Periphere Wahrnehmung beim Verfolgen mehrerer Objekte

Einleitung Beim Multiple-Object-Tracking müssen mehrere, sich bewegende Zielobjekte visuell ver-folgt werden. Dabei scheint es vorteilhaft zu sein, den Blick zwischen den Zielobjekten zu verankern, um Bewegungsinformationen peripher wahrzunehmen (Fehd & Seiffert, 2010). Nach Prüfung dieser Annahme (Experiment 1) wurde getestet, wie gut und schnell auf Bewegungs- und Formveränderungen der Zielobjekte reagiert werden kann (Experiment 2), um die Funktionalität der peripheren Wahrnehmung zu überprüfen. Methode 14 Teilnehmer hatten die Aufgabe, zum Ende eines Einzelversuchs 4 aus 10 Vierecken wiederzuerkennen, die sich linear für 6 s in einem projizierten Quadrat bewegten. Dabei wurden 3 Geschwindigkeiten (6, 9 und 12°/s) in 9 Blöcken à 15 Versuchen präsentiert, um herauszufinden, bei welcher Geschwindigkeit der Blickpunkt die längste Zeit auf dem Centroid der 4 Zielobjekte liegt und damit die Zielobjekte lange peripher wahrgenommen werden. In Experiment 2 sollten Teilnehmer bei dieser „optimalen“ Geschwindigkeit auf das Anhalten der Vierecke oder deren Formveränderung zur Raute (Manipulation:0.5 s) mit Knopfdruck reagieren, bei ausbleibender Veränderung hingegen die 4 Zielobjekte wiedererkennen (3 Bedingungen in 10 Blöcken à 12 Versuchen). Erwartet wurde, dass Bewegungsveränderungen häufiger und schneller erkannt werden als Formverände-rungen. Ergebnisse Der Geschwindigkeitsvergleich in Experiment 1 ergab, dass der Blick bei 6°/s die längste Zeit (46 %) auf den Centroid gerichtet ist, F(2,132) = 9.68, p < .01, ηp2 = .13 und die 4 Ziel-objekte bei dieser Geschwindigkeit signifikant häufiger wiedererkannt werden (59 %), F(2,132) = 37.62, p < .01, ηp2 = .36. In Experiment 2 wurde festgestellt, dass Bewegungs-veränderungen häufiger erkannt werden (83 %) als Formveränderungen (59 %), F(1,78) = 65.52, p < .01, ηp2 = .46, wobei die Erkennungsleistung der 4 Zielobjekte mit Experiment 1 vergleichbar ist (58%). Diskussion Die periphere Wahrnehmung scheint immer dann funktional zu sein, wenn mehrere, für eine Aufgabe relevante Objekte gleichzeitig verfolgt werden müssen und wenn Verände-rungen, besonders der Bewegung, schnell erkannt werden müssen. Weitere Untersu-chungen sollen zeigen, ob diese Funktionalität der peripheren Wahrnehmung auch im Sport (z.B. beim gleichzeitigen Verfolgen mehrerer Gegenspieler) erkannt werden kann. Literatur Fehd, H. M. & Seiffert, A. E. (2010). Looking at the center of the targets helps multiple object tracking. Journal of Vision, 10, 1–13.

