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Perception des mouvements simples et complexes au cours des âgesThibault, Delphine. Vital-Durand, François. January 2006 (has links)
Reproduction de : Thèse de doctorat : Sciences Cognitives : Université LYON 2 : 2006. / Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr.
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Psychophysical relations in the perception of velocity /Mashhour, Madjid. January 1964 (has links)
Akademisk avhandling--Filosofi--Stockholm, 1964.
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Experimentelle Untersuchungen über die Bedeutung der Bewegungsempfindungen des Auges bei Vergleichung von Streckengrössen im Hellen und im Dunkeln.Binnefeld, Maria, January 1918 (has links)
Bonn, Phil. Diss. v. 17. Mai 1918, Ref. Störring. / Aus : Archiv f. d. ges. Psychol. Bd 37. [Geb. 1. Jan. 90 Worms ; Wohnort : Wiesbaden ; Staatsangeh. : Preussen ; Vorbildung : OR. Worms Reife 12 ; Studium : Heidelberg 2, Freiburg 1, Bonn 6 S. ; Rig. 20. Dez. 16.].
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Modélisation du réflexe vestibulo-oculaire (RVO) et prédiction des cinétoses /Zupan, Lionel. January 1995 (has links)
Th. doct.--Signal et images--Paris--ENST, 1995. / An appendice, un article en anglais et en français. Bibliogr. p. 225-234. Résumé en anglais et en français.
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La cécité aux changements : le défi de sa prévention en situations complexes et dynamiquesRoberge-Vallières, Benoît 23 April 2018 (has links)
La capacité à repérer les événements pertinents dans notre environnement visuel est cruciale dans la surveillance de situations dynamiques telles que le contrôle du trafic aérien. La Cécité aux Changements (CaC) renvoie à la difficulté à détecter des changements visuels. La CaC peut être causée par, soit l’incapacité de l’individu à diriger son attention vers l’objet ayant subi le changement (source perceptive) ou par l’incapacité de l’individu à attribuer suffisamment de ressources attentionnelles à l’objet afin de prendre conscience du changement qu’il a subi (source attentionnelle). Étant donné que la CaC est une cause importante d’erreurs humaines, certaines solutions technologiques ont été conçues pour soutenir la détection des changements. L’historique explicite des changements (CHEX) est efficace pour prévenir la CaC lorsque l’individu n’a qu’à détecter les changements qui surviennent dans une situation dynamique. Le premier objectif de la thèse est d’examiner l’ampleur de la CaC dans un contexte de travail multitâche dynamique au sein duquel la détection des changements est sous-jacente à la réalisation d’une tâche de prise de décision plus complexe. Le deuxième objectif vise à déterminer si le CHEX demeure efficace lorsqu’il est utilisé pour soutenir la détection des changements dans ce contexte multitâche dynamique. Un micromonde est employé pour simuler la tâche d’évaluation du risque et de gestion de la réponse (ERGR) et les conditions de travail des activités de commandement et contrôle (C2). La thèse confirme que les individus qui doivent surveiller et gérer des situations complexes et dynamiques sont vulnérables à la CaC. Dans ce contexte, le CHEX semble exacerber la prévalence de la source attentionnelle de la CaC, provoque une augmentation de la charge de travail perçue, et nuit à l’efficacité de la défense du navire. Le CHEX n’est efficace que lorsque la détection des changements est effectuée seule. La thèse suggère que, pour être réellement efficace dans des contextes de travail multitâches dynamiques, une aide à la détection des changements doit être adaptée aux ressources attentionnelles disponibles de l’utilisateur. Elle démontre qu’il est important d’adopter une approche holistique d’évaluation des systèmes d’aide à la décision, car un outil conçu spécifiquement pour aider une fonction cognitive de l’utilisateur peut aussi avoir des conséquences inattendues sur d’autres facettes de son travail.
