pitanja o svojstvima monitora

[billadni]

pa nemam ja nikakve pare ...elem tahistoskop prikazuje celu sliku (ima vise beamera u tu svrhu, i LED lampe i 'milkscreen' na kojem se prikazuje, a komp ima graficke kapacitet da salje sliku odjednom) ali moja studentska uloga je u zaobilazenju prepreka koje mi dostupna oprema postavlja, a ne u menjanju opreme u tudjoj laboratoriji :)

Nedostatak para ima i svoje prednosti. Razmišlja se više glavom, a manje džepom.Neb bilo loše da ostaviš link ili tech-data za tog "taksistu"... Predložih ti za proste slučajeve jeftinu LED varijantu tahistoskopa... Edited March 21, 2008 by billadni

[betty]

nemam link, imam neciji magistarski gde su specifikacije opisane. imamo tech support koji napravi skalameriju po potrebi, tako da je ovo skalamerija napravljena za necije potrebe, a ja onda dodje i iskoristim :)

[billadni]

 

 

 

Edited March 21, 2008 by billadni

[billadni]

nemam link, imam neciji magistarski gde su specifikacije opisane. imamo tech support koji napravi skalameriju po potrebi, tako da je ovo skalamerija napravljena za necije potrebe, a ja onda dodje i iskoristim :)

Nebi bilo zgorega da "techdata" opreme stoje u okviru topica. Kao i kratak opis predmeta istraživanja. Edited March 21, 2008 by billadni

[betty]

znam da si na to mislio, ali rad je na holandskom i dosta mi je veliki posao da to izvlacim cisto jer je zanimljivo :) a predmet istrazivanja mozda (mislim vec pise ali potpuno nerazumljivim jezikom), ako se dogodi da uhvatim malo vremena. mozda kad stignu prvi podaci. ionako cu morati da ga napisem na pitak nacin u izvestaju/clanku.

[billadni]

Mene bi zanimalo da vidiš da li oprema dozvoljava opciju da se jedan deo slike pojavi, naprimer 10ms, pre ostatka. I kako se to odražava na brzinu prepoznavanja (tačnog ogovora).

[betty]

dakle, to je jedna od stvari koje me zanimaju. radim s licima, i ovde ne postavljamo unapred vreme prikazivanja nego ljudi treba da prepoznaju upravo prikazano lice (jedna meta jedan distraktor), i onda se racuna za svakog pojedinacno koliko da se izlaze da bi pogodio u 70% slucajeva (kad je lice bez ekspresije, neutralno, istog pola kao distraktor i prikazano u grayscale). tek onda krece eksperiment, s tim individualnim vremenom izlaganja. prosecno je to 26ms za studenta ovde, a sigurno manje za ekspresivna lica, ili lica u boji. jako brzi procesi.

margot, samo da napomenem: don't go quoting me za ovo. najzad imam program koji mi ekstrahuje podatke i vidim iz njih da neki zakljucci do kojih su dolazili moji prethodnici kurcu ne valjaju. bitno, seksi adaptivni algoritam takodje kurcu ne valja, tj. ne zaokruzuje se na vreme potrebno za 70% tacnih kako su mislili. tako da, nemam predstavu koji bi vremenski prag bio za prepoznavanje lica. just sayin'.

[BraveMargot]

margot, samo da napomenem: don't go quoting me za ovo. najzad imam program koji mi ekstrahuje podatke i vidim iz njih da neki zakljucci do kojih su dolazili moji prethodnici kurcu ne valjaju. bitno, seksi adaptivni algoritam takodje kurcu ne valja, tj. ne zaokruzuje se na vreme potrebno za 70% tacnih kako su mislili. tako da, nemam predstavu koji bi vremenski prag bio za prepoznavanje lica. just sayin'.

delovalo mi je da to sto pricas moze biti tacno,jer bi lica trebalo da se identifikuju brze nego objekti. za normalno orijentisane crteze perceptivni proces koji vodi prepoznavanju na ulaznom nivou specificiteta traje negde do 60 ms (Lawson & Jolicoeur, 1999). Pretpostavljam da su vam stimuli ekoloski valdini, tj nisu donekle osiromaseni kao npr linijski crtezi u navedenoj studiji. tada je verovatno proces jos kraci. Koju si adaptivnu proceduru koristila? Mene je letos zajebavao Quest i na kraju sam morala da mu menjam parametre. Ukoliko imas kontinuum mera - npr zelis da izmeris kontrast boje potreban za neku tamo diskriminaciju, a kontrast ide od do 2, recimo da je dvojka gamut - onda je najbolje koristiti adaptivnu proceduru, za koju moras imati unapred ideju o tome gde ce prag lezati i kolika ce biti varijabilnost u odgovorima izmedju ispitanika, jer u adaptivnim procedurama sve zavisi od izbora parametara. Ako imas diskretne jedinice, kao ovo s ekreanom (33ms, 50ms, 67ms itd.) bolje je koristiti 3-up 1down (Levitt, 1971) koji takodje daje 71%, usled toga da su susedne jedinice na skale dovoljno udaljene on ce kako brzo konvergirati jednome broju, koji mozes uzeti kao prag. Ili uopste ne ici na prag, vec ici metodom konstantnih stimulusa. Uglavnom, pogledaj ovu referencu koju sam ti poslala, to je sasvim dobar clanak i koristi adekvatan metod za nesto jako slicno onome sto bi ti radila. Sad kad vec imas podatke dobijene tom tvojom adaptivnom procedurom za svakog ispitanika, mozes 1) da izbacis merenja bez konvergencije, 2) da spojis sva merenja za jednom ispitanika, zanemarujuci blokove, i probas da fitujes funkciju na takve podatke. Mozda uspes nesto da izvuces iz toga, da ne propadne bas sve.