Funktionalität peripherer Wahrnehmung bei Trackingaufgaben

Introduction: Beim Multiple-Object-Tracking müssen mehrere, sich bewegende Zielobjekte visuell verfolgt werden. Dabei scheint es vorteilhaft zu sein, den Blick zwischen den Zielobjekten zu verankern, um Bewegungsinformationen peripher wahrzunehmen (Fehd & Seiffert, 2010). Nach Prüfung dieser Annahme (Experiment 1) wurde getestet, wie gut und schnell auf Bewegungs- und Formveränderungen der Zielobjekte reagiert werden kann (Experiment 2), um die Funktionalität der peripheren Wahrnehmung zu überprüfen. Methods: 14 Teilnehmer hatten die Aufgabe, zum Ende eines Einzelversuchs 4 aus 10 Vierecken wiederzuerkennen, die sich linear für 6 s in einem projizierten Quadrat bewegten. Dabei wurden 3 Geschwindigkeiten (6, 9 und 12°/s) in 9 Blöcken à 15 Versuchen präsentiert, um die Ergebnisse von Fehd und Seiffert (2010) zu replizieren. In Experiment 2 sollten Teilnehmer auf das Anhalten eines Targets oder dessen Formveränderung zur Raute (Manipulation: 0.5 s) mit Knopfdruck reagieren, bei ausbleibender Veränderung hingegen die 4 Zielobjekte wiedererkennen (3 Bedingungen in 10 Blöcken à 12 Versuchen). Durch die Bestimmung von Sakkadenlatenzen (definiert als Zeitraum zwischen Beginn der Objektveränderung und Sakkadenbeginn auf das Objekt) kann bestimmt werden, ob die Veränderung bereits peripher wahrgenommen wurde. Unter anderem aufgrund der Sensitivität der Netzhaut gegenüber Bewegungen wurde erwartet, dass Bewegungsveränderungen häufiger und schneller erkannt werden und dass häufiger bereits reagiert werden kann, bevor der Blick auf dem veränderten Zielobjekt ist. Results: Experiment 1 ergab einen signifikanten Haupteffekt für Geschwindigkeit, F(2,26) = 62.66, p < .01, ηp2 = .83, mit höchsten Richtigkeiten bei 6°/s (58%). Ein Haupteffekt für Blickort, F(2,26) = 76.40, p < .01, ηp2 = .85, zeigt, dass der Blick unabhängig von der Geschwindigkeit länger auf dem Centroid war als auf Targets und Distraktoren. Aufgrund der höchsten Richtigkeiten bei 6°/s wurde diese Geschwindigkeit in Experiment 2 eingesetzt und festgestellt, dass Bewegungsveränderungen häufiger erkannt werden (83 %) als Formveränderungen (59 %), F(1,10) = 17.20, p < .01, ηp2 = .63. Unterschiede in Sakkadenlatenzen, F(1,10) = 6.73, p = .03, ηp2 = .40, deuten auf eine periphere Wahrnehmung der Bewegungsveränderungen hin. Experiment 3 wird zeigen, ob Sakkaden das Monitoring stören. Discussion/Conclusion: Die periphere Wahrnehmung scheint immer dann funktional zu sein, wenn mehrere, für eine Aufgabe relevante Objekte gleichzeitig verfolgt werden müssen und wenn Veränderungen, besonders der Bewegung, schnell erkannt werden müssen. Weitere Untersuchungen sollen zeigen, ob diese Funktionalität der peripheren Wahrnehmung auch im Sport (z.B. beim gleichzeitigen Verfolgen mehrerer Gegenspieler) erkannt werden kann. References: Fehd, H. M. & Seiffert, A. E. (2010). Looking at the center of the targets helps multiple object tracking. Journal of Vision, 10, 1–13.

