注意促進運動知覺判斷的時間進程*

丁錦紅 汪亞珉 姜 揚

注意促進運動知覺判斷的時間進程

丁錦紅汪亞珉姜 揚

(北京市“學習與認知”重點實驗室, 首都師范大學心理學院, 北京 100048) (肯塔基大學醫(yī)學院行為科學系, 美國 肯塔基 40536-0086)

本研究通過控制深度視覺線索, 分析3D SFM (structure from motion)知覺中的眼動特征, 探討注意對SFM知覺判斷的影響及其時間進程。結果顯示, 有線索刺激比模糊刺激的判斷更加快、更加肯定(百分比更高); 眼睛移動方向和微眼跳方向都分別與知覺判斷的運動方向具有一致性; 微眼跳頻次、峰速度和幅度也都分別表現(xiàn)出深度線索的促進效應。實驗結果表明, SFM知覺過程大致分為速度計算和構建三維結構兩個階段; 注意對SFM知覺的調節(jié)作用主要發(fā)生在構建三維結構階段; 注意從150 ms開始指向選擇對象, 駐留持續(xù)約200 ms后, 從局部運動矢量流轉移到整體運動方向的知覺判斷。

整體運動, 注意, 微眼跳, 時間進程, 知覺分組

1 引言

運動知覺作為人類最基本的知覺形式之一, 對生存和適應環(huán)境具有重要意義(Burr & Thompson, 2011; Nishida et al., 2018)。一直以來, 研究者們都在通過不同范式探討運動知覺的生理與心理機制。Wallach和O'Connell (1953)通過一系列經(jīng)典實驗首次證明運動信息也可以構建三維物體結構, 并稱之為運動深度效應(kinetic depth effect或structure- from-motion, SFM)。SFM刺激是一種雙穩(wěn)態(tài)(bistable)刺激, 對它的知覺屬于整體運動知覺(Martínez & Parra, 2018); 嬰兒在6個月左右時已具備這種基本視覺能力(Haith, 1966; Hirshkowitz et al., 2017; Johnson et al., 2008; Lin & Tadin, 2019; Simion et al., 2008)。

1.1 SFM知覺是否受注意調節(jié)

Cavanagh (1992)將運動知覺區(qū)分為沒有注意參與的“低水平”自動加工階段和受到注意調節(jié)的速度判斷階段。Nishida等(2018)進一步提出, 在低水平加工中, 時?空頻率覺察器探測局部運動信號, 并將這些信號整合成運動矢量流; 而在較高加工水平階段中, 視覺系統(tǒng)對速度地圖進行分析與解釋。Andersen和Bradley (1998)和Treue等(1991)則將SFM知覺劃分為速度測量(低水平加工)和三維物體表面構建(高水平加工)兩個過程。作為一種資源, 注意在運動知覺中的作用備受關注(Cavanagh, 1992); 它可以通過選擇來自初級視皮層的低水平運動信號(Hubel & Wiesel, 1962), 分別對運動知覺的瞬態(tài)(transient states)特征提取(Scocchia et al., 2014)、時間整合(van Rullen et al., 2005)、信息傳輸速度(Stelmach et al., 1994)、運動方向標記(Ramachandran & Anstis, 1983)以及知覺解釋(Tsal & Kolbet, 1985)等方面都起到重要調節(jié)作用。同時, 注意也會影響較高水平的運動加工(Bartlett et al., 2019)。事件相關電位(ERP)研究表明, 注意可以在不同運動目標之間轉移(Franconeri & Handy, 2007; Wang et al., 2014)、探測運動變化(Kuldkepp et al., 2013)以及促進深度運動信息整合(Lamberty et al., 2008)等。

到目前為止, 大多數(shù)研究支持注意對運動知覺具有促進作用。但Motoyoshi等(2015)卻發(fā)現(xiàn), 限制注意反而可以促進整體運動知覺; 即使在沒有視覺意識的情況下, 視覺系統(tǒng)依然可以完成整體運動加工(Chung & Khuu, 2014)。Bartlett等(2019)通過元分析也發(fā)現(xiàn), 并不是所有研究都支持注意促進運動知覺的觀點。Bartlett等分析認為, 由于不同水平的運動加工分別對應于不同腦區(qū)的神經(jīng)活動; 高水平(如三階運動, 區(qū)分圖形與背景)運動加工與注意都處于更高級大腦皮層(前額), 因而受到注意調節(jié); 而低水平(如一階運動, 亮度等變化)運動加工主要在頂?枕區(qū)完成, 它是否受注意調節(jié)取決于刺激類型、運動速度等因素。根據(jù)SFM知覺兩階段加工觀點(Andersen & Bradley, 1998; Treue et al., 1991)以及注意移動方向和選擇目標的時間順序都是計算運動目標空間關系的要素(Cavanagh et al., 2010)等, 我們推測, 注意對SFM運動知覺的調節(jié)作用也具有階段性(時間性), 即注意對SFM運動知覺不同階段的調節(jié)作用存在差異。

Egeth和Yantis (1997)將視覺注意時間進程劃分為指向(directing attention)、駐留(dwell time of attention)和移動(movement of attention)三部分。這方面研究主要集中在視覺搜索(Conci et al., 2011)、注意瞬脫(van Zoest et al., 2012)以及空間注意分配(Deubel, 2008)等; 而人們對注意調節(jié)SFM知覺時間特性的了解還比較有限。根據(jù)上述“兩階段”觀點(Andersen & Bradley, 1998; Cavanagh, 1992; Nishida et al., 2018; Treue et al., 1991), 運動知覺中低水平加工先于高水平加工; 高水平加工機制直接調節(jié)低水平加工, 但它同時又依賴低水平加工的輸出結果; 兩者相互協(xié)作, 完成運動知覺。因此, 注意調節(jié)運動信息加工的時間特性是運動知覺不同階段資源利用特點及知覺組織形成機制的重要內容。

