Een nieuw model ter verklaring van de Waterval Illusie

Haar, A. ter (2003) Een nieuw model ter verklaring van de Waterval Illusie. Master's Thesis / Essay, Artificial Intelligence.

Preview

Text AI_Ma_2003_AterHaar.CV.pdf - Published Version Download (2MB) | Preview

Abstract

Wanneer een subject lange tijd naar een monotoon bewegende stimulus kijkt (bijvoorbeeld een waterval), en vervolgens naar een stilstaand patroon, dan ervaart het subject ingebeelde beweging tegengesteld aan de richting van de eerder aangeboden stimulus. Dit verschijnsel staat bekend als de waterval illusie. Voor dit verschijnsel zijn verscheidene modellen opgesteld. Het blijkt dat dit verschijnsel eigenschappen in zich heeft die met door eerdere modellen verklaard kunnen worden. Een van deze verschijnselen is het feit dat een bidirectionele bewegingsstimulus een unidirectioneel naeffect geeft. Een ander verschijnsel is het zogeheten storage verschijnsel: bij onderbreking van het naeffect is de tijdsduur van de onderbrekingstijd opgeteld bij bet daaropvolgende naeffect langer dan de duur van het naeffect wanneer er geen onderbreking plaatsvindt. Het van de Grindmodel is een computationeel model dat speciaal opgesteld is om ook de twee voorgaande verschijnselen te kunnen verklaren. De definitieve versie van het van de Grindmodel deel gaat deel uitmaken van een archivarisch model van bewegingsdetectie. Dit verslag behandelt een onderzoek naar de eigenschappen van het van de Grindmodel. Het uiteindeijke doel van dit onderzoek is de confrontatie van het model met experimentele data. Uit dit onderzoek is gebleken dat het model aangepast moet worden om ook het nulling-verschijnsel te kunnen verklaren. Het nulling-verschijnsel houdt in dat een opgeroepen bewegingsnaeffect opgeheven kan worden door beweging aan te bieden die tegengesteld is aan het naeffect. Bij de onaangepaste versie van het van de Grindmodel versterkt deze stimulus juist het naeffect, in plaats van het te doven. Het aangepaste van de Grindmodel geeft ook scherpere resultaten in de uitvoer.

Item Type:	Thesis (Master's Thesis / Essay)
Degree programme:	Artificial Intelligence
Thesis type:	Master's Thesis / Essay
Language:	Dutch
Date Deposited:	15 Feb 2018 07:30
Last Modified:	15 Feb 2018 07:30
URI:	https://fse.studenttheses.ub.rug.nl/id/eprint/9078

Actions (login required)

View Item