Funktionalität peripherer Wahrnehmung bei Trackingaufgaben

Schlüsselwörter: Multiple-Object-Tracking, Sakkadenlatenz, Erkennungsleistung Einleitung Beim Multiple-Object-Tracking müssen mehrere, sich bewegende Zielobjekte visuell ver-folgt werden. Dabei scheint es vorteilhaft zu sein, den Blick zwischen den Zielobjekten zu verankern, um Bewegungsinformationen peripher wahrzunehmen (Fehd & Seiffert, 2010). Nach Prüfung dieser Annahme (Experiment 1) wurde getestet, wie gut und schnell auf Bewegungs- und Formveränderungen der Zielobjekte reagiert werden kann (Experiment 2), um die Funktionalität der peripheren Wahrnehmung zu überprüfen Methode 14 Teilnehmer hatten die Aufgabe, zum Ende eines Einzelversuchs 4 aus 10 Vierecken wiederzuerkennen, die sich linear für 6 s in einem projizierten Quadrat bewegten. Dabei wurden 3 Geschwindigkeiten (6, 9 und 12°/s) in 9 Blöcken à 15 Versuchen präsentiert, um die Ergebnisse von Fehd und Seiffert (2010) zu replizieren. In Experiment 2 sollten Teilnehmer auf das Anhalten eines Targets oder dessen Formveränderung zur Raute (Manipulation: 0.5 s) mit Knopfdruck reagieren, bei ausbleibender Veränderung hinge-gen die 4 Zielobjekte wiedererkennen (3 Bedingungen in 10 Blöcken à 12 Versuchen). Erwartet wurde, dass Bewegungsveränderungen häufiger und schneller erkannt werden. Ergebnisse Experiment 1 ergab einen signifikanten Haupteffekt für Geschwindigkeit, F(2,26) = 62.66, p < .01, ηp2 = .83, mit höchsten Richtigkeiten bei 6°/s (58%). Ein Haupteffekt für Blickort, F(2,26) = 76.40, p < .01, ηp2 = .85, zeigt, dass der Blick unabhängig von der Geschwindig-keit länger auf dem Centroid war als auf Targets und Distraktoren. Aufgrund der höchs-ten Richtigkeiten bei 6°/s wurde diese Geschwindigkeit in Experiment 2 eingesetzt und festgestellt, dass Bewegungsveränderungen häufiger erkannt werden (83 %) als Form-veränderungen (59 %), F(1,10) = 17.20, p < .01, ηp2 = .63. Unterschiede in Sakkadenla-tenzen, F(1,10) = 6.73, p = .03, ηp2 = .40, deuten auf eine periphere Wahrnehmung der Bewegungsveränderungen hin. Experiment 3 wird zeigen, ob Sakkaden das Monitoring stören. Diskussion Die periphere Wahrnehmung scheint immer dann funktional zu sein, wenn mehrere, für eine Aufgabe relevante Objekte gleichzeitig verfolgt werden müssen und wenn Verände-rungen, besonders der Bewegung, schnell erkannt werden müssen. Weitere Untersu-chungen sollen zeigen, ob diese Funktionalität der peripheren Wahrnehmung auch im Sport (z.B. beim gleichzeitigen Verfolgen mehrerer Gegenspieler) erkannt werden kann. Literatur Fehd, H. M. & Seiffert, A. E. (2010). Looking at the center of the targets helps multiple object tracking. Journal of Vision, 10, 1–13.

Reduced foveal vision enhances peripheral monitoring and peripheral event detection

