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人类对受自然图像流形模型约束的扰动的敏感性

DOI：10.1167/18.11.20 期刊：Journal of Vision 出版年份：2018 更新时间：2025-09-23 15:21:01
摘要： 人类对自然图像的统计特性具有高度适应性。然而由于大多数对自然图像的参数化处理都会使其显得不自然，因此量化描述自然图像域内的处理过程一直存在困难。我们利用生成对抗网络（GAN）将参数化处理约束在自然图像流形的近似范围内。在第一项实验中，七名观察者需判断两个合成扰动图像中哪一个与未受扰动的合成对照图像匹配。相较于直接作用于像素空间的扰动，观察者对受限于自然图像近似流形的扰动表现出显著更高的敏感性。逐次试验的错误模式表明，这些扰动会破坏用于图像分割的视觉结构构型特征。第二项实验中，五名观察者对GAN重建的图像流形路径进行判别。观察者在此任务中表现优异，证实了人类确实能感知自然图像近似流形的精细属性。我们得出结论：人类对自然图像的适应性不仅体现为检测非自然外观的偏差，在某种程度上还能把握自然图像间的精细关联关系。
作者： Ingo Fruend，Elee Stalker
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

利用生成对抗网络（GAN）将参数化操作约束在自然图像流形的近似范围内，以此刻画人类在自然图像流形中的表现特征。

研究成果

人类观察者对那些仍在生成对抗网络（GAN）约束下的自然图像流形近似范围内的图像操控具有敏感性。这种敏感性与图像构型结构的变化关系更为密切，而非局部图像特征的变化。观察者对沿流形模型路径的细微变化也具有敏感性，这表明其对自然图像存在一种超越检测非自然外观偏差的普遍调谐机制。

研究不足

所使用的图像尺寸相对较?。?2x32像素），这可能限制研究结果对更大尺寸图像的普适性。此外，生成对抗网络对自然图像流形的近似可能无法捕捉自然图像的所有特征，尤其是语义内容。

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