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Modèle connexionniste neuromimétique pour la perception visuelle embarquée du mouvementCastellanos SÁnchez, Claudio 21 October 2005 (has links) (PDF)
Le recherche en connexionnisme est en face des fortes contraintes d'autonomie en robotique notamment issues des tâches perceptives visuelles qui n'ont pas encore été satisfaites par les modèles neuronaux utilisés jusqu'à aujourd'hui, surtout celles liées à la perception du mouvement. Dans ce cadre, nous proposons un modèle connexionniste neuromimétique permettant de traiter un ensemble de tâches de perception visuelle dynamique (robot/objets environnants en mouvement). Cela implique le compromis de maintenir la satisfaction des contraintes (bio-inspiration, traitements locaux massivement distribués en vue d'une implantation ultérieure temps-réel embarquée sur circuit FPGA, Field Programmable Gate Array) au coeur de la définition du modèle proposé, malgré la complexité des tâches en jeu.<br />Le modèle connexionniste proposé pour la perception visuelle du mouvement est constitué de trois modules : le premier opère un filtrage spatio-temporel causal issu des filtres de Gabor et inspiré des réponses des cellules simples du cortex visuel primaire, V1. Le deuxième met en place un mécanisme distribué de fortes interactions localisées fondé sur un principe antagoniste inspiré de l'organisation en colonnes d'orientation dans V1. Finalement, en nous inspirant des propriétés des champs récepteurs des neurones de MT et MST (aire temporelle moyenne et supérieur moyenne, respectivement), nous intégrons les réponses du second module et les envoyons au troisième. Ce dernier fait émerger un seul objet en mouvement à travers l'évolution en différentes cartes des interactions latérales, en pro-action et en retro-action d'une population neuronale densément interconnectée selon le principe de la CNFT (Continuum Neural Field Theory). L'attention sur l'objet émergé nous permet donc de le suivre.
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Human motion tracking from movie sequencesNguyen, Nhat Tan 18 April 2018 (has links)
Cette thèse présente un ensemble d'outils ou cadre de développement (paradigme) pour suivre le mouvement de personnages humains dans les films. Beaucoup d'applications en forte demande, telle que la surveillance pour la sécurité ou l'interaction homme-machine, profiteraient d'un système qui pourrait détecter et suivre automatiquement des humains. L'exécution de séquences de film réelles pose un défi particulier compte tenu de la non-rigidité du mouvement du corps humains, ainsi que l'influence qu'ont plusieurs facteurs sur son apparence. Parmi eux se trouvrent la différence dans la gamme de conditions d'acquisition, la variation de l'environnement et de l'illumination, le mouvement de caméra et le peu de connaissances a priori dans le positionnement de la caméra. En tant que complément à l'analyse du mouvement humain, ce système vise à aider son utilisateur à détecter de façon automatique le mouvement de la caméra, à diviser la séquence de film en petits segments appelés "prises de vue" et à extraire des informations du mouvement humain en présence d'un arrière-scène complexe. Pour atteindre cet objectif, une estimation précise du flux optique est employée. Un processus d'image par image peut identifier six différents mouvements de la caméra, incluant une camera statique, en utilisant des gabarits prédéterminés. Il peut ensuite fournir une base de données de mouvements de caméra pour la séquence du film. Ces données sont très utiles pour l'annotation, l'indexage et la recherche de séquences vidéos. De plus, une Mixture de Gaussiennes (MoG) dotée d'un espace de couleur RGB normalisé est utilisée pour soustraire un arrière-scène statique, qui permet d'éviter les effets d'ombres. Lors d'un mouvement de caméra, nous optons pour une technique appelée "codage de couleur" pour convertir les champs de vecteurs de mouvement en image colorée et appliquer la soustraction d'arrière-plan conventionnelle à cette image de flux optique de couleurs. Ceci dit, un système de suivi multicouches déployé dans deux directions (d'ordre chronologique et d'ordre anti-chronologique) est aussi décrit dans la thèse. Finalement, l'évaluation de la performance du système est réalisée sur plusieurs séquences extraites des films réels. Les séquences ont été entièrement analysées indépendamment par un observateur humain pour fournir une base de référence réelle sur les mouvements de caméra aussi bien que sur le mouvement humain dans les séquences vidéos. La comparaison entre les résultats et la base de référence indique une performance très prometteuse des approches proposées tant par l'analyse de films que par les applications de surveillance.
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