：
实验代码： clear all, close all; I=imread('flower.tif'); figure(1),imshow(I) figure(2); imhist(I) T=240/255; Ibw1=im2bw(I,T); figure(3); subplot(1,2,1), imshow(Ibw1); T=graythresh(I); L=uint8(T*255) Ibw2=im2bw(I,T); subplot(1,2,2), imshow(Ibw2); help im2bw; help graythresh; 运行结果：
2.边缘检测 实验代码： clear all, close all; I=imread('flower.tif'); BW1=edge(I,'sobel'); BW2=edge(I,'canny'); BW3=edge(I,'prewitt'); BW4=edge(I,'roberts'); BWS=edge(I,'log'); figure(1), imshow(I), title('Original Image'); figure(2), imshow(BW1), title('sobel'); figure(3), imshow(BW2), title('canny'); figure(4), imshow(BW3), title('prewitt'); figure(5), imshow(BW4), title('roberts'); figure(6), imshow(BWS), title('log'); %在完成上述试验后,查看函数edge()使用说明。help edge 运行结果：
儿童视觉搜索的速度_正确率平衡_刘彤冉
儿童视觉搜索的速度－正确率平衡 刘彤冉１，施建农１，２ （１．中国科学院心理研究所心理健康重点实验室，北京１００１０１； ２．首都师范大学学习与认知实验室，北京１０００８９） 【摘要】目的：本研究采用新的统计方法处理速度－正确率平衡问题。方法：提出了“真实能力”和“使用策略”两个指标，而不采用传统的根据正确率的指标删除某些被试后再做统计的方法。结果：在儿童视觉搜索能力的发展中，对字母和汉字的真实搜索能力的发展存在这样的规律：搜索字母的真实能力从８到９岁有显著的提高，搜索汉字则从１０到１１岁有显著的提高，对数字的搜索则从７到１２岁都有稳步的提高；而在搜索策略的使用方面：对于字母搜索的策略的显著提高出现在９到１０岁的过渡，对数字搜索的策略在１１到１２岁有非常显著的提高。结论：新的统计方法支持了视觉搜索是以平行加工为主，部分存在序列加工的理论，而且其中的序列加工只和被试的策略有关，而与其真实能力无关。 【关键词】速度－正确率平衡；视觉搜索；儿童；认知能力中图分类号：Ｂ８４４．１ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００５－３６１１（２００７）０４－０３５９－０４ Ｓｐｅｅｄ－ａｃｃｕｒａｃｙＴｒａｄｅ－ｏｆｆＥｆｆｅｃｔｏｎＣｈｉｌｄｒｅｎ’ｓＶｉｓｕａｌＳｅａｒｃｈ ＬＩＵＴｏｎｇ－ｒａｎ，ＳＨＩＪｉａｎ－ｎｏｎｇ ＫＬＭＨ，ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＰｓｙｃｈｏｌｏｇｙ，ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００１０１，Ｃｈｉｎａ 【Ａｂｓｔｒａｃｔ】Ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ：Ｗｅｃｒｅａｔｅｄａｎｅｗａｐｐｒｏａｃｈｔｏｓｔｕｄｙｔｈｅｅｆｆｅｃｔｏｆｓｐｅｅｄ－ａｃｃｕｒａｃｙｔｒａｄｅ－ｏｆｆｐｈｅｎｏｍｅｎｏｎｗｈｉｃｈ ｍａｄｅｕｐｓｏｍｅｓｈｏｒｔｃｏｍｉｎｇｓｏｆｔｈｅｃｌａｓｓｉｃａｌａｐｐｒｏａｃｈ．Ｍｅｔｈｏｄｓ：Ｔｗｏｃｏｎｃｅｐｔｓｏｆｔｒｕｅａｂｉｌｉｔｙａｎｄａｐｐｌｙｉｎｇｓｔｒａｔｅｇｙｈａｖｅｂｅｅｎｕｓｅｄｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｃｈｉｌｄｒｅｎ’ ｓｖｉｓｕａｌｓｅａｒｃｈａｂｉｌｉｔｙ．Ｒｅｓｕｌｔｓ：Ｉｎｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｃｈｉｌｄｒｅｎ’ｓｔｒｕｅａｂｉｌｉｔｙｏｆｖｉｓｕａｌｓｅａｒｃｈ，ｃｈｉｌｄｒｅｎｇｏｔｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｄｕｒｉｎｇ８ｔｏ９ｙｅａｒｓｏｌｄｏｎｔｈｅｓｅａｒｃｈｆｏｒａｌｐｈａｂｅｔｓ，ａｎｄｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｆｏｒＣｈｉｎｅｓｅｃｈａｒａｃｔｅｒｓｗａｓｄｕｒｉｎｇ１０ｔｏ１１ｙｅａｒｓｏｌｄ．Ｉｎｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｃｈｉｌｄｒｅｎ’ ｓａｐｐｌｙｉｎｇｓｔｒａｔｅｇｙ，ｔｈｅｒｅｗｅｒｅｔｗｏｉｍ－ｐｏｒｔａｎｔｐｅｒｉｏｄｓ：ｆｒｏｍ９ｔｏ１０ｙｅａｒｓｏｌｄｏｎａｌｐｈａｂｅｔｓｅａｒｃｈｉｎｇａｎｄｆｒｏｍ１１ｔｏ１２ｙｅａｒｓｏｌｄｏｎｎｕｍｂｅｒｓｅａｒｃｈｉｎｇ．