摘要: 目的:人类视觉系统虽然受到认知资源的限制,但依旧能通过内在机制加工和表征复杂的物理环境。前人认为,这种对于信息的压缩是通过视觉系统复杂但高效的统计加工机制实现。本研究通过面孔这种高级视觉刺激的序列加工作为切入点,探索视觉系统对于输入信息的统计加工,从而更好地理解视觉系统的计算机制。
方法:在实验中,被试对群体面孔的平均的吸引力或平均的平均性进行打分。从而探索群体面孔作为变量如何影响序列加工的统计性质。我们对数据结果使用了多种分析方法,包括高斯一阶导数拟合,重复测量相关分析,马尔可夫链和隐马尔可夫链分析等方法。
结果:多种数据结果均表示,平均社会特征的评分存在序列效应:上一个试次的结果会正向影响当前试次。隐马尔可夫链的结果进一步表明,群体刺激本身的统计概要表征会作为隐变量影响序列加工,产生非线性的序列影响。
结论:在人类的序列认知过程中,序列认知过程会收到之前试次正向影响,也会收到当下认知过程中的空间内统计加工影响。这两层影响可以被隐马尔可夫模型很好的建模分析。