Thèse en cours Eva APRILE

Notre système visuel est particulièrement efficace pour reconnaître une scène en un rapide coup d’œil. Pour parvenir à cette reconnaissance ultra-rapide, le système visuel humain s’appuie sur une représentation éparse et globale de la scène visuelle, qu’on appelle le gist. L’extraction rapide du gist d’une scène permettrait aussi de faire des prédictions sur les objets de la scène, facilitant ainsi leur perception. Cependant, ce positionnement théorique repose sur des études qui présentent très rapidement les scènes et où une seule fixation oculaire est alors possible. Or, la perception visuelle est un phénomène dynamique qui alterne entre fixations oculaires sur un objet d’intérêt et saccades vers la périphérie pour fixer de nouveaux objets d’intérêt. Pour être rapide et efficace lorsque nous scannons notre environnement visuel, nous postulons que le système visuel humain utiliserait également des prédictions issues du gist.
L’objectif de ce projet de thèse est de caractériser comment les prédictions basées sur nos connaissances de l’environnement visuel peuvent orienter les fixations oculaires à venir en vision périphérique et ce, à travers le développement de nouveaux paradigmes expérimentaux qui impliqueront des mesures des mouvements des yeux. Pour poursuivre cet objectif de recherche, nous avons identifié trois opérations de recherche. L’Opération 1 vise à étudier comment les prédictions issues du contexte (gist) d’une scène influencent l’orientation du regard en vision périphérique lorsque le traitement visuel se doit d’être rapide. L’Opération 2 concerne l’exploration libre et plus naturelle de scènes et vise à étudier comment les prédictions qui peuvent être générées lors d’une fixation oculaire influencent la fixation oculaire suivante. L’Opération 3 vise à étudier comment les modifications en temps réel des connaissances sur une scène (et donc les prédictions qui en découlent) influencent l’exploration de scènes. Pour chaque opération, nous mènerons plusieurs études comportementales où nous mesurerons les mouvements oculaires (durée des fixations oculaires, latence/durée et amplitude des saccades, etc.) à l’aide d’un oculomètre Eyelink 1000 (SR Research).
Ce projet repose sur la collaboration entre Carole Peyrin (DR2 CNRS au LPNC) et Nathalie Guyader (MCF au GIPSA-lab). Il contribuera d’une part à améliorer les modèles cognitifs de perception visuelle développés par le LPNC, et d’autre part les modèles du traitement de l’information visuelle et des mouvements oculaires développés par le GIPSA-lab.

Encadrement :
Carole PEYRIN, DR CNRS au LPNC carole.peyrinuniv-grenoble-alpes.fr (carole[dot]peyrin[at]univ-grenoble-alpes[dot]fr)
Nathalie GUYADER, MCF UGA au GIPSA-Lab nathalie.guyadergipsa-lab.grenoble-inp.fr (nathalie[dot]guyader[at]gipsa-lab[dot]grenoble-inp[dot]fr)

Mot-clés : Mouvements oculaires, reconnaissance visuelle, mécanisme prédictifs