1.2 注意調節(jié)作用的眼動機制

眼睛運動是視覺運動知覺的重要線索, 早在1925年, Helmholtz就提出, 運動識別源于眼動追蹤信號(Cavanagh, 1992); 眼動決定了視覺系統(tǒng)對運動方向和距離的判斷(Rock et al., 1987)、產(chǎn)生似動知覺(Pomerantz, 1970)以及在缺乏消除刺激歧義信息時, 提供知覺判斷所依賴的信號(Laubrock et al., 2008)。神經(jīng)科學研究表明, 眼動與注意轉移有共同神經(jīng)基礎(Grosbras et al., 2005)。眼跳峰速度越快、幅度越大, 注意系統(tǒng)激活程度越高(Di Stasi et al., 2013)。此外, 微眼跳是注視過程中的微小跳動, 與空間注意密切相關(Meyberg, Sinn et al., 2017; Meyberg, Sommer et al., 2017)。它的頻率變化反映了視覺注意的轉移(Engbert & Kliegl, 2003)與注意強度(Kaneko et al., 2011)變化, 隨注意需求增加而增加(Krueger et al., 2019); 微眼跳方向與注意方向也密切相關(Hafed & Clark, 2002; Rolfs et al., 2004)。因此, 微眼跳可以作為研究視覺空間注意時間分布的手段, 用來追蹤空間注意隨時間持續(xù)分配特點(Ryan et al., 2019)。在SFM知覺中, Stonkute等(2012)采用微眼跳為注意指標進一步發(fā)現(xiàn), 被試在判斷雙穩(wěn)態(tài)刺激(隨機點構成的球體)旋轉方向發(fā)生反轉時(1秒左右), 微眼跳頻率明顯增加。結合其他指標, Stonkute等認為, SFM知覺中的刺激反轉取決于對虛構球體及其不規(guī)則表面的注意, 而不是對表面上單個點的注意跟蹤。由此可見, 微眼跳也可以作為SFM知覺中注意產(chǎn)生作用的有效手段。

1.3 研究假設

綜上所述, 雖然多數(shù)研究認為, 注意能夠調節(jié)運動知覺, 但也有不同觀點。其原因可能在于SFM運動知覺在不同加工階段(水平)中受到注意的調節(jié)作用存在差異。要澄清這一問題, 還應該進一步明確注意在SFM知覺過程中產(chǎn)生作用的時間進程。然而, 到目前為止, 人們對注意在SFM知覺不同階段發(fā)揮作用時間進程的了解還比較有限。為了進一步揭示注意對SFM知覺不同階段調節(jié)作用的時間特性, 本研究擬在Cavanagh (1992)、Nishida等(2018)、Andersen和Bradley (1998)以及Treue等(1991)的“兩階段”理論基礎上, 通過控制外源性深度視覺線索, 分析SFM知覺中的眼動特征, 根據(jù)Egeth和Yantis (1997)提出的注意時間進程三階段理論, 進一步明確整體運動知覺中低水平加工與高水平加工之間的時間邏輯關系以及注意調節(jié)兩個階段的時間進程。我們假設, 注意能否參與SFM知覺的早期加工取決于知覺輸入的確定性, 當存在外源性深度視覺線索時, 注意資源被優(yōu)先獲得, 從而加快運動信息整合; 而在缺乏深度線索(雙穩(wěn)態(tài)模糊刺激)時, 注意資源對整體運動知覺的調節(jié)作用主要發(fā)生在加工的后期階段。為了驗證上述假設, 我們設置了有、無深度線索的兩類SFM刺激, 并分析被試對這兩類刺激的知覺判斷及眼動特點。我們預期, 有深度線索的判斷時成績好于無線索; 而兩種條件下的微眼跳頻次在不同時程上表現(xiàn)出明顯不同, 反映出注意的動態(tài)變化過程。有線索時, 由于SFM刺激中兩組運動方向相反的點之間差異明顯, 因此, 不同知覺判斷過程中微眼跳頻次之間的差異出現(xiàn)更早, 反映了注意更早的投入。相反, 在無線索時, 由于SFM刺激中兩組運動方向相反的點之間存在競爭, 注意選擇較為困難, 不同知覺判斷時微眼跳頻率之間的差異要晚一些才會出現(xiàn)。

2 方法

2.1 被試

根據(jù)Cohen (1988, p26)對檢驗中Cohen's= 0.80為高效應量的定義, 采用G*Power 3.19軟件計算Cohen's= 0.80、α = 0.05、= 22時, 1?β ≈ 0.95。因此, 共招募22名被試參加實驗, 其中男10人, 女12人。平均年齡23歲。被試的視力或校正視力在1.00以上, 色覺正常。實驗后, 被試獲得一定報酬。被試在實驗前需要簽署知情同意書。研究得到所在單位倫理委員會批準。

2.2 實驗材料與設備

實驗刺激由30個直徑約0.2°視角的白色或灰色圓點構成。這些圓點隨機分布在5°×5°范圍內(見圖1a), 并按橢圓路徑以平均5°/s速度協(xié)同運動, 從而形成轉動的立體球體, 即運動形成的結構(SFM)。轉動球體中心位于屏幕中心; 屏幕背景為黑色。

從俯視視角看, 球體可以被看成順時針(clock- wise, CW)或逆時針(counterclock-wise, CCW)旋轉。順時針旋轉時, 距離觀察者較近端圓點向左運動, 遠端圓點向右運動; 而逆時針旋轉時則相反。在有些刺激中, 通過圓點的亮度變化, 提供深度線索。觀察者會將較亮的圓點知覺為距離自己更近, 而較暗圓點距離較遠(Jiang et al., 1998); 此外, 盡管近端和遠端兩個面運動時在視網(wǎng)膜上所形成的像具有相同速度, 但知覺到的近端面速度更快(Fernandez & Farell, 2006)。

本研究設置了3種刺激條件(見圖1a)。在第一種條件下, 當圓點在橢圓軌跡上向左運動時, 圓點為白色; 向右運動時則為灰色; 整個刺激的平均亮度約為14 cd/m。這種設置可以形成球體做CW旋轉運動。第二種條件則相反, 球體被看作CCW旋轉運動。第三種刺激中所有圓點的亮度相同, 整個刺激的平均亮度與前兩種刺激亮度相同; 刺激沒有任何深度線索; 被試對球體旋轉方向判斷完全依賴圓點運動, 既可以看成CW旋轉, 也可以看成CCW旋轉。因此, 它是一種“模棱兩可的” (ambiguous, AMB)刺激。

實驗中采用德國SMI HiSpeed 眼動儀記錄被試眼動數(shù)據(jù), 眼動儀采樣率為350 Hz。實驗刺激呈現(xiàn)在19吋顯示器(分辨率為1024×768; 刷新頻率為120 Hz)上; 實驗刺激和行為反應由計算機通過e-Prime軟件控制和記錄。

圖1 實驗刺激(a)和實驗流程(b)