[betty]

odgovoricu ti na ostalo kad uhvatim vremena, ali: nije mi nista propalo, isprobala sam na sebi i videla po podacima da algoritam za bazdarenje vremena ne valja. posle sam shvatila da ne valja za ispitanike koji su brzi, iako je ok za one koji su sporiji. a vecina dvadesetogodisnjaka je brza. videla sam i zasto, sad ga doterujem. uopste, programer je malo fuserisao, uzela sam stvar u svoje ruke, proucila sintaksu i prekrajam na sve strane. dali su mi da budem sama u labu do juna, oh joy! hvala za clanak :)

[betty]

e'o me.

delovalo mi je da to sto pricas moze biti tacno,jer bi lica trebalo da se identifikuju brze nego objekti.

deluje i meni dosta realno, samo nije empirijski podatak. ne znam odakle ga je riba izvukla (iz dupeta), jer definitivno nije gledala dobru kolonu u podacima: algoritam koji je koristila je takav da vreme izlaganja ne moze da ode ispod nekih 38 ms. i jos su se i ona i drugi prethodnik cudili kako response rate skace tokom eksperimenta, kao da ljudi uspeju da se naviknu da vide brze.... dalebu. ali da, ako bi se islo na 13-26-39, i dalje je 26 najsmislenije. mentor mi kaze da bi ocekivao da odgovaranje padne na nivo slucajnosti negde izmedju 10 i 15 ms za mladu studentariju.

Pretpostavljam da su vam stimuli ekoloski valdini, tj nisu donekle osiromaseni kao npr linijski crtezi u navedenoj studiji. tada je verovatno proces jos kraci.

nije previse bitno, ali mislim da bi se HSF lica brze prepoznavala od obicnih (nefiltriranih). a LSF mislim da bi bili jaci afektivni primovi. ali da, sva su lica obicna.

Koju si adaptivnu proceduru koristila? Mene je letos zajebavao Quest i na kraju sam morala da mu menjam parametre. Ukoliko imas kontinuum mera - npr zelis da izmeris kontrast boje potreban za neku tamo diskriminaciju, a kontrast ide od do 2, recimo da je dvojka gamut - onda je najbolje koristiti adaptivnu proceduru, za koju moras imati unapred ideju o tome gde ce prag lezati i kolika ce biti varijabilnost u odgovorima izmedju ispitanika, jer u adaptivnim procedurama sve zavisi od izbora parametara.

to je bila fora i ovde, jednostavno nisu krenuli od dobre procene sta bi bio prag. uopste mi nije jasno zasto, moguce je da je programer testirao na sebi, nesvestan da je to proces gde vreme reakcije brzo opada sa godinama. algoritam je otprilike t(i) = t(i-1) + (0.7-pto)*AF(i), gde je t(i) vreme koje se racuna sada, t(i-1) vreme iz prethodne iteracije, pto je procenat tacnih odgovora a AF adaptivni faktor. znaci, ako imas vise pogodaka od 70% u sledecoj iteraciji ce vreme biti manje, ako imas manje od 70% bice vece. adaptivni faktor se smanjuje kroz iteracije (koje se dogadjaju na svakih 15 izlaganja), ne bi li bazdarenje bilo sve finije i finije. ali pocetno vreme je 100ms (sto licno mislim da je ok, dobro je poceti eksperiment sa izlaganjem koje svi mogu da vide, cisto da se ne frustriraju), a adaptivni faktor naglo opada (iznosi 100, 50, 30, 20 i 10). ja cu povecati broj iteracija, za pocetak, a parametre racunati otpozadi - ili od 10-15 milisekundi kao minimalne vrednosti, ili od nule. inace, rekla ja mentoru u nekom momentu da ima previse poverenja u mene. on mi (kakav socijalno vest lik!) na to rece - I do trust you, I have complete confidence you can do everything on your own, but feel free to check stuff with me because it's better if there's two of us who trust you. sad mu se losim vraca sto je verovao da ce studenti odraditi sve kako treba