Ｃｏｎｃｌｕ－ｓｉｏｎ：Ｔｈｅｎｅｗａｐｐｒｏａｃｈｓｕｐｐｏｒｔｓｔｈａｔｖｉｓｕａｌｓｅａｒｃｈｉｓｍａｉｎｌｙａｐａｒａｌｌｅｌｐｒｏｃｅｓｓ，ｂｕｔａｐａｒｔｌｙｓｅｒｉａｌｐｒｏｃｅｓｓ，ａｎｄｔｈｅｌａｔｔｅｒｈａｓａｖｅｒｙｃｌｏｓｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｗｉｔｈｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｓｔｒａｔｅｇｙ． 【Ｋｅｙｗｏｒｄｓ】ＴｈｅＳｐｅｅｄ－ＡｃｃｕｒａｃｙＴｒａｄｅ－ｏｆｆＰｈｅｎｏｍｅｎｏｎ；Ｖｉｓｕａｌｓｅａｒｃｈ；Ｃｈｉｌｄｒｅｎ；Ｃｏｇｎｉｔｉｖｅａｂｉｌｉｔｙ 被试在完成认知任务时，他们的反应速度和正确率受到很多因素的干扰，如觉醒水平，采用策略，年龄和对刺激本身的感知等，这些较难控制的因素和状况从１９世纪以来就一直困扰着实验心理学家们［１］。在这些复杂的情况中存在一种现象：被试在进行认知任务时，会采取不同的反应策略，有的被试只求快速做出反应而使正确率降低，而有的被试则为了追求高正确率而降低反应速度；这种强调速度和正确率之间关系的状况，就是速度－正确率的平衡现象（ｓｐｅｅｄ－ａｃｃｕｒａｃｙｔｒａｄｅ－ｏｆｆｐｈｅｎｏｍｅｎｏｎ，ＳＡＴ）［２］。目前也有少数学者试图通过模型来解释这种现象［３－７］。本研究试图通过采用一种新的统计方法来整合反应时和正确率之间的关系，并对速度－正确率平衡现象给予新的解释。 在以前的计算、统计中，速度和正确率是分开考虑的，即反应时和正确率两个指标是单独计算的，之后根据实验的需要而采用相关的数据。但是我们清楚的知道：反应时和正确率是同一个反应过程中同时存在的两个变量，而且两者之间又有着相当紧密和微妙的联系，因此，我们不能再生硬的将两者分开考虑，但是两者并不属于相同范畴，不可直接的进行加减运算；这时统计学中的Ｚ分数就可以派上用场，通过Ｚ分数转化，不但原始数据的性质不会改变，而且可以对两组原始范畴不匹配的数据在Ｚ分数转化后可以作加减运算。对整合后的数据意义的分析：经Ｚ分数转化后的反应时，数值越大，表明行为反应越差，反之则越好；而对于经Ｚ分数转化的正确率，数值越大，表明行为反应越好，反之则越差。这样就分为四类反应类型：既快又准的行为反应；不但慢而且犯错多的行为反应；只重视正确率而不顾反应速度的行为反应；只注重速度而不顾正确率的行为反应。我们可以进一步思考是否可以找出更适 【基金项目】国家自然科学基金项目（３０６７０７１６），中国科学院知识创新工程重要方向性项目（ＫＳＣＸＺ－ＳＷ－２１１）和北京市重点实验室－ 首都师范大学《学习与认知实验室》资助通讯作者：施建农 中国临床心理学杂志２００７年第１５卷第４期?３５９ ?DOI:10.16128/https://www.360docs.net/doc/de6635239.html,ki.1005-3611.2007.04.018
反应时的测定实验报告
. 人因工程课程设计 —反应时的测量实验报告 专业工业工程 学号 1240408110 姓名志伟 指导老师吴俊 成绩 2015年06月30日
实验报告——反应时的测量 【摘要】本次试验的目的是学习视觉简单反应时、选择反应时和辨别反应时的测定方法以及仪器的使用、材料的整理计算，并比较三种反应时的时间差异以及探讨影响反应时的因素。经过分析实验结果数据得出的结论为：被试作出反应所需时间是由刺激的复杂程度决定的。即简单反应时所需反应时间小于选择反应时所需时间。选择反应时和辨别反应时不存在显著的性别差异。 【关键词】简单反应时选择反应时辨别反应时多项职业能力测量仪1.引言 反应时是人因工程学在研究和应用中经常使用的一种重要的心理特征指标。人的信息处理过程，大部分活动是在体潜伏进行的，难以对信息接受、加工和传递各个阶段精确地进行实验测定。因此，在实践中往往利用反应时指标来近似说明人对信息处理过程的效率及影响因素。利用反应时可以分析人的感知觉、注意、识别、学习、唤醒水平、动作反应、定向运动、信号刺激量等，在此基础上，实现提高作业效率、监视水平和集中注意力等目的，合理制定作业标准，改进人机界面，改善作业条件和环境等。 反应时指刺激作用于有机体后到明显的反应开始时所需要的时间。刺激作用于感官引起感官的兴奋，兴奋传到大脑，并对其加工，再通过传出通路传到运动器官，运动反应器接受神经冲动，产生一定反应，这个过程可用时间作为标志来测量，这就是反应时。 本实验采用的是荷兰心理学家 F.C.唐德斯的研究结果。测量最基本的三种反应时，即简单、选择、辨别反应时。唐德斯将它们分别命名为：a、b、c反应时。（1）简单反应时（RTA） 在测试中呈现的刺激和要求被试做出的反应都只有一个，且固定不变。本实验程序可测量视觉、听觉两种简单反应时。视觉的刺激为一绿圆，听觉的刺激为773Hz纯音。测量方式一样，被试均按绿键反应。测30次，每次预备后间隔2秒呈现刺激。如果测试中被试在准备阶段有抢先现象，则该次结果无效，并由计算机剔除并警告抢码被试。另外以每5次呈现为一组，随机加入空白的探测刺激2秒，如有被试在此时抢码，则警告抢码被试，且本组实验将重新进行。最后以 2