2.3 實驗設計與過程

實驗采用2(深度線索：有、無) × 2(知覺判斷：向左、向右)被試內設計, 其中一個因素為線索條件, 即有無深度線索; 有線索條件包括CW和CCW刺激, 而AMB刺激則屬于無線索條件。另一個因素是被試的知覺判斷, 包括做順時針和逆時針兩種判斷。

實驗流程見圖1b。在實驗中, 每個試次包含“+” 500 ms; 旋轉球體呈現(xiàn)950 ms; 1500 ms反應窗口后, 呈現(xiàn)500 ms由灰色和白色點隨機分布構成的掩蔽刺激, 以消除視覺短時記憶或后像的影響(Jiang et al., 1998)。被試雙手握住鼠標, 兩個拇指分別放在鼠標的按鍵上; 任務是判斷球體的旋轉方向。當將球體判斷成CW運動(近端圓點向左運動)時, 用左手拇指按鼠標左鍵; CCW運動時則用右手拇指按右鍵。在整個實驗中, CW和CCW兩種旋轉刺激各重復60次; AMB刺激則重復80次, 共200個試次。隨機排列后, 分成5個組塊, 每個組塊40個試次。在每個組塊的前后各有一個填充試次。在正式實驗開始前, 被試完成一組20個試次的練習。正式實驗中, 每個組塊前對眼動儀進行9點校準, 視距為60 cm。組塊之間休息3~5分鐘。眼動儀和計算機分別記錄被試在實驗過程中的眼動數(shù)據(jù)和按鍵反應。

2.4 數(shù)據(jù)分析方法

為了區(qū)分被試對不同刺激做出的不同反應, 我們分別用大寫CW、CCW和AMB表示3種不同刺激; 將被試做出的順時針(近端向左)和逆時針(近端向右)判斷分別用小寫字母cw和ccw表示。實驗中, 被試對三種旋轉刺激的判斷都可能有cw和ccw兩種; 如用字母組合CW-cw和CW-ccw表示對CW旋轉刺激的刺激?反應組合; 同樣, 用CCW-cw和CCW-ccw、AMB-cw和AMB-ccw分別表示對CCW和AMB的刺激?反應組合。

微眼跳是眼睛在注視點內, 持續(xù)的微小運動, 可以作為研究視覺空間注意時間分布的有效指標, 用來追蹤空間注意隨時間持續(xù)分配特點(Ryan et al., 2019)。本研究采用Otero-Millan等(2014)提出的微眼跳提取方法(參數(shù)設置：幅度上限 = 15°、相鄰微眼跳最小時間間隔 = 20 ms、最小眼跳時間 = 10 ms, 檢測閾限 = 1.60), 并將微眼跳定義為幅度在2°視角以內(占99.10%)、峰速度小于150°/s (占97.30%) (Bonneh et al., 2015)。此外, 采用雙眼微眼跳作為微眼跳指標, 因為只有雙眼微眼動能夠誘發(fā)空間注意(張陽等, 2016)。

為了進一步了解微眼跳頻次隨時間變化的過程, 我們對不同條件下微眼跳頻次按方向(向左為負值, 向右為正值)進行分類, 參考Bonneh等(2015)以及Hermens和Walker (2010)的方法分析不同方向微眼跳頻次變化的時間進程。具體步驟包括：(1)截取每個試次刺激呈現(xiàn)前500 ms和呈現(xiàn)后1000 ms為一段; (2)用1(向右)和?1(向左)分別將每段中出現(xiàn)微眼跳時刻標記出來; (3)以100 ms時間窗寬度、1 ms為步長, 計算平均每秒次數(shù); (4)分別計算每個被試在不同條件下所有試次的平均值(類似腦電的疊加過程), 以備統(tǒng)計分析。

在實驗中, 極個別遺漏反應以及反應時超出±3個標準差以外的試次(約占1.7%)被剔除。由于對CW做ccw判斷(8.40%)和對CCW做cw判斷(6.14%)的比例較低, 結果中不對CW-ccw和CCW-cw的反應比例和反應時進行分析, 而是采用2(深度線索：有、無) × 2(反應方向：向左、向右)對知覺判斷成績及相應的微眼跳峰速度、幅度、時間進行方差分析。此外, 由于微眼跳頻次按眼跳方向進行了劃分, 因此, 僅對各種條件下不同方向微眼跳頻次之間差異進行檢驗。同時, 還分析了不同條件下微眼跳頻次隨時間變化的過程。首先, 通過檢驗按時間逐點(步長為1 ms)比較不同條件下微眼跳頻次的差異。然后, 當連續(xù)50 ms時間窗的統(tǒng)計檢驗顯著時, 則確定為顯著時間窗, 并采用該時間窗內的平均值進行差異檢驗。

3 結果

3.1 知覺判斷

被試對3種旋轉刺激的判斷比例和反應時見圖2。方差分析表明, 對判斷百分比而言, 深度線索主效應顯著,(1, 21) = 310.39,< 0.001, η= 0.94, 有線索顯著大于無線索; 并且對有深度線索的旋轉刺激(CW和CCW)做出相應判斷的比例都分別高于對無線索刺激(AMB)的判斷比例, 即%> %,(21) = 4.989,< 0.001, Cohen's= 2.18; %> %,(21) = 8.66,< 0.001, Cohen's= 3.78。而對AMB刺激的cw和ccw判斷比例之間差異不顯著; 且它們分別與機遇水平(50%)之間的差異也不顯著。反應方向主效應以及兩個因素的交互作用均不顯著。

圖2 不同刺激的判斷百分比(a)和反應時(b)。(注：①*表示p < 0.05; **表示p < 0.01; ②誤差線為標準誤)

在判斷反應時上, 深度線索主效應顯著,(1, 21) = 32.41,< 0.001, η= 0.61, 無線索顯著大于有線索。反應方向主效應顯著,(1, 21) = 5.24,= 0.032, η= 0.20, 判斷向右旋轉的時間顯著大于向左。兩者交互作用顯著,(1, 21) = 5.91,= 0.024, η= 0.22。簡單效應分析表明, 有線索(CW、CCW)條件下, 不同方向判斷反應時之間差異不顯著; 而在無線索(AMB)條件下, 判斷向右旋轉的反應時顯著大于向左旋轉判斷, RT< RT,(21) = –2.76,= 0.012, Cohen's= –1.21。

