Yes / Sensory adaptation experiments have revealed the existence of ‘rate after-effects’ - adapting to a relatively fast rate makes an intermediate test rate feel slow, and adapting to a slow rate makes the same moderate test rate feel fast. The present work aims to deconstruct the concept of rate and clarify how exactly the brain processes a regular sequence of sensory signals. We ask whether rate forms a distinct perceptual metric, or whether it is simply the perceptual aggregate of the intervals between its component signals. Subjects were exposed to auditory or visual temporal rates (a ‘slow’ rate of 1.5 Hz and a ‘fast’ rate of 6 Hz), before being tested with single unfilled intervals of varying durations. Results show adapting to a given rate strongly influences the perceived duration of a single empty interval. This effect is robust across both interval reproduction and duration discrimination judgments. These findings challenge our understanding of rate perception. Specifically, they suggest that contrary to some previous assertions, the perception of sequence rate is strongly influenced by the perception of the sequence’s component duration intervals. / This work was supported by a Wellcome Trust [WT097387] grant to NWR

A avaliação de qualidade de segmentação de vídeos tem se mostrado um problema pouco investigado no meio científico. Apesar disso, estudos recentes na área resultaram em algumas métricas que têm como finalidade avaliar objetivamente a qualidade da segmentação produzida pelos algoritmos. Tais métricas consideram as diferentes formas em que os erros ocorrem (fatores perceptuais) e seus parâmetros são ajustados de acordo com a aplicação em que se pretende utilizar os vídeos segmentados. Neste trabalho apresentam-se: i) uma avaliação da métrica que representa o estado-da-arte, demonstrando que seu desempenho varia de acordo com o algoritmo; ii) um método subjetivo para avaliação de qualidade de segmentação; e iii) uma nova métrica perceptual objetiva, derivada do método subjetivo aqui proposto, capaz de encontrar o melhor ajuste dos parâmetros de dois algoritmos de segmentação encontrados na literatura, quando os vídeos por eles segmentados são utilizados na composição de cenas em ambientes de Teleconferência Imersiva. / Assessment of video segmentation quality is a problem seldom investigated by the scientific community. Nevertheless, recent studies presented some objective metrics to evaluate algorithms. Such metrics consider different ways in which segmentation errors occur (perceptual factors) and its parameters are adjusted according to the application for which the segmented frames are intended. In this work: i) we demonstrate empirically that the performance of existing metrics changes according to the segmentation algorithm; ii) we developed a subjective method to evaluate segmentation quality; and iii) we contribute with a new objective metric derived on the basis of experiments from subjective method in order to adjust the parameters of two bilayer segmentation algorithms found in the literature when these algorithms are used for compose scenes in Immersive Teleconference environments.

A avaliação de qualidade de segmentação de vídeos tem se mostrado um problema pouco investigado no meio científico. Apesar disso, estudos recentes na área resultaram em algumas métricas que têm como finalidade avaliar objetivamente a qualidade da segmentação produzida pelos algoritmos. Tais métricas consideram as diferentes formas em que os erros ocorrem (fatores perceptuais) e seus parâmetros são ajustados de acordo com a aplicação em que se pretende utilizar os vídeos segmentados. Neste trabalho apresentam-se: i) uma avaliação da métrica que representa o estado-da-arte, demonstrando que seu desempenho varia de acordo com o algoritmo; ii) um método subjetivo para avaliação de qualidade de segmentação; e iii) uma nova métrica perceptual objetiva, derivada do método subjetivo aqui proposto, capaz de encontrar o melhor ajuste dos parâmetros de dois algoritmos de segmentação encontrados na literatura, quando os vídeos por eles segmentados são utilizados na composição de cenas em ambientes de Teleconferência Imersiva. / Assessment of video segmentation quality is a problem seldom investigated by the scientific community. Nevertheless, recent studies presented some objective metrics to evaluate algorithms. Such metrics consider different ways in which segmentation errors occur (perceptual factors) and its parameters are adjusted according to the application for which the segmented frames are intended. In this work: i) we demonstrate empirically that the performance of existing metrics changes according to the segmentation algorithm; ii) we developed a subjective method to evaluate segmentation quality; and iii) we contribute with a new objective metric derived on the basis of experiments from subjective method in order to adjust the parameters of two bilayer segmentation algorithms found in the literature when these algorithms are used for compose scenes in Immersive Teleconference environments.