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A computational model of bistable perception-attention dynamics with long range correlations

Fürstenau, Norbert (2007) A computational model of bistable perception-attention dynamics with long range correlations. In: KI 2007: Advances in Artificial Intelligence, LNAI 4667, Seiten 251-263. Springer, Berlin, New York. 30th German Conference on Artificial Intelligence, 2007-9-10 - 2007-9-13, Osnabrück. ISBN 978-3-540-74564-8.

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Kurzfassung

Simulation results of bistable perception due to ambiguous visual stimuli are presented which are obtained with a nonlinear dynamics model using percep-tion–attention–memory coupling with delayed feedback. It predicts long range correlations of the perceptual duration times in agreement with recent experi-mental results [1] as quantified via the Hurst parameter H [2] of the reversal time series. Percept reversals are induced by attention fatigue and noise, with an attention bias which balances the relative percept duration [3]. The dynamics of the attention parameter exhibits qualitative agreement with the eye blink rate variation [4]. Coupling of the attention bias to the perception state introduces memory effects leading to significant long range correlations of perceptual du-ration times (H > 0.5). Deviations of the reversal time statistics from the Gamma-distribution increase with decreasing memory time constant and attention noise. Mean perceptual duration times of 2 – 5 s are predicted in agreement with ex-perimental results [7] if a feedback delay of ca. 40 ms is assumed which is typi-cal for cortical reentrant loops [20].

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/47837/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Paper)
Titel:A computational model of bistable perception-attention dynamics with long range correlations
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Fürstenau, NorbertNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:März 2007
Erschienen in:KI 2007: Advances in Artificial Intelligence
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Ja
Band:LNAI 4667
Seitenbereich:Seiten 251-263
Herausgeber:
HerausgeberInstitution und/oder E-Mail-Adresse der HerausgeberHerausgeber-ORCID-iDORCID Put Code
Hertzberg, J.NICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Beetz, M.NICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Englert, R.NICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Verlag:Springer, Berlin, New York
Name der Reihe:Lecture Notes in Artificial Intelligence
ISBN:978-3-540-74564-8
Status:veröffentlicht
Stichwörter:cognitive bistability, modelling, nonlinear dynamics, perception, attention, Hurst parameter
Veranstaltungstitel:30th German Conference on Artificial Intelligence
Veranstaltungsort:Osnabrück
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsdatum:2007-9-10 - 2007-9-13
Veranstalter :Gesellschaft für Informatik
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Luftfahrt
HGF - Programmthema:ATM und Flugbetrieb (alt)
DLR - Schwerpunkt:Luftfahrt
DLR - Forschungsgebiet:L AO - Luftverkehrsmanagement und Flugbetrieb
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):L - Faktor Mensch und Sicherheit in der Luftfahrt (alt)
Standort: Braunschweig
Institute & Einrichtungen:Institut für Flugführung > Systemergonomie
Hinterlegt von: Fürstenau, Dr.phil.nat. Norbert
Hinterlegt am:19 Okt 2007
Letzte Änderung:09 Feb 2017 19:17

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