机器视觉与智能检测相关课题创新实践-实验报告
《机器视觉与智能检测相关创新实践》 课外实验报告 实验一、图像融合 1.实验内容： 对同一场景的红外图像和可见光图像进行融合，采用图1中的参考图形，以及自己 的手掌图像（可见光图像和红外光图像），并对结果进行简要分析，融合方法可采 用以下方法中的一种或多种：直接加权融合方法，傅里叶变换融合方法，小波变换 融合方法； 2.实验目标： 1）. 了解融合的概念； 2）. 比较融合方法中不同参数的效果（如直接加权融合中权值的分配） 3.参考图像： （a）红外图像（b）可见光图像 图1 待融合图像 4.实验内容 1）直接加权融合方法： 线性混合操作也是一种典型的二元（两个输入）的像素操作：
通过在范围内改变。 核心代码：image((Y1+Y2)/2); %权值相等 图2 直接融合图像1 图3 直接融合图像2 改变参数的影响：那个图的参数比例高，那个图在融合图像中的影响就越高。2）傅里叶变换融合：
对一张图像使用傅立叶变换就是将它分解成正弦和余弦两部分。也就是将图像从空间域(spatial domain)转换到频域(frequency domain)。然后通过在频域的处理来实现融合。 图4傅里叶变换融合图像1 图5 傅里叶变换融合2 3）小波融合： 小波变换（Wavelet Transform）是一种新型的工程数学工具，由于其具备的独特数学性质与视觉模型相近，因此，小波变换在图像处理领域也得到了广泛的运用。用在图像融合领域的小波变换，可以说是金字塔方法的直接拓展。
图6 小波融合1 图7 小波融合2 5．实验完整代码 1．直接融合 addpath('E:\学习\课件\机器视觉创新实践\曾东明') Y1=imread('1.PNG'); subplot(1,3,1); imshow(Y1); title(' 直接融合1.PNG');
视觉搜索中的目标选择
Faster target selection in preview visual search depends on luminance onsets:behavioral and electrophysiological evidence Monika Kiss &Martin Eimer Published online:30June 2011#Psychonomic Society ,Inc.2011 Abstract T o investigate how target detection in visual search is modulated when a subset of distractors is presented in advance (preview search),we measured search performance and the N2pc component as an electrophysi-ological marker of attentional target selection.T argets defined by a color/shape conjunction were detected faster and the N2pc emerged earlier in preview search relative to a condition in which all items were presented simultaneously .Behavioral and electrophysiological preview benefits dis-appeared when stimuli were equiluminant with their background,in spite of the fact that targets were feature singletons among the new items in preview search.The results demonstrate that previewing distractors expedites the spatial selection of targets at early sensory-perceptual stages,and that these preview benefits depend on rapid attentional capture by luminance onsets. Keywords Visual search .Visual marking .Luminance onset .ERPs .N2pc In visual search,the processing of new objects can be prioritized over processing of objects that have been visible for some time.When a subset of distractors is presented in advance and the remaining items are then added to the search display ,search