Neural mechanisms of visual object priming: evidence for perceptual and semantic distinctions in fusiform cortex

Previous functional imaging studies have shown that facilitated processing of a visual object on repeated, relative to initial, presentation (i.e., repetition priming) is associated with reductions in neural activity in multiple regions, including fusiforin/lateral occipital cortex. Moreover, activity reductions have been found, at diminished levels, when a different exemplar of an object is presented on repetition. In one previous study, the magnitude of diminished priming across exemplars was greater in the right relative to the left fusiform, suggesting greater exemplar specificity in the right. Another previous study, however, observed fusiform lateralization modulated by object viewpoint, but not object exemplar. The present fMRI study sought to determine whether the result of differential fusiform responses for perceptually different exemplars could be replicated. Furthermore, the role of the left fusiform cortex in object recognition was investigated via the inclusion of a lexical/semantic manipulation. Right fusiform cortex showed a significantly greater effect of exemplar change than left fusiform, replicating the previous result of exemplar-specific fusiform lateralization. Right fusiform and lateral occipital cortex were not differentially engaged by the lexical/semantic manipulation, suggesting that their role in visual object recognition is predominantly in the. C visual discrimination of specific objects. Activation in left fusiform cortex, but not left lateral occipital cortex, was modulated by both exemplar change and lexical/semantic manipulation, with further analysis suggesting a posterior-to-anterior progression between regions involved in processing visuoperceptual and lexical/semantic information about objects. The results are consistent with the view that the right fusiform plays a greater role in processing specific visual form information about objects, whereas the left fusiform is also involved in lexical/semantic processing. (C) 2003 Elsevier Science (USA). All rights reserved.

Impaired performance on the rapid visual information processing task (RVIP) could be an endophenotype of schizophrenia

The aim of the present study was to investigate whether healthy first-degree relatives of schizophrenia patients show reduced sensitivity performance, higher intra-individual variability (IIV) in reaction time (RT), and a steeper decline in sensitivity over time in a sustained attention task. Healthy first-degree relatives of schizophrenia patients (n=23) and healthy control subjects (n=46) without a family history of schizophrenia performed a demanding version of the Rapid Visual Information Processing task (RVIP). RTs, hits, false alarms, and the sensitivity index A' were assessed. The relatives were significantly less sensitive, tended to have higher IIV in RT, but sustained the impaired level of sensitivity over time. Impaired performance on the RVIP is a possible endophenotype for schizophrenia. Higher IIV in RT, apparently caused by impaired context representations, might result in fluctuations in control and lead to more frequent attentional lapses.

Investigating human audio-visual object perception with a combination of hypothesis-generating and hypothesis-testing fMRI analysis tools

Primate multisensory object perception involves distributed brain regions. To investigate the network character of these regions of the human brain, we applied data-driven group spatial independent component analysis (ICA) to a functional magnetic resonance imaging (fMRI) data set acquired during a passive audio-visual (AV) experiment with common object stimuli. We labeled three group-level independent component (IC) maps as auditory (A), visual (V), and AV, based on their spatial layouts and activation time courses. The overlap between these IC maps served as definition of a distributed network of multisensory candidate regions including superior temporal, ventral occipito-temporal, posterior parietal and prefrontal regions. During an independent second fMRI experiment, we explicitly tested their involvement in AV integration. Activations in nine out of these twelve regions met the max-criterion (A < AV > V) for multisensory integration. Comparison of this approach with a general linear model-based region-of-interest definition revealed its complementary value for multisensory neuroimaging. In conclusion, we estimated functional networks of uni- and multisensory functional connectivity from one dataset and validated their functional roles in an independent dataset. These findings demonstrate the particular value of ICA for multisensory neuroimaging research and using independent datasets to test hypotheses generated from a data-driven analysis.

Use Of Conspecific Gestural Cues To Solve An Object-Choice Task In Tufted Capuchin Monkeys (Cebus Apella)

Capuchin monkeys, Cebus sp., utilize a wide array of gestural displays in the wild, including facial displays such as lip-smacking and bare-teeth displays. In captivity, they have been shown to respond to the head orientation of humans, show sensitivity to human attentional states, as well as follow human gazes behind barriers. In this study, I investigated whether tufted capuchin monkeys (Cebus apella) would attend to and utilize the gestural cues of a conspecific to obtain a hidden reward. Two capuchins faced each other in separate compartments of an apparatus with an open field in between. The open field contained two cups with holes on one side such that only one monkey, a so-called cuing monkey, could see the reward inside one of the cups. I then moved the cups toward the other signal-receiving monkey and assessed whether it would utilize untrained cues provided by the cuing monkey to select the cup containing the reward. Two of four female capuchin monkeys learned to select the cup containing the reward significantly more often than chance. Neither of these two monkeys performed over chance spontaneously, however, and the other two monkeys never performed above chance despite many blocks of trials. Successful choices by two monkeys to obtain hidden rewards provided experimental evidence that capuchin monkeys attend to and utilize the gestural cues of conspecifics.

