原因による図形の視覚的なセグメンテーションを図示しています

The illustrates visual segmentation of shape by cause.

• Flip Phillips
• Roland W Fleming

抄録

三次元（3D）形状知覚は、視覚の最も重要な機能の一つです。物体認識から道具の使用に至るまで、多くの作業に欠かせないものですが、脳がどのように形状を表現しているのかは、まだ十分に理解されていません。ほとんどの理論では、純粋に幾何学的な計算（例：奥行き、曲率、対称性の推定）に焦点が当てられている。しかし、ここでは、形の知覚には、形を明確な因果関係を持つ特徴に分解する洗練された推論も含まれていることを発見した。ストラッツァ（1850）のように、布に包まれた人物が鮮やかに描かれた大理石の彫刻にヒントを得て、我々は、見慣れない形を布で包むことで複合的な形状を作り出した。このような構造を理解するためには、形状をその原因に基づいてセグメント化し、塊や隆起が物体のせいなのか、布の波紋や折り目のせいなのかを区別する必要があります。織物の有無にかかわらず、対象物の三次元スキャンは、観察者の判断を比較するために、真の物理的な表面の浮き彫りの根拠となる測定値を提供した。仮想絵画の課題では、参加者は、表面の隆起が隠された物体に起因すると思われるものと、カーテンに起因するものとを示した。別の実験では、参加者は両方の表面層の知覚された深さのプロファイルを示した。その結果、被験者は織物に属する特徴と、その下にある物体に起因する特徴とをしっかりと区別することができた。これらの結果から、これらの知見は、因果関係のある起源に基づいて形状を解析する視覚的形状分割プロセスの動作を明らかにした。

Three-dimensional (3D) shape perception is one of the most important functions of vision. It is crucial for many tasks, from object recognition to tool use, and yet how the brain represents shape remains poorly understood. Most theories focus on purely geometrical computations (e.g., estimating depths, curvatures, symmetries). Here, however, we find that shape perception also involves sophisticated inferences that parse shapes into features with distinct causal origins. Inspired by marble sculptures such as Strazza's (1850), which vividly depict figures swathed in cloth, we created composite shapes by wrapping unfamiliar forms in textile, so that the observable surface relief was the result of complex interactions between the underlying object and overlying fabric. Making sense of such structures requires segmenting the shape based on their causes, to distinguish whether lumps and ridges are due to the shrouded object or to the ripples and folds of the overlying cloth. Three-dimensional scans of the objects with and without the textile provided ground-truth measures of the true physical surface reliefs, against which observers' judgments could be compared. In a virtual painting task, participants indicated which surface ridges appeared to be caused by the hidden object and which were due to the drapery. In another experiment, participants indicated the perceived depth profile of both surface layers. Their responses reveal that they can robustly distinguish features belonging to the textile from those due to the underlying object. Together, these findings reveal the operation of visual shape-segmentation processes that parse shapes based on their causal origin.

Copyright © 2020 the Author(s). Published by PNAS.