[CogSeminar] Новости: завтра (в пятницу, 02.11) доклад И.С. Уточкина

Рассылка Московского семинара по когнитивной науке seminar на lists.virtualcoglab.org
Чт Ноя 1 21:51:31 MSK 2018

Уважаемые коллеги,

несколько запоздало пересылаю сообщение о завтрашнем докладе И.С.
Уточкина. Но может быть кто-то из интересующихся психологией восприятия
и внимания не знал о докладе и успеет на него дойти.

Доклад на английском языке состоится завтра (в пятницу, 2 ноября) в
18:00 в ВШЭ (Армянский пер., д.4, с.2), ауд. 418. Слушателям, у кого нет
пропуска ВШЭ, нужно записаться через сайт:

Контакты организаторов: vkhvostov на hse.ru (Владислав Хвостов).

Cognitive research laboratory meetings on: "From features to sets: The
role of ensemble statistics in the segmentation and categorization of
textures and scenes" (От признаков к множествам: роль сводной
статистики множественных объектов в сегментации и категоризации
текстур и сцен). 


Our capacity to deeply process and recognize objects is restricted to a
small handful at a time due to the limited capacity of attention and
working memory. Yet, we can easily comprehend the general meaning of
complex scenes (often called gist). In my talk, I’ll focus on one
aspect of gist perception, namely, ensemble statistics. It is an
ability to rapidly and precisely estimate the summary properties of
many objects at a time (like average attributes, or range of
attributes, or approximate number) with surprisingly poor knowledge
about individual items. I’ll quickly tell about the advantages that
ensemble statistics can provide for our perception and memory. And I’m
going to give the most of the talk time to demonstrating how elaborated
ensemble representations can be in the momentary gist perception.
Remarkably, we can do rapid segmentation and categorization. For
instance, looking at a lot of round and elliptic items of different
shades of green and yellow, we can see a single set of fall leaves in
one case or a set of apples among leaves in another case. It can be
explained by a set of statistical properties that our visual system can
extract from the feature distribution. I’ll show the results of
experiments showing how we extract these properties and for the first
time present a neurally plausible model of ensemble-based

С уважением,
Екатерина Печенкова,
координатор Московского семинара по когнитивной науке.

Видеозаписи Московского семинара по когнитивной науке:

Ekaterina V. Pechenkova <coglab на virtualcoglab.org>

Подробная информация о списке рассылки Seminar