Modélisation bayésienne algorithmique de la reconnaissance visuelle de mots et de l'attention visuelle

par Thierry Phenix

Thèse de doctorat en Sciences cognitives, psychologie et neurocognition

Sous la direction de Sylviane Valdois et de Julien Diard.

Le président du jury était Anne Guérin-Dugué.

Le jury était composé de Alain Content.

Les rapporteurs étaient Martin Arguin, Pierre Bessière.


  • Résumé

    Dans cette thèse, nous proposons un nouveau modèle conceptuel de la reconnaissance visuelle de mots implémenté sous forme mathématique de façon à évaluer sa capacité à reproduire les observations expérimentales du domaine. Une revue critique des modèles computationnels existants nous conduit à définir un cahier des charges sous la forme de cinq hypothèses qui sont à la base du modèle conceptuel proposé : le modèle est doté d'une architecture à trois niveaux (sensoriel, perceptif et lexical) ; le traitement est parallèle sur l'ensemble des lettres du stimulus ; l'encodage positionnel est distribué ; enfin, le traitement sensoriel des lettres intègre position du regard, acuité visuelle et distribution de l'attention visuelle. L'implémentation repose sur la méthodologie de la modélisation bayésienne algorithmique, conduisant au modèle BRAID (pour "Bayesian word Recognition with Attention, Interference and Dynamics").Nous vérifions la capacité du modèle à rendre compte des données obtenues en perceptibilité des lettres (par exemple, effets de supériorité des mots et des pseudo-mots, effets de contexte), en reconnaissance de mots et en décision lexicale (par exemple, effets de fréquence et de voisinage). Au total, nous simulons avec succès 28 expériences comportementales, permettant de rendre compte d'effets subtils dans chacun des domaines ciblés. Nous discutons les choix théoriques du modèle à la lumière de ces résultats expérimentaux, et proposons des perspectives d'extension du modèle, soulignant la flexibilité du formalisme choisi.

  • Titre traduit

    Algorithmic Bayesian modeling of visual word recognition and visual attention


  • Résumé

    In this thesis, we propose an original theoretical framework of visual word recognition, and implement it mathematically to evaluate its ability to reproduce experimental observations of the field. A critical review of previous computational models leads us to define specifications in the form of a set of five hypotheses, that form the basis of the proposed theoretical framework: the model is built on a three-layer architecture (sensory, perceptual, lexical); letter processing is parallel; positional coding is distributed; finally, sensory processing involves gaze position, visual acuity, and visual attention distribution. To implement the model, we rely on the Bayesian algorithmic modeling methodology, and define the BRAID model (for "Bayesian word Recognition with Attention, Interference and Dynamics").


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