Introduction: Although it seems plausible that sports performance relies on high-acuity foveal vision, it could be empirically shown that myoptic blur (up to +2 diopters) does not harm performance in sport tasks that require foveal information pick-up like golf putting (Bulson, Ciuffreda, & Hung, 2008). How myoptic blur affects peripheral performance is yet unknown. Attention might be less needed for processing visual cues foveally and lead to better performance because peripheral cues are better processed as a function of reduced foveal vision, which will be tested in the current experiment. Methods: 18 sport science students with self-reported myopia volunteered as participants, all of them regularly wearing contact lenses. Exclusion criteria comprised visual correction other than myopic, correction of astigmatism and use of contact lenses out of Swiss delivery area. For each of the participants, three pairs of additional contact lenses (besides their regular lenses; used in the “plano” condition) were manufactured with an individual overcorrection to a retinal defocus of +1 to +3 diopters (referred to as “+1.00 D”, “+2.00 D”, and “+3.00 D” condition, respectively). Gaze data were acquired while participants had to perform a multiple object tracking (MOT) task that required to track 4 out of 10 moving stimuli. In addition, in 66.7 % of all trials, one of the 4 targets suddenly stopped during the motion phase for a period of 0.5 s. Stimuli moved in front of a picture of a sports hall to allow for foveal processing. Due to the directional hypotheses, the level of significance for one-tailed tests on differences was set at α = .05 and posteriori effect sizes were computed as partial eta squares (ηρ2). Results: Due to problems with the gaze-data collection, 3 participants had to be excluded from further analyses. The expectation of a centroid strategy was confirmed because gaze was closer to the centroid than the target (all p < .01). In comparison to the plano baseline, participants more often recalled all 4 targets under defocus conditions, F(1,14) = 26.13, p < .01, ηρ2 = .65. The three defocus conditions differed significantly, F(2,28) = 2.56, p = .05, ηρ2 = .16, with a higher accuracy as a function of a defocus increase and significant contrasts between conditions +1.00 D and +2.00 D (p = .03) and +1.00 D and +3.00 D (p = .03). For stop trials, significant differences could neither be found between plano baseline and defocus conditions, F(1,14) = .19, p = .67, ηρ2 = .01, nor between the three defocus conditions, F(2,28) = 1.09, p = .18, ηρ2 = .07. Participants reacted faster in “4 correct+button” trials under defocus than under plano-baseline conditions, F(1,14) = 10.77, p < .01, ηρ2 = .44. The defocus conditions differed significantly, F(2,28) = 6.16, p < .01, ηρ2 = .31, with shorter response times as a function of a defocus increase and significant contrasts between +1.00 D and +2.00 D (p = .01) and +1.00 D and +3.00 D (p < .01). Discussion: The results show that gaze behaviour in MOT is not affected to a relevant degree by a visual overcorrection up to +3 diopters. Hence, it can be taken for granted that peripheral event detection was investigated in the present study. This overcorrection, however, does not harm the capability to peripherally track objects. Moreover, if an event has to be detected peripherally, neither response accuracy nor response time is negatively affected. Findings could claim considerable relevance for all sport situations in which peripheral vision is required which now needs applied studies on this topic. References: Bulson, R. C., Ciuffreda, K. J., & Hung, G. K. (2008). The effect of retinal defocus on golf putting. Ophthalmic and Physiological Optics, 28, 334-344.

Use of Costas arrays in subpixel metrology

Subpixel methods increase the accuracy and efficiency of image detectors, processing units, and algorithms and provide very cost-effective systems for object tracking. A recently proposed method permits micropixel and submicropixel accuracies providing certain design constraints on the target are met. In this paper, we explore the use of Costas arrays - permutation matrices with ideal auto-ambiguity properties - for the design of such targets.

Software for "Realistic limits for subpixel movement detection"

Object tracking with subpixel accuracy is of fundamental importance in many fields since it provides optimal performance at relatively low-cost. Although there are many theoretical proposals that lead to resolution increments of several orders of magnitude, in practice, this resolution is limited by the imaging systems. In this paper we propose and demonstrate through numerical models a realistic limit for subpixel accuracy. The final result is that maximum achievable resolution enhancement is connected with the dynamic range of the image, i.e. the detection limit is 1/2^(nr.bits). Results here presented may help to proper design of superresolution experiments in microscopy, surveillance, defense and other fields.

Realistic limits for subpixel movement detection

Object tracking with subpixel accuracy is of fundamental importance in many fields since it provides optimal performance at relatively low cost. Although there are many theoretical proposals that lead to resolution increments of several orders of magnitude, in practice this resolution is limited by the imaging systems. In this paper we propose and demonstrate through simple numerical models a realistic limit for subpixel accuracy. The final result is that maximum achievable resolution enhancement is connected with the dynamic range of the image, i.e., the detection limit is 1/2∧(nr.bits). The results here presented may aid in proper design of superresolution experiments in microscopy, surveillance, defense, and other fields.