Analysis of eye and head coordination in a visual peripheral recognition task

Coordinated eye and head movements simultaneously occur to scan the visual world for relevant targets. However, measuring both eye and head movements in experiments allowing natural head movements may be challenging. This paper provides an approach to study eye-head coordination: First, we demonstra- te the capabilities and limits of the eye-head tracking system used, and compare it to other technologies. Second, a beha- vioral task is introduced to invoke eye-head coordination. Third, a method is introduced to reconstruct signal loss in video- based oculography caused by cornea reflection artifacts in order to extend the tracking range. Finally, parameters of eye- head coordination are identified using EHCA (eye-head co- ordination analyzer), a MATLAB software which was developed to analyze eye-head shifts. To demonstrate the capabilities of the approach, a study with 11 healthy subjects was performed to investigate motion behavior. The approach presented here is discussed as an instrument to explore eye-head coordination, which may lead to further insights into attentional and motor symptoms of certain neurological or psychiatric diseases, e.g., schizophrenia.

A visual object counter based on a multimodal data association for embedded systems with limited computational power

A low complex but highly-efficient object counter algorithm is presented that can be embedded in hardware with a low computational power. This is achieved by a novel soft-data association strategy that can handle multimodal distributions.

Development of a visual object tracking system using a compressive sensing framework for modeling the appearance

En el presente trabajo se aborda el problema del seguimiento de objetos, cuyo objetivo es encontrar la trayectoria de un objeto en una secuencia de video. Para ello, se ha desarrollado un método de seguimiento-por-detección que construye un modelo de apariencia en un dominio comprimido usando una nueva e innovadora técnica: “compressive sensing”. La única información necesaria es la situación del objeto a seguir en la primera imagen de la secuencia. El seguimiento de objetos es una aplicación típica del área de visión artificial con un desarrollo de bastantes años. Aun así, sigue siendo una tarea desafiante debido a varios factores: cambios de iluminación, oclusión parcial o total de los objetos y complejidad del fondo de la escena, los cuales deben ser considerados para conseguir un seguimiento robusto. Para lidiar lo más eficazmente posible con estos factores, hemos propuesto un algoritmo de tracking que entrena un clasificador Máquina Vector Soporte (“Support Vector Machine” o SVM en sus siglas en inglés) en modo online para separar los objetos del fondo de la escena. Con este fin, hemos generado nuestro modelo de apariencia por medio de un descriptor de características muy robusto que describe los objetos y el fondo devolviendo un vector de dimensiones muy altas. Por ello, se ha implementado seguidamente un paso para reducir la dimensionalidad de dichos vectores y así poder entrenar nuestro clasificador en un dominio mucho menor, al que denominamos domino comprimido. La reducción de la dimensionalidad de los vectores de características se basa en la teoría de “compressive sensing”, que dice que una señal con poca dispersión (pocos componentes distintos de cero) puede estar bien representada, e incluso puede ser reconstruida, a partir de un conjunto muy pequeño de muestras. La teoría de “compressive sensing” se ha aplicado satisfactoriamente en este trabajo y diferentes técnicas de medida y reconstrucción han sido probadas para evaluar nuestros vectores reducidos, de tal forma que se ha verificado que son capaces de preservar la información de los vectores originales. También incluimos una actualización del modelo de apariencia del objeto a seguir, mediante el reentrenamiento de nuestro clasificador en cada cuadro de la secuencia con muestras positivas y negativas, las cuales han sido obtenidas a partir de la posición predicha por el algoritmo de seguimiento en cada instante temporal. El algoritmo propuesto ha sido evaluado en distintas secuencias y comparado con otros algoritmos del estado del arte de seguimiento, para así demostrar el éxito de nuestro método.

Self-Learning Embedded System for Object Identification in Intelligent Infrastructure Sensors

The emergence of new horizons in the field of travel assistant management leads to the development of cutting-edge systems focused on improving the existing ones. Moreover, new opportunities are being also presented since systems trend to be more reliable and autonomous. In this paper, a self-learning embedded system for object identification based on adaptive-cooperative dynamic approaches is presented for intelligent sensor’s infrastructures. The proposed system is able to detect and identify moving objects using a dynamic decision tree. Consequently, it combines machine learning algorithms and cooperative strategies in order to make the system more adaptive to changing environments. Therefore, the proposed system may be very useful for many applications like shadow tolls since several types of vehicles may be distinguished, parking optimization systems, improved traffic conditions systems, etc.