3.2 眼睛位置變化

在實驗過程中, 要求被試眼睛注視刺激的中心位置。然而, 被試的眼睛并不是完全靜止, 而是追隨圓點小幅移動, 見圖3。圖3a是眼睛位置的空間分布; 從圖中可以看出, 不論是有線索的刺激(CW), 還是模糊刺激(AMB), 當被試做順時針運動(cw)判斷時, 眼睛都向左移動; 相反, 被試對CCW和AMB刺激做ccw判斷時, 眼睛則向右移動。因此, 被試在判斷過程中眼睛移動與判斷運動的方向一致。此外, 圖3b顯示, 眼睛移動滯后刺激出現(xiàn)200 ms左右; 此后眼睛位置隨時間緩慢向所判斷的方向移動。

3.3 微眼跳

微眼跳的峰速度、幅度、時間和頻次統(tǒng)計結果見圖4。方差分析顯示, 有深度線索條件下的微眼跳峰速度都顯著大于無線索條件的眼跳峰速度,(1, 21) = 19.41,0.001, η= 0.48; 不同反應及其與深度線索之間的交互作用均不顯著。微眼跳幅度也表現(xiàn)出類似趨勢, 有深度線索條件下的微眼跳幅度更大,(1, 21) = 31.32,0.001, η= 0.60; 不同反應及其與深度線索之間的交互作用均不顯著。眼跳時間沒有表現(xiàn)出任何顯著差異。

此外, 各種條件下, 不同方向的(向左和向右)微眼跳頻次也存在差異。當被試判斷刺激做cw (近端向左)運動時, 向左的微眼跳頻次顯著大于向右, 即CW-cw：(21) = 3.81,= 0.001, Cohen's= 1.66; AMB-cw：(21) = –2.49,= 0.021, Cohen's= –1.08。相反, 當被試判斷刺激ccw (近端向右)運動時, 則向右的微眼跳頻次顯著大于向左, CCW- ccw：(21) = 2.15,= 0.043, Cohen's= 0.94; AMB- ccw：(21) = –2.29,= 0.033, Cohen's= –1.00。

不同方向微眼跳頻次變化的時間進程見圖5。統(tǒng)計分析顯示, 不論是否有深度線索, 被試在判斷刺激近端向左(cw)或向右(ccw)旋轉時的微眼跳具有明顯的偏向性, 即微眼跳更多朝向知覺判斷方向。在判斷方向內部差異不顯著(見圖5a和5b); 而不同判斷方向之間存在顯著差異, 但在時間進程上有所不同(見圖5c和5d)。當有深度線索(CW-cw和CCW-ccw)時, 顯著差異時間窗分別在150~400 ms ((21) = –2.49,= 0.021, Cohen's= –1.09)和500~975 ms ((21) = –3.17,= 0.005, Cohen's= –1.38)。而在無深度線索條件下(AMB-cw和AMB-ccw), 顯著差異時段分別為340~510 ms ((21) = –2.45,= 0.024, Cohen's= –1.07)和700~950 ms ((21) = –2.13,= 0.045, Cohen's= –0.93)。即有深度線索時, 在約150 ms左右眼睛就開始對CW和CCW旋轉進行區(qū)分; 而無線索條件下, 則要到340 ms才能對球體旋轉方向做出判斷。

圖3 觀看不同刺激時眼睛位置及其隨刺激呈現(xiàn)時間變化。(a) 眼睛位置的空間分布; (b) 眼睛位置隨刺激呈現(xiàn)變化的時間進程。(注：圖中0點為旋轉刺激的中心位置, 即屏幕中心位置?！八轿恢谩焙汀按怪蔽恢谩钡闹荡笥?位于中心位置右側和下方; 小于0則位于左側和上方。)

圖4 不同條件的微眼跳參數(shù)比較。(a) 微眼跳峰速度; (b) 微眼跳幅度; (c) 微眼跳時間; (d)微眼跳頻次。(注：①*表示p < 0.05; **表示p < 0.01; ②誤差線為標準誤)

圖5 不同方向微眼跳頻次隨時間變化進程比較。(a) 有線索(CW)與無線索(AMB)的相同判斷(cw)時微眼跳頻次; (b) CCW-ccw和AMB-ccw的微眼跳頻次; (c) 有線索條件下(CW和CCW)相應判斷時微眼跳頻次; (d) 無線索條件下(AMB)不同判斷時微眼跳頻次。(注：①陰影部分為差異顯著時間窗; ② *表示p < 0.05; **表示p < 0.01。)

4 討論

通過將亮度對比設置成深度線索, 結果顯示, 深度線索有助于SFM知覺判斷, 與模糊刺激條件相比, 在有線索條件下, 判斷更加快、更加肯定(百分比更高); 眼睛位置移動方向和微眼跳方向都分別與知覺判斷的運動方向具有一致性; 微眼跳次數(shù)、峰速度和幅度也都分別表現(xiàn)出深度線索的促進效應。在有深度線索條件下, 較亮圓點和較暗圓點的運動速度相同而方向相反。由于相同速度的低亮度刺激被知覺的速度小于高亮度刺激(Stone & Thompson, 1992; Thompson, 1982), 兩組點形成了運動視差。雙眼運動視差隨時間變化為立體運動知覺提供依據(jù)(Gumming & Parker, 1994)。于是, 低亮度圓點被知覺成距離觀察者更遠; 而高亮度圓點則被知覺為距離更近。因此, 亮度對比幫助視覺系統(tǒng)很快形成整體運動知覺, 并迅速做出判斷。相反, 在無線索條件下, 兩個方向的運動之間存在競爭, 需要更多加工過程才能完成判斷, 判斷時間也延長。因為在對模棱兩可的SFM刺激知覺判斷中, 視覺系統(tǒng)需要在兩個對立的知覺解釋中進行選擇, 從而判斷出三維結構旋轉方向(Park & Tadin, 2018)。不過, 無線索條件下不同判斷方向反應時之間的差異還有待進一步研究。

不論是Cavanagh (1992)和Nishida等(2018)將運動知覺區(qū)分為“低水平”和“高水平”兩個加工階段, 還是Andersen和Bradley (1998)和Treue等(1991)將SFM知覺劃分為速度測量和三維物體表面構建兩個加工過程; “兩階段”加工理論為人們進一步認識了SFM運動知覺的內在機制提供了重要思路。在本研究中, 從知覺判斷結果無法明確區(qū)分SFM知覺的不同階段。但從微眼跳隨時間變化過程來看, 在有深度線索條件下, 不同知覺判斷時的微眼跳頻率在150 ms時便出現(xiàn)顯著差異(見圖5c); 眼睛位置隨時間變化過程(見圖3)顯示, 所有條件下, 在運動刺激出現(xiàn)(圓點開始移動)約200 ms內, 眼睛基本上是靜止在中心位置。這一段時間內(0~200 ms)注意系統(tǒng)似乎還沒有參與知覺加工, 可以看成是第一階段。200 ms開始, 眼睛通過小幅度的微眼跳緩慢移向所判斷的方向; 這種短距離眼動追蹤能夠為運動知覺提供有用信息(Schütz et al., 2011), 也符合微眼跳的反應特點, 即刺激呈現(xiàn)200 ms后, 朝向預期位置的微眼跳才會明顯增加(Rolfs et al., 2004)。因此, 200 ms以后是加工的第二階段。