Using psilocybin to investigate the relationship between attention, working memory, and the serotonin 1A and 2A receptors

Increasing evidence suggests a link between attention, working memory, serotonin (5-HT), and prefrontal cortex activity. In an attempt to tease out the relationship between these elements, this study tested the effects of the hallucinogenic mixed 5-HT1A/2A receptor agonist psilocybin alone and after pretreatment with the 5-HT2A antagonist ketanserin. Eight healthy human volunteers were rested on a multiple-object tracking task and spatial working memory task under the four conditions: placebo, psilocybin (215 mu g/kg), ketanserin (50 mg), and psilocybin and ketanserin. Psilocybin significantly reduced attentional tracking ability, but had no significant effect on spatial working memory, suggesting a functional dissociation between the two tasks. Pretreatment with ketanserin did not attenuate the effect of psilocybin on attentional performance, suggestinga primary involvement of the 5-HT1A receptor in the observed defecit. Based on physiological and pharmacological data,we speculate that this impaired attentional performance may reflect a reduced ability to suppress or ignore distracting stimuli rather than reduced attentional capacity. The clinical relevance of these results is also discussed.

Socio-economic vision graph generation and handover in distributed smart camera networks

In this article we present an approach to object tracking handover in a network of smart cameras, based on self-interested autonomous agents, which exchange responsibility for tracking objects in a market mechanism, in order to maximise their own utility. A novel ant-colony inspired mechanism is used to learn the vision graph, that is, the camera neighbourhood relations, during runtime, which may then be used to optimise communication between cameras. The key benefits of our completely decentralised approach are on the one hand generating the vision graph online, enabling efficient deployment in unknown scenarios and camera network topologies, and on the other hand relying only on local information, increasing the robustness of the system. Since our market-based approach does not rely on a priori topology information, the need for any multicamera calibration can be avoided. We have evaluated our approach both in a simulation study and in network of real distributed smart cameras.

Improved adaptivity and robustness in decentralised multi-camera networks

In this paper we present increased adaptivity and robustness in distributed object tracking by multi-camera networks using a socio-economic mechanism for learning the vision graph. To build-up the vision graph autonomously within a distributed smart-camera network, we use an ant-colony inspired mechanism, which exchanges responsibility for tracking objects using Vickrey auctions. Employing the learnt vision graph allows the system to optimise its communication continuously. Since distributed smart camera networks are prone to uncertainties in individual cameras, such as failures or changes in extrinsic parameters, the vision graph should be sufficiently robust and adaptable during runtime to enable seamless tracking and optimised communication. To better reflect real smart-camera platforms and networks, we consider that communication and handover are not instantaneous, and that cameras may be added, removed or their properties changed during runtime. Using our dynamic socio-economic approach, the network is able to continue tracking objects well, despite all these uncertainties, and in some cases even with improved performance. This demonstrates the adaptivity and robustness of our approach.

Learning to be different:heterogeneity and efficiency in distributed smart camera networks

In this paper we study the self-organising behaviour of smart camera networks which use market-based handover of object tracking responsibilities to achieve an efficient allocation of objects to cameras. Specifically, we compare previously known homogeneous configurations, when all cameras use the same marketing strategy, with heterogeneous configurations, when each camera makes use of its own, possibly different marketing strategy. Our first contribution is to establish that such heterogeneity of marketing strategies can lead to system wide outcomes which are Pareto superior when compared to those possible in homogeneous configurations. However, since the particular configuration required to lead to Pareto efficiency in a given scenario will not be known in advance, our second contribution is to show how online learning of marketing strategies at the individual camera level can lead to high performing heterogeneous configurations from the system point of view, extending the Pareto front when compared to the homogeneous case. Our third contribution is to show that in many cases, the dynamic behaviour resulting from online learning leads to global outcomes which extend the Pareto front even when compared to static heterogeneous configurations. Our evaluation considers results obtained from an open source simulation package as well as data from a network of real cameras. © 2013 IEEE.