Classic identity negative priming involves accessing semantic representations in the left anterior temporal cortex

Classic identity negative priming (NP) refers to the finding that when an object is ignored, subsequent naming responses to it are slower than when it has not been previously ignored (Tipper, S.P., 1985. The negative priming effect: inhibitory priming by ignored objects. Q. J. Exp. Psychol. 37A, 571-590). It is unclear whether this phenomenon arises due to the involvement of abstract semantic representations that the ignored object accesses automatically. Contemporary connectionist models propose a key role for the anterior temporal cortex in the representation of abstract semantic knowledge (e.g., McClelland, J.L., Rogers, T.T., 2003. The parallel distributed processing approach to semantic cognition. Nat. Rev. Neurosci. 4, 310-322), suggesting that this region should be involved during performance of the classic identity NP task if it involves semantic access. Using high-field (4 T) event-related functional magnetic resonance imaging, we observed increased BOLD responses in the left anterolateral temporal cortex including the temporal pole that was directly related to the magnitude of each individual's NP effect, supporting a semantic locus. Additional signal increases were observed in the supplementary eye fields (SEF) and left inferior parietal lobule (IPL). (c) 2006 Elsevier Inc. All rights reserved.

Adults with dyslexia demonstrate large effects of crowding and detrimental effects of distractors in a visual tilt discrimination task

Previous research has shown that adults with dyslexia (AwD) are disproportionately impacted by close spacing of stimuli and increased numbers of distractors in a visual search task compared to controls [1]. Using an orientation discrimination task, the present study extended these findings to show that even in conditions where target search was not required: (i) AwD had detrimental effects of both crowding and increased numbers of distractors; (ii) AwD had more pronounced difficulty with distractor exclusion in the left visual field and (iii) measures of crowding and distractor exclusion correlated significantly with literacy measures. Furthermore, such difficulties were not accounted for by the presence of covarying symptoms of ADHD in the participant groups. These findings provide further evidence to suggest that the ability to exclude distracting stimuli likely contributes to the reported visual attention difficulties in AwD and to the aetiology of literacy difficulties. The pattern of results is consistent with weaker and asymmetric attention in AwD.

Dataset Fusion application on deep learning Object Detection task

Application of dataset fusion techniques to an object detection task, involving the use of deep learning as convolutional neural networks, to manage to create a single RCNN architecture able to inference with good performances on two distinct datasets with different domains.

Redundancy gain : manifestations, causes and predictions

Les temps de réponse dans une tache de reconnaissance d’objets visuels diminuent de façon significative lorsque les cibles peuvent être distinguées à partir de deux attributs redondants. Le gain de redondance pour deux attributs est un résultat commun dans la littérature, mais un gain causé par trois attributs redondants n’a été observé que lorsque ces trois attributs venaient de trois modalités différentes (tactile, auditive et visuelle). La présente étude démontre que le gain de redondance pour trois attributs de la même modalité est effectivement possible. Elle inclut aussi une investigation plus détaillée des caractéristiques du gain de redondance. Celles-ci incluent, outre la diminution des temps de réponse, une diminution des temps de réponses minimaux particulièrement et une augmentation de la symétrie de la distribution des temps de réponse. Cette étude présente des indices que ni les modèles de course, ni les modèles de coactivation ne sont en mesure d’expliquer l’ensemble des caractéristiques du gain de redondance. Dans ce contexte, nous introduisons une nouvelle méthode pour évaluer le triple gain de redondance basée sur la performance des cibles doublement redondantes. Le modèle de cascade est présenté afin d’expliquer les résultats de cette étude. Ce modèle comporte plusieurs voies de traitement qui sont déclenchées par une cascade d’activations avant de satisfaire un seul critère de décision. Il offre une approche homogène aux recherches antérieures sur le gain de redondance. L’analyse des caractéristiques des distributions de temps de réponse, soit leur moyenne, leur symétrie, leur décalage ou leur étendue, est un outil essentiel pour cette étude. Il était important de trouver un test statistique capable de refléter les différences au niveau de toutes ces caractéristiques. Nous abordons la problématique d’analyser les temps de réponse sans perte d’information, ainsi que l’insuffisance des méthodes d’analyse communes dans ce contexte, comme grouper les temps de réponses de plusieurs participants (e. g. Vincentizing). Les tests de distributions, le plus connu étant le test de Kolmogorov- Smirnoff, constituent une meilleure alternative pour comparer des distributions, celles des temps de réponse en particulier. Un test encore inconnu en psychologie est introduit : le test d’Anderson-Darling à deux échantillons. Les deux tests sont comparés, et puis nous présentons des indices concluants démontrant la puissance du test d’Anderson-Darling : en comparant des distributions qui varient seulement au niveau de (1) leur décalage, (2) leur étendue, (3) leur symétrie, ou (4) leurs extrémités, nous pouvons affirmer que le test d’Anderson-Darling reconnait mieux les différences. De plus, le test d’Anderson-Darling a un taux d’erreur de type I qui correspond exactement à l’alpha tandis que le test de Kolmogorov-Smirnoff est trop conservateur. En conséquence, le test d’Anderson-Darling nécessite moins de données pour atteindre une puissance statistique suffisante.