performance is more efficient than when all items are presented simultaneously .According to W atson and Humphreys (1997),this preview benefit reflects the active inhibition of distractor locations during the preview interval (“visual marking ”).In line with this hypothesis,such benefits only emerge when the preview interval is sufficiently long (400ms or longer);they are reduced by a secondary task during the preview interval;and they are associated with impaired probe detection performance at previewed distractor locations (W atson &Humphreys,2000)and at empty locations between pre-viewed distractors (Osugi,Kumada,&Kawahara,2009).The hypothesis that preview benefits in visual search are due to location-based inhibition has not gone unchallenged (see Donk,2006,for a review).It has been suggested that feature-based inhibition can also play a role (Olivers &Humphreys,2002;but see Theeuwes,Kramer,&Atchley,1998).Others have argued that the prioritiza-tion of new objects in visual search does not involve top-down inhibition at all.According to Jiang,Chun,and Marks (2002),temporal asynchrony between old and new items is critical,and preview benefits emerge when attention can be selectively allocated to a temporally segregated perceptual group that contains the target.Donk and Theeuwes (2001)claimed that new objects are prioritized when their appearance is associated with an abrupt luminance change,which will trigger automatic attentional capture.In support of their claim,they demonstrated that search performance is not affected by the number of old items when new stimuli are accompa-nied by a luminance onset,but is determined by the numbers of both new and old items when new stimuli are equiluminant with the background. In previous behavioral studies,preview-induced improvements of search efficiency have been inferred from search slope differences between preview and standard visual search (W atson &Humphreys,1997)or from a reduced impact of the number of old items on search M.Kiss (*):M.Eimer Department of Psychology ,Birkbeck College,University of London,Malet Street, London WC1E 7HX,UK e-mail:m.kiss@https://www.360docs.net/doc/de6635239.html, Atten Percept Psychophys (2011)73:1637–1642DOI 10.3758/s13414-011-0165-z