Self-organising zooms for decentralised redundancy management in visual sensor networks

When visual sensor networks are composed of cameras which can adjust the zoom factor of their own lens, one must determine the optimal zoom levels for the cameras, for a given task. This gives rise to an important trade-off between the overlap of the different cameras’ fields of view, providing redundancy, and image quality. In an object tracking task, having multiple cameras observe the same area allows for quicker recovery, when a camera fails. In contrast having narrow zooms allow for a higher pixel count on regions of interest, leading to increased tracking confidence. In this paper we propose an approach for the self-organisation of redundancy in a distributed visual sensor network, based on decentralised multi-objective online learning using only local information to approximate the global state. We explore the impact of different zoom levels on these trade-offs, when tasking omnidirectional cameras, having perfect 360-degree view, with keeping track of a varying number of moving objects. We further show how employing decentralised reinforcement learning enables zoom configurations to be achieved dynamically at runtime according to an operator’s preference for maximising either the proportion of objects tracked, confidence associated with tracking, or redundancy in expectation of camera failure. We show that explicitly taking account of the level of overlap, even based only on local knowledge, improves resilience when cameras fail. Our results illustrate the trade-off between maintaining high confidence and object coverage, and maintaining redundancy, in anticipation of future failure. Our approach provides a fully tunable decentralised method for the self-organisation of redundancy in a changing environment, according to an operator’s preferences.

A multimedia indexing and retrieval framework for multimedia database systems

The main challenges of multimedia data retrieval lie in the effective mapping between low-level features and high-level concepts, and in the individual users' subjective perceptions of multimedia content. ^ The objectives of this dissertation are to develop an integrated multimedia indexing and retrieval framework with the aim to bridge the gap between semantic concepts and low-level features. To achieve this goal, a set of core techniques have been developed, including image segmentation, content-based image retrieval, object tracking, video indexing, and video event detection. These core techniques are integrated in a systematic way to enable the semantic search for images/videos, and can be tailored to solve the problems in other multimedia related domains. In image retrieval, two new methods of bridging the semantic gap are proposed: (1) for general content-based image retrieval, a stochastic mechanism is utilized to enable the long-term learning of high-level concepts from a set of training data, such as user access frequencies and access patterns of images. (2) In addition to whole-image retrieval, a novel multiple instance learning framework is proposed for object-based image retrieval, by which a user is allowed to more effectively search for images that contain multiple objects of interest. An enhanced image segmentation algorithm is developed to extract the object information from images. This segmentation algorithm is further used in video indexing and retrieval, by which a robust video shot/scene segmentation method is developed based on low-level visual feature comparison, object tracking, and audio analysis. Based on shot boundaries, a novel data mining framework is further proposed to detect events in soccer videos, while fully utilizing the multi-modality features and object information obtained through video shot/scene detection. ^ Another contribution of this dissertation is the potential of the above techniques to be tailored and applied to other multimedia applications. This is demonstrated by their utilization in traffic video surveillance applications. The enhanced image segmentation algorithm, coupled with an adaptive background learning algorithm, improves the performance of vehicle identification. A sophisticated object tracking algorithm is proposed to track individual vehicles, while the spatial and temporal relationships of vehicle objects are modeled by an abstract semantic model. ^

An incremental multilinear system for human face learning and recognition

This dissertation establishes a novel system for human face learning and recognition based on incremental multilinear Principal Component Analysis (PCA). Most of the existing face recognition systems need training data during the learning process. The system as proposed in this dissertation utilizes an unsupervised or weakly supervised learning approach, in which the learning phase requires a minimal amount of training data. It also overcomes the inability of traditional systems to adapt to the testing phase as the decision process for the newly acquired images continues to rely on that same old training data set. Consequently when a new training set is to be used, the traditional approach will require that the entire eigensystem will have to be generated again. However, as a means to speed up this computational process, the proposed method uses the eigensystem generated from the old training set together with the new images to generate more effectively the new eigensystem in a so-called incremental learning process. In the empirical evaluation phase, there are two key factors that are essential in evaluating the performance of the proposed method: (1) recognition accuracy and (2) computational complexity. In order to establish the most suitable algorithm for this research, a comparative analysis of the best performing methods has been carried out first. The results of the comparative analysis advocated for the initial utilization of the multilinear PCA in our research. As for the consideration of the issue of computational complexity for the subspace update procedure, a novel incremental algorithm, which combines the traditional sequential Karhunen-Loeve (SKL) algorithm with the newly developed incremental modified fast PCA algorithm, was established. In order to utilize the multilinear PCA in the incremental process, a new unfolding method was developed to affix the newly added data at the end of the previous data. The results of the incremental process based on these two methods were obtained to bear out these new theoretical improvements. Some object tracking results using video images are also provided as another challenging task to prove the soundness of this incremental multilinear learning method.