如果以150~200 ms作為SFM知覺加工兩個階段的分界線; 那么, 這兩個階段內又會經(jīng)歷哪些加工？注意時間進程(指向、駐留和移動)的三個部分(Egeth & Yantis, 1997)又如何在這兩個階段發(fā)揮作用呢？

4.1 速度測量(低水平加工)階段

顏色和亮度是運動知覺的兩種載體(Papathomas et al., 1991)。與形狀相比, 亮度對SFM知覺能力的影響更大(Sara et al., 2017)。在有深度線索條件下CW-cw與CCW-ccw的微眼跳差異則出現(xiàn)在150 ms左右(圖5c)。在0~150 ms內, 視覺系統(tǒng)需要完成對運動亮點的感覺登記、速度判斷與整合(分組)等(Dombrowe et al., 2010); 它可能包括了用于從SFM運動中感知結構點運動所需的50~85 ms (Treue et al., 1991; Alais et al., 2011)和誘發(fā)微眼跳所需的70 ms左右(潛伏期) (Horwitz & Albright, 2003)。

因此, 低水平加工階段主要發(fā)生在0~150 ms內, 此階段不需要注意參與, 時?空頻率覺察器探測局部運動信號, 視覺系統(tǒng)主要完成對刺激基本特征(顏色、亮度、運動)登記, 屬于Cavanagh (1992)、Nishida等(2018)和Schmitt等(2018)等所提出的沒有注意參與的“低水平”自動加工階段。不過, 也有研究認為, 相對于其他刺激, 運動刺激在開始時就能捕獲注意(Smith & Abrams, 2018), 但這種優(yōu)勢僅能維持約100 ms (Ramirez-Moreno et al., 2013)。SFM知覺的早期階段是否有注意參與還有待進一步研究。

4.2 三維物體表面構建(高水平加工)階段

視覺系統(tǒng)通過對已登記的運動信息進行選擇和抑制、形成知覺分組, 才能構建三維結構(Andersen & Bradley, 1998; Treue et al., 1991)。這些加工都需要注意高度參與(Stelmach et al., 1994)。我們將結合注意時間進程(指向、駐留和移動) (Egeth & Yantis, 1997), 對注意在此階段的調節(jié)作用進行深入分析。

注意指向 150 ms之后, 在有深度線索條件下, 不同知覺判斷時的微眼跳頻率開始出現(xiàn)顯著差異(見圖5c)。這意味著注意系統(tǒng)開始集中到相應的知覺組塊(具有相同運動方向的較亮圓點)上, 即注意通過調節(jié)知覺組織(Kasai & Takeya, 2012), 將這些信號整合成運動矢量流, 并把它選擇成為目標(Conci et al., 2011)。ERP研究表明, 注意對知覺組織的快速調節(jié)作用發(fā)生在180~200 ms內(Kasai & Takeya, 2012), 并在240~300 ms之內選擇相應目標(Andersen & Muller, 2010); 而在眼動研究中, 需要約250 ms (Peterson & Kramer, 2001)。根據(jù)注意的特征整合理論(Treisman & Gelade, 1980; Treisman & Gormican, 1988), 在完成基本特征登記后, 注意就會像“膠水”一樣將它們粘在一起, 形成知覺整體。此階段應該是Egeth和Yantis (1997)所說的注意指向。對于有深度線索的刺激而言, 運動方向相反的兩組點的亮度差異很明顯, 較亮的點更容易被注意選擇, 較暗的點則更容易被抑制。而當運動方向相反的兩組點亮度相同時(無深度線索), 注意選擇和抑制都會比較困難, 大約需要340 ms才能完成(見圖5d)。這是因為對非注意刺激的抑制需要約360 ms (Andersen & Muller, 2010)。因此, 注意系統(tǒng)在150 ms至340 ms這段時間完成對一組運動點的選擇和對另一組點的抑制, 通過眼睛定向注意將視覺特征整合成SFM知覺(Jiang et al., 2008), 并且需要額外時間, 在更高層次上完成運動方向判斷。

注意駐留 視覺注意不是一種高速轉換機制, 而是一種持續(xù)的狀態(tài), 在這種狀態(tài)下, 促進對相關目標的表征(Ward et al., 1996)。因此, 當注意定向到相應刺激上以后, 會在那里停留一段時間(Egeth & Yantis, 1997)。本研究中, 無論有無深度線索, 注意都會在目標上停留一段時間, 表現(xiàn)為在一定時間窗(有線索：150~400 ms; 無線索：340~510 ms)內不同知覺判斷時的微眼跳頻率差異顯著。在這段時間里, 視覺系統(tǒng)繼續(xù)抑制分心刺激(Forschack et al., 2017; van Zoest et al., 2016)、整合被選擇和被抑制的兩組點(Festman & Braun, 2012)等。只有在完成這些加工之后, 注意才會轉移, 傳播到整體; 這至少需要200~300 ms (Stoppel et al., 2012)。因此, 在SFM知覺中, 注意的駐留時間應該持續(xù)約200 ms左右。不過, 為什么有深度線索刺激的注意駐留時間(250 ms)比無線索條件下(170 ms)更長還有待進一步研究。

注意轉移 完成知覺分組后, 由知覺分組構成的虛擬輪廓成為產(chǎn)生整體運動知覺的基礎(Caplovitz & Tse, 2007)。局部運動知覺和整體運動知覺具有不同的神經(jīng)機制(Hedges et al., 2011); 在加工無線索(兩可)運動結構體時, 神經(jīng)元間的相關性顯著高于加工有線索(非兩可)結構體或隨機二維運動(Wasmuht et al., 2019)。因此, 識別整體運動(Group Motion)比局部運動(Element Motion)需要更多注意資源(Ayd?n et al., 2011)。本研究中, 在完成局部特征分析并選擇相應組塊后, 注意系統(tǒng)需要從單一組塊轉移到兩個運動方向相反的組塊上才能構建三維結構(整體)。圖5c和圖5d表明, 有無深度線索條件下分別500~970 ms和700~950 ms出現(xiàn)了兩個存在顯著差異的時間窗, 它們很可能標志著注意從局部向整體的轉移。因為主動轉移注意可以改善整體運動的檢測, 促進整體運動方向知覺的判斷(Ishii et al., 2013)。