Identification des corrélats neuronaux associés à la clôture perceptive des objets : une étude en potentiels évoqués

La capacité du système visuel humain à compléter une image partiellement dévoilée et à en dériver une forme globale à partir de ses fragments visibles incomplets est un phénomène qui suscite, jusqu’à nos jours, l’intérêt de nombreux scientifiques œuvrant dans différents milieux de recherche tels que l’informatique, l’ingénierie en intelligence artificielle, la perception et les neurosciences. Dans le cadre de la présente thèse, nous nous sommes intéressés spécifiquement sur les substrats neuronaux associés à ce phénomène de clôture perceptive. La thèse actuelle a donc pour objectif général d’explorer le décours spatio-temporel des corrélats neuronaux associés à la clôture perceptive au cours d’une tâche d’identification d’objets. Dans un premier temps, le premier article visera à caractériser la signature électrophysiologique liée à la clôture perceptive chez des personnes à développement typique dans le but de déterminer si les processus de clôture perceptive reflèteraient l’interaction itérative entre les mécanismes de bas et de haut-niveau et si ceux-ci seraient sollicités à une étape précoce ou tardive lors du traitement visuel de l’information. Dans un deuxième temps, le second article a pour objectif d’explorer le décours spatio-temporel des mécanismes neuronaux sous-tendant la clôture perceptive dans le but de déterminer si les processus de clôture perceptive des personnes présentant un trouble autistique se caractérisent par une signature idiosyncrasique des changements d’amplitude des potentiels évoqués (PÉs). En d’autres termes, nous cherchons à déterminer si la clôture perceptive en autisme est atypique et nécessiterait davantage la contribution des mécanismes de bas-niveau et/ou de haut-niveau. Les résultats du premier article indiquent que le phénomène de clôture perceptive est associé temporellement à l’occurrence de la composante de PÉs N80 et P160 tel que révélé par des différences significatives claires entre des objets et des versions méconnaissables brouillées. Nous proposons enfin que la clôture perceptive s’avère un processus de transition reflétant les interactions proactives entre les mécanismes neuronaux œuvrant à apparier l’input sensoriel fragmenté à une représentation d’objets en mémoire plausible. Les résultats du second article révèlent des effets précoces de fragmentation et d’identification obtenus au niveau de composantes de potentiels évoqués N80 et P160 et ce, en toute absence d’effets au niveau des composantes tardives pour les individus avec autisme de haut niveau et avec syndrome d’Asperger. Pour ces deux groupes du trouble du spectre autistique, les données électrophysiologiques suggèrent qu’il n’y aurait pas de pré-activation graduelle de l’activité des régions corticales, entre autres frontales, aux moments précédant et menant vers l’identification d’objets fragmentés. Pour les participants autistes et avec syndrome d’Asperger, les analyses statistiques démontrent d’ailleurs une plus importante activation au niveau des régions postérieures alors que les individus à développement typique démontrent une activation plus élevée au niveau antérieur. Ces résultats pourraient suggérer que les personnes du spectre autistique se fient davantage aux processus perceptifs de bas-niveau pour parvenir à compléter les images d’objets fragmentés. Ainsi, lorsque confrontés aux images d’objets partiellement visibles pouvant sembler ambiguës, les individus avec autisme pourraient démontrer plus de difficultés à générer de multiples prédictions au sujet de l’identité d’un objet qu’ils perçoivent. Les implications théoriques et cliniques, les limites et perspectives futures de ces résultats sont discutées.

Toward Never-Ending Object Learning for Robots

Thesis (Ph.D.)--University of Washington, 2016-06