Expertise sportive et entraînement perceptivo-cognitif de l’athlète

Pour être performant au plus haut niveau, les athlètes doivent posséder une capacité perceptivo-cognitive supérieure à la moyenne. Cette faculté, reflétée sur le terrain par la vision et l’intelligence de jeu des sportifs, permet d’extraire l’information clé de la scène visuelle. La science du sport a depuis longtemps observé l’expertise perceptivo-cognitive au sein de l’environnement sportif propre aux athlètes. Récemment, des études ont rapporté que l’expertise pouvait également se refléter hors de ce contexte, lors d’activités du quotidien par exemple. De plus, les récentes théories entourant la capacité plastique du cerveau ont amené les chercheurs à développer des outils pour entraîner les capacités perceptivo-cognitives des athlètes afin de les rendre plus performants sur le terrain. Ces méthodes sont la plupart du temps contextuelles à la discipline visée. Cependant, un nouvel outil d’entraînement perceptivo-cognitif, nommé 3-Dimensional Multiple Object Tracking (3D-MOT) et dénué de contexte sportif, a récemment vu le jour et a fait l’objet de nos recherches. Un de nos objectifs visait à mettre en évidence l’expertise perceptivo-cognitive spécifique et non-spécifique chez des athlètes lors d’une même étude. Nous avons évalué la perception du mouvement biologique chez des joueurs de soccer et des non-athlètes dans une salle de réalité virtuelle. Les sportifs étaient systématiquement plus performants en termes d’efficacité et de temps de réaction que les novices pour discriminer la direction du mouvement biologique lors d’un exercice spécifique de soccer (tir) mais également lors d’une action issue du quotidien (marche). Ces résultats signifient que les athlètes possèdent une meilleure capacité à percevoir les mouvements biologiques humains effectués par les autres. La pratique du soccer semble donc conférer un avantage fondamental qui va au-delà des fonctions spécifiques à la pratique d’un sport. Ces découvertes sont à mettre en parallèle avec la performance exceptionnelle des athlètes dans le traitement de scènes visuelles dynamiques et également dénuées de contexte sportif. Des joueurs de soccer ont surpassé des novices dans le test de 3D-MOT qui consiste à suivre des cibles en mouvement et stimule les capacités perceptivo-cognitives. Leur vitesse de suivi visuel ainsi que leur faculté d’apprentissage étaient supérieures. Ces résultats confirmaient des données obtenues précédemment chez des sportifs. Le 3D-MOT est un test de poursuite attentionnelle qui stimule le traitement actif de l’information visuelle dynamique. En particulier, l’attention sélective, dynamique et soutenue ainsi que la mémoire de travail. Cet outil peut être utilisé pour entraîner les fonctions perceptivo-cognitives des athlètes. Des joueurs de soccer entraînés au 3D-MOT durant 30 sessions ont montré une amélioration de la prise de décision dans les passes de 15% sur le terrain comparés à des joueurs de groupes contrôles. Ces données démontrent pour la première fois un transfert perceptivo-cognitif du laboratoire au terrain suivant un entraînement perceptivo-cognitif non-contextuel au sport de l’athlète ciblé. Nos recherches aident à comprendre l’expertise des athlètes par l’approche spécifique et non-spécifique et présentent également les outils d’entraînements perceptivo-cognitifs, en particulier le 3D-MOT, pour améliorer la performance dans le sport de haut-niveau.