在對整體運動信息進行加工時, 視覺系統(tǒng)通過提取整體運動特征, 并使用整體運動信息估計局部運動特征(Rider et al., 2016), 實現(xiàn)局部運動的雙眼信息融合(Cai et al., 2019)。因此, 在兩種條件下的第二個時間窗內很可能是對整體結構中的局部元素進行集中注意, 以進一步確認整體結構旋轉方向的判斷, 即通過自上而下信號(如對真實目標方向的先驗知識)檢驗局部運動(Born & Pack, 2002); 其內在機制還有待深入探討。

5 結論

研究結果表明, 注意加快有深度線索的知覺判斷。SFM知覺過程可以以150~200 ms為界限分成速度計算和構建三維結構兩個階段; 注意對SFM知覺的調節(jié)作用主要發(fā)生在高水平加工階段(構建三維結構), 特別是無深度線索的知覺判斷。注意從150 ms開始指向選擇對象; 駐留持續(xù)約200 ms (150~340 ms)后, 有無深度線索條件下分別在500~ 970 ms和700~950 ms出現(xiàn)了兩個存在顯著差異的時間窗, 完成從局部運動矢量流轉移到整體運動方向的知覺判斷。

Alais, D., Apthorp, D., Karmann, A., & Cass, J. (2011). Temporal integration of movement: The time-course of motion streaks revealed by masking.(12), e28675. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0028675

Andersen, R. A. & Bradley, D. C. (1998). Perception of three- dimensional structure from motion.,(6), 222–228.

Andersen, S. K., & Muller, M. M. (2010). Behavioral performance follows the time course of neural facilitation and suppression during cued shifts of feature-selective attention.(31), 13878–13882.

Ayd?n, M., Herzog, M. H., & ??men, H. (2011). Attention modulates spatio-temporal grouping.(4), 435–446.

Bartlett, L. K., Graf, E. W., Hedger, N., & Adams, W. J. (2019). Motion adaptation and attention: A critical review and meta-analysis.,, 290–301.

Bonneh, Y. S., Adini, Y., & Polat, U. (2015). Contrast sensitivity revealed by microsaccades.(9), 1–12.

Born, R. T., & Pack, C. C. (2002). Integration of motion signals for smooth pursuit eye movements.,(1), 453–455.

Burr, D., & Thompson, P. (2011). Motion psychophysics: 1985-2010.,(13), 1431–1456.

Cai, L. T., Yuan, A. E., & Backus, B. T. (2019). Binocular global motion perception is improved by dichoptic segregation when stimuli have high contrast and high speed.,(13), 1–17.

Caplovitz, G. P., & Tse, P. U. (2007). Rotating dotted ellipses: Motion perception driven by grouped figural rather than local dot motion signals.,(15), 1979– 1991.

Cavanagh, P. (1992). Attention-based motion perception.,(5076), 1563–1565.

Cavanagh, P., Hunt, A. R., Afraz, A., & Rolfs, M. (2010). Visual stability based on remapping of attention pointers.,(4), 147–153.

Chung, C. Y. L., & Khuu, S. K. (2014). The processing of coherent global form and motion patterns without visual awareness.,, 195. https://doi.org/ 10.3389/fpsyg.2014.00195

Cohen, J. (1988).. Hillsdale, New Jersey: Lawrence Erlbaum Associates.

Conci, M., T?llner, T., Leszczynski, M., & Müller, H. J. (2011). The time-course of global and local attentional guidance in Kanizsa-figure detection.,(9), 2456– 2464.

Deubel, H. (2008). The time course of presaccadic attention shifts.,(6), 630–640.

Di Stasi, L. L., Catenad, A., Ca?asc, J. J., Macknike, S. L., & Martinez-Conde, S. (2013). Saccadic velocity as an arousal index in naturalistic tasks.,(5), 968–975.

Dombrowe, I. C., Olivers, C. N. L., & Donk, M. (2010). The time course of color- and luminance-based salience effects.,, 189. https://doi.org/10.3389/ fpsyg.2010.00189

Egeth, H. E., & Yantis, S. (1997). Visual attention: Control, representation, and time course.,, 269–297.

Engbert, R., & Kliegl, R. (2003). Microsaccades uncover the orientation of covert attention.,(9), 1035–1045.

Fernandez, J. M., & Farell, B. (2006). A reversed structure- from-motion effect for simultaneously viewed stereo- surfaces.,(8-9), 1230–1241.

Festman, Y., & Braun, J. (2012). Feature-based attention spreads preferentially in an object-specific manner.,(1), 31–38.

Forschack, N., Andersen, S. K., & Müller, M. M. (2017). Global enhancement but local suppression in feature-based attention.,(4), 619– 627.

Franconeri, S., & Handy, T. (2007). Rapid shifts of attention between two objects during spatial relationship judgments.,(9), 582. https://doi.org/10.1167/7.9. 582

Grosbras, M. H., Laird, A. R., & Paus, T. (2005). Cortical regions involved in eye movements, shifts of attention, and gaze perception.,(1), 140–154.

Gumming, B. G., & Parker, A. J. (1994). Binocular mechanisms for detecting motion-in-depth.,(4), 483–495.

Hafed, Z. M., & Clark, J. J. (2002). Microsaccades as an overt measure of covert attention shifts.,(22), 2533–2545.

Haith, M. M. (1966). The response of the human newborn to visual movement.,(3), 235–243.

Hedges, J. H., Gartshteyn, Y., Kohn, A., Rust, N. C., Shadlen, M. N., Newsome, W. T., & Movshon, J. A. (2011). Dissociation of neuronal and psychophysical responses to local and global motion.,(23), 2023– 2028.

Hermens, F., & Walker, R. (2010). What determines the direction of microsaccades?,(4), 1–20.

Hirshkowitz, A., Biondi, M., & Wilcox, T. (2017). Cortical responses to shape-from-motion stimuli in the infant.,(1), 011014. https://doi.org/10.1117/1.nph. 5.1.011014

Horwitz, G. D., & Albright, T. D. (2003). Short-latency fixational saccades induced by luminance increments.,(2), 1333–1339.

