L'objectif de cette thèse a été d'étudier la dynamique des traitements cognitifs permettant la reconnaissance rapide d'objets dans les scènes naturelles. Afin d'obtenir des réponses comportementales précoces, nous avons utilisé un protocole de choix saccadique, dans lequel les sujets devaient diriger leur regard le plus rapidement possible vers l'image contenant l'objet cible parmi deux images affichées à l'écran. Ce protocole a d'abord permis de mettre en évidence des différences de temps de traitement entre les catégories d'objets, avec un avantage particulier pour la détection des visages humains. En effet, lorsque ceux-ci sont utilisés comme cible, les premières saccades sélectives apparaissent dès 100 ms ! Nous nous sommes donc intéressés aux mécanismes permettant une détection aussi rapide et avons montré qu'un attribut bas-niveau pourrait être utilisé pour détecter et localiser les visages dans notre champ visuel en une fraction de seconde. Afin de mieux comprendre la nature des représentations précoces mises en jeu, nous avons mené deux nouvelles études qui nous ont permis de montrer que les saccades les plus rapides ne seraient pas influencées par les informations contextuelles, et seraient basées sur une information rudimentaire. Enfin, j'ai proposé un modèle simple de décision, basé sur des différences de temps de traitement neuronal entre catégories, qui permet de reproduire fidèlement nos résultats expérimentaux. L'ensemble de ces résultats, mis en perspective avec les connaissances actuelles sur les bases neuronales de la reconnaissance d'objet, démontre que le protocole de choix saccadique, en donnant accès à une fenêtre tempo- relle inaccessible jusqu'alors par les études comportementales, s'avère un outil de choix pour les recherches à venir sur la reconnaissance rapide d'objets.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00505864 |
| Date | 12 July 2010 |
| Creators | Crouzet, Sébastien |
| Publisher | Université Paul Sabatier - Toulouse III |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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