Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

False memories for scenes using the DRM paradigm

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11210%2F21%3A10421380" target="_blank" >RIV/00216208:11210/21:10421380 - isvavai.cz</a>

  • Nalezeny alternativní kódy

    RIV/68081740:_____/21:00533426

  • Výsledek na webu

    <a href="https://verso.is.cuni.cz/pub/verso.fpl?fname=obd_publikace_handle&handle=B61nzwQyQC" target="_blank" >https://verso.is.cuni.cz/pub/verso.fpl?fname=obd_publikace_handle&handle=B61nzwQyQC</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.visres.2020.09.009" target="_blank" >10.1016/j.visres.2020.09.009</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    False memories for scenes using the DRM paradigm

  • Popis výsledku v původním jazyce

    People are remarkably good at remembering photographs. To further investigate the nature of the stored representations and the fidelity of human memories, it would be useful to evaluate the visual similarity of stimuli presented in experiments. Here, we explored the possible use of convolutional neural networks (CNN) as a measure of perceptual or representational similarity of visual scenes with respect to visual memory research. In Experiment 1, we presented participants with sets of nine images from the same scene category and tested whether they were able to detect the most distant scene in the image space defined by CNN. Experiment 2 was a visual variant of the Deese-Roediger-McDermott paradigm. We asked participants to remember a set of photographs from the same scene category. The photographs were preselected based on their distance to a particular visual prototype (defined as centroid of the image space). In the recognition test, we observed higher false alarm rates for scenes closer to this visual prototype. Our findings show that the similarity measured by CNN is reflected in human behavior: people can detect odd-one-out scenes or be lured to false alarms with similar stimuli. This method can be used for further studies regarding visual memory for complex scenes.

  • Název v anglickém jazyce

    False memories for scenes using the DRM paradigm

  • Popis výsledku anglicky

    People are remarkably good at remembering photographs. To further investigate the nature of the stored representations and the fidelity of human memories, it would be useful to evaluate the visual similarity of stimuli presented in experiments. Here, we explored the possible use of convolutional neural networks (CNN) as a measure of perceptual or representational similarity of visual scenes with respect to visual memory research. In Experiment 1, we presented participants with sets of nine images from the same scene category and tested whether they were able to detect the most distant scene in the image space defined by CNN. Experiment 2 was a visual variant of the Deese-Roediger-McDermott paradigm. We asked participants to remember a set of photographs from the same scene category. The photographs were preselected based on their distance to a particular visual prototype (defined as centroid of the image space). In the recognition test, we observed higher false alarm rates for scenes closer to this visual prototype. Our findings show that the similarity measured by CNN is reflected in human behavior: people can detect odd-one-out scenes or be lured to false alarms with similar stimuli. This method can be used for further studies regarding visual memory for complex scenes.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    50101 - Psychology (including human - machine relations)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2021

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Vision Research

  • ISSN

    0042-6989

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    178

  • Číslo periodika v rámci svazku

    Jan

  • Stát vydavatele periodika

    GB - Spojené království Velké Británie a Severního Irska

  • Počet stran výsledku

    12

  • Strana od-do

    55-66

  • Kód UT WoS článku

    000604937900007

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85093702816