Hubel, D. H., & Wiesel, T. N. (1962). Receptive fields, binocular interaction and functional architecture in the cat's visual cortex.,(1), 106–154.

Ishii, T., Motoyoshi, I., & Kamachi, M. G. (2013). Removal of attention facilitates global motion detection.,(1), 135–136.

Jiang, Y., Boehler, C. N., N?nnig, N., Düzel, E., Hopf, J. M., Heinze, H. J., & Schoenfeld M. A. (2008). Binding 3-D object perception in the human visual cortex.,(4), 553–562.

Jiang, Y., Pantle, A. J., & Mark, L. S. (1998). Visual inertia of rotating 3-D objects.,(2), 275–286.

Johnson, S. P., Davidow, J., Hall-Haro, C., & Frank, M. C. (2008). Development of perceptual completion originates in information acquisition.,(5), 1214–1224.

Kaneko, H., Itakura, S., & Inagami, M. (2011). Relationship between the frequency of microsaccade and attentional state.,(4), 332–332.

Kasai, T., & Takeya, R. (2012). Time course of spatial and feature selective attention for partly-occluded objects.(9), 2281–2289.

Krueger, E., Schneider, A., Sawyer, B., Chavaillaz, A., Sonderegger, A., Groner, R., & Hancock P. (2019). Microsaccades distinguish looking from seeing.,(6). https://doi.org/10.16910/ jemr.12.6.2

Kuldkepp, N., Kreegipuu, K., Raidvee, A., N??t?nen, R., & Allik, J. (2013). Unattended and attended visual change detection of motion as indexed by event-related potentials and its behavioral correlates.,, 476. https://doi.org/10.3389/fnhum.2013. 00476

Lamberty, K., Gobbelé, R., Schoth, F., Buchner, H., & Waberski, T. D. (2008). The temporal pattern of motion in depth perception derived from ERPs in humans.(2), 198–202.

Laubrock, J., Engbert, R., & Kliegl, R. (2008). Fixational eye movements predict the perceived direction of ambiguous apparent motion.,(14), 1–17.

Lin, Y., & Tadin, D. (2019). Motion perception: Slow development of center-surround suppression.,(18), R878–R880.

Martínez, G. A. R., & Parra, H. C. (2018). Bistable perception: Neural bases and usefulness in psychological research.,(2), 63–76.

Meyberg, S., Sinn, P., Engbert, R., & Sommer, W. (2017). Revising the link between microsaccades and the spatial cueing of voluntary attention.,, 47–60

Meyberg, S., Sommer, W., & Dimigen, O. (2017). How microsaccades relate to lateralized ERP components of spatial attention: A co-registration study.,, 64–80.

Motoyoshi, I., Ishii, T., & Kamachi, M. G. (2015). Limited attention facilitates coherent motion processing.,(13), 1. https://doi.org/10.1167/15.13.1

Nishida, S., Kawabe, T., Sawayama, M., & Fukiage, T. (2018). Motion perception: From detection to interpretation.,(20), 501–523.

Otero-Millan, J., Castro, J. L. A., Macknik, S. L., & Martinez- Conde, S. (2014). Unsupervised clustering method to detect microsaccades.,(2), 1–17.

Papathomas, T. V., Gorea, A., & Julesz, B. (1991). Two carriers for motion perception: Color and luminance.,(11), 1883–1891.

Park, W. J., & Tadin, D. (2018). Motion perception. In J. Serences (Ed.).(4th ed.) (pp. 415–488). Wiley.

Peterson, M. S., & Kramer, A. F. (2001). Attentional guidance of the eyes by contextual information and abrupt onsets.,, 1239–1249.

Pomerantz, J. R. (1970). Eye movements affect the perception of apparent (beta) movement.,(4), 193–194.

Ramachandran, V. S., & Anstis, S. M. (1983). Perceptual organization in moving patterns., 529–531.

Ramirez-Moreno, D. F., Schwartz, O., & Ramirez-Villegas, J. F. (2013). A saliency-based bottom-up visual attention model for dynamic scenes analysis.(2), 141–160.

Rider, A. T., Nishida, S., & Johnston, A. (2016). Multiple- stage ambiguity in motion perception reveals global computation of local motion directions.,(15), 7, 1–11.

Rock, I., Halper, F., DiVita, J., & Wheeler, D. (1987). Eye movement as a cue to figure motion in anorthoscopic perception.,(3), 344–352.

Rolfs, M., Engbert, R., & Kliegl, R. (2004). Microsaccade orientation supports attentional enhancement opposite a peripheral cue: Commentary on Tse, Sheinberg, and Logothetis (2003).,(10), 705–707.

Ryan, A. E., Keane, B., & Wallis, G. (2019). Microsaccades and covert attention: Evidence from a continuous, divided attention task.,(6). https://doi.org/10.16910/jemr.12.6.6

Sara, G., Tony, P., Roberto, B., Kerstin, H., & Mariagrazia, B. (2017). The effect of luminance condition on form, form-from-motion and motion perception.,(2), 65–72.

Schmitt, C., Klingenhoefer, S., & Bremmer, F. (2018). Preattentive and Predictive Processing of Visual Motion.,, 12399. https://doi.org/10.1038/ s41598-018-30832-9

Schütz, A. C., Braun, D. I., & Gegenfurtner, K. R. (2011). Eye movements and perception: A selective review.,(5), 9, 1–30.

Scocchia, L., Valsecchi, M., & Triesch, J. (2014). Top-down influences on ambiguous perception: The role of stable and transient states of the observer.,. https://doi.org/10.3389/fnhum.2014. 00979

Simion, F., Regolin, L., & Bulf, H. (2008). A predisposition for biological motion in the newborn baby.,(2), 809–813.

Smith, K. C., & Abrams, R. A. (2018). Motion onset really does capture attention.,(7), 1775–1784.

Stelmach, L. B., Herdman, C. M., & McNeil, K. R. (1994). Attentional modulation of visual processes in motion perception.,(1), 108–121.

Stone, L. S., & Thompson, P. (1992). Human speed perception is contrast dependent.,(8), 1535–1549.

Stonkute, S., Braun, J., & Pastukhov, A. (2012). The role of attention in ambiguous reversals of structure-from-motion., 7(5), e37734. https://doi.org/10.1371/journal. pone.0037734

Stoppel, C. M., Boehler, C. N., Strumpf, H., Krebs, R. M., Heinze, H. J., Hopf, J. M., & Schoenfeld, M. A. (2012). Spatiotemporal dynamics of feature-based attention spread: Evidence from combined electroencephalographic and magnetoencephalographic recordings.(28), 9671–9676.

