Der Beitrag von Eigenbewegung zur Objekterkennung

Es ist bekannt, dass es für Personen schwieriger ist, Objekte aus neuen Ansichten zu erkennen wie aus schon bekannten Ansichten. Diese so genannte Ansichtsabhängigkeit wurde in zahlreichen Studien bestätigt und zeigt sich sowohl im Anstieg der Antwortzeit als auch in einer erhöhten Anzahl von Erkennungsfehlern. In natürlichen Umgebungen gibt es jedoch zwei Möglichkeiten die Ansicht eines Objekts zu verändern:  die erste ist die Rotation des Objekts vor einem stationären Beobachter (Objekt-Bewegung), die zweite ist die Bewegung des Beobachters um das Objekt (Beobachter-Bewegung). Simons et al. (2002) fassten ältere Studien zu diesen beiden Effekten zusammen und führten darüber hinaus eigene Experimente durch, in denen sie einen Unterschied zwischen Objekt- und Beobachter-Bewegung fanden: die Ansichtsabhängigkeit verschwand, wenn neue Ansichten auf Beobachterbewegungen zurück gingen und nicht auf  Objektbewegungen. Dieses Phänomen ist deshalb interessant, da lange Zeit geglaubt wurde, dass Objekterkennungsprozesse unabhängig von Eigenbewegung ablaufen. In diesem Projekt erforschen wir mit Hilfe von Virtueller Realität die Details dieses Phänomens, insbesondere folgende Fragen:
  • Ist das Phänomen spezifisch für kleinere Winkelunterschiede? Früher getestete Winkel lagen bei 40º (Simons et al., 2002), 50º und 90º (Zhao et al. 2007). Zhao et al. fanden keinen Effekt bei Beobachter-Bewegungen von 90º. Wir haben größere Winkel (45º-180º in 45º Schritten) getestet und fanden eine Reduktion der Ansichtsabhängigkeit für alle Winkelunterschiede.
  • Welche Art von Mechanismus unterliegt diesem Phänomen? Wir nehmen an, dass ein grober, räumlicher Verortungsmechanismus Personen bei der Objekterkennung hilft. Unsere bisherigen Ergebnisse stützen diese Hypothese.
  • Welche Art von Eigenbewegungsinformation ist kritisch für dieses Phänomen? Simons et al. (2002) betonten die Wichtigkeit von nicht-visueller (vestibulärer und propriozeptiver) Information. Wir werden darüber hinaus die Effekte des optischen Flusses (oder der Vektion) auf dieses Phänomen untersuchen.
  • Hilft Eigenbewegungsinformation auch beim Lernen neuer Objekte? Diese Frage bezieht sich auf das Langzeitgedächtnis, das sich von den oben behandelten Fragestellungen, die sich auf das Kurzzeit- bzw. Arbeitsgedächtnis beziehen, unterscheidet. Wir nehmen an, dass Eigenbewegung das Lernen neuer Objekte erleichtern könnte, da es genauere Informationen über neue Ansichten liefert und bei der Interpolation der Bilder zwischen den Ansichten helfen kann.
Last updated: Dienstag, 07.05.2013