Thompson, P. (1982). Perceived rate of movement depends on contrast.,(3), 377–380.

Treisman, A., & Gelade, G. (1980). A feature-integration theory of attention.(1), 97–136.

Treisman, A., & Gormican, S. (1988). Feature analysis in early vision: Evidence from search asymmetries.,(1), 15–48.

Treue, S., Husain, M., & Andersen, R. A. (1991). Human perception of structure from motion.,(1), 59–75.

Tsal, Y., & Kolbet, L. (1985). Disambiguating ambiguous figures by selective attention.,(1), 25–37.

van Rullen, R., Reddy, L., & Koch, C. (2005). Attention- driven discrete sampling of motion perception.,(14), 5291–5296.

van Zoest, W., Donk, M., & van der Stigchel, S. (2012). Stimulus-salience and the time-course of saccade trajectory deviations.,(8), 16–16.

van Zoest, W., Heimler, B., & Pavani, F. (2016). The oculomotor salience of flicker, apparent motion and continuous motion in saccade trajectories.,(1), 181–191.

Wallach, H., & O'Connell, D. N. (1953). The kinetic depth effect.,(4), 205–217.

Wang, L., Yang, X., Shi, J., & Jiang, Y. (2014). The feet have it: Local biological motion cues trigger reflexive attentional orienting in the brain., 217–224.

Ward, R., Duncan, J., & Shapiro, K. (1996). The slow time- course of visual attention.,(1), 79–109.

Wasmuht, D. F., Parker, A. J., & Krug, K. (2019). Interneuronal correlations at longer time scales predict decision signals for bistable structure-from-motion perception.,, 11449. https://doi.org/10.1038/ s41598-019-47786-1

Zhang, Y., Li, A., Han, Y., Zhang, S., & Zhang, M. (2016). The effect of microsaccade types on attention.(6), 29–37.

[張陽, 李艾蘇, 韓玉, 張少杰, 張明. (2016). 微眼動類型對注意的影響.,(6), 29–37.]

Temporal dynamics of eye movements and attentional modulation in perceptual judgments of structure-from-motion (SFM)

DING Jinhong, WANG Yamin, JIANG Yang

(Beijing Key Lab of Learning and Cognition, Collage of Psychology, Capital Normal University, Beijing, 100048, China) (Department of Behavioral Science, College of Medicine, University of Kentucky, Lexington, KY 40536-0086, USA)

How attention plays a role in resolving ambiguous perceptual judgments is one of the age-old scientific questions. Understanding the processes of perceptual grouping, switching, processing speed, and awareness is a key step towards solving significant problems in applications such as computer vision and automatic driving involving three-dimensional space. The rotating three-dimensional (3D) structure from motion (SFM) is a well-known bistable ambiguous stimulus. Thus far, it is still an open question how attention, eye movements, and depth cues modulate perceptual judgments of rotating directions of a 3D SFM. As early as 1925, motion perception resulted from eye tracking signals was proposed by Helmholtz (Cavanagh, 1992). Pomerantz (1970) claimed that eye movement plays an important role in the occurrence of kinesthetic perception. Furthermore, neuroscience studies has supported a common neural basis for eye movement and attention transfer (Grosbras, Laird & Paus, 2005). The current study aimed to investigate the characteristics and the time course of eye movements during SFM perception by controlling exogenous visual cues and ascertain the effect of attention on SFM perception. Using advanced eyemovements analysis, we investigated how attention under both unambiguous and ambiguous depth cues modulate perceptual judgments of rotation directions in deepth.

Twenty-two college students (10 males and 12 females), mean age 22, participated in this experiment. Their task was to indicate the rotation directions of 3D SFM by pressing the left (for clockwise CW percept from top view) or the right key of a mouse (for CCW percept) with their left or right thumb. A computer simulated structure-from-motion (a 3D rotating sphere) was created via 30 coherently moving dots with 0.2° diameter each along with an elliptical trajectory of different radii at a mean velocity of 5°/s. The luminant dots were randomly distributed in a spherical area extended 5°×5°. Under unambiguous depth cue condition, dots were fully illuminated in the half of their trajectories and partially illuminated in the other part of the trajectories. The two groups of dots appeared to move in opposite direction. There were two sets of cued rotations in which bright dots (drawing attention) moving leftwards or rightwards. For ambiguous condition (AMB), all dots had equal brightness (averaged luminance of unambiguous displays), which had equal chance to be seen as rotating in either CW or CCW direction. During each experimental trial, after a 500 ms fixation “+”, a rotation-in-depth structure was presented for about 950 ms. A mask of random brighter and dimer dots was displayed for 500 ms after a response window of 1500 ms at the end of each trial.

Advanced eyemovements analysis, e.g. microsaccade rates with directions and time courses, were conducted using methods from Bonneh, Adini & Polat (2015) and Hermens & Walker (2010). The statistical analysis revealed that perceptual judgments of rotation directions under unambiguous cues were faster and more confident than those under the ambiguous conditions. For the micro-saccade, peak velocity and amplitude were higher during perception of unambiguous 3D rotation than those during the ambiguous rotations.There was no significant difference in saccade duration. When participants judged the SFM as rotation of clockwise (left), their microsaccade rate towards left was significantly higher than that towards right and vise versa while the counter-clockwise judgment was made. Under the unambiguous condition, significant differences between CW-cw and CCW-ccw were found during time widows of 150~400 ms and 500~970 ms. In contrast, ambiguous conditions (AMB-cw and AMB-ccw) differed most during 700~950 ms, which indicated extra time of attentional processes.

Our findings of temporal dynamics of the ambiguous and unambiguous perceptual judgments of 3D rotations indicated two stages of processing. First, local speed calculation in three-dimensional structure construction during initial period of 150~200 ms after stimulus onset. Second, visual processing binds local motion vector flows to the overall perceptual judgment of rotation directions. The ambiguous conditions took longer time. When rotations were unambiguous, attentional facilitates during perceptual judgment of 3D rotation of SFM speed up in the higher-level processing.

structure-from-motion (SFM), attention, microsaccade, time course, perceptual grouping

2020-04-14

* 首都師范大學交叉科學研究院項目資助。

丁錦紅, E-mail: dingjh@cnu.edu.cn

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