Zobrazit minimální záznam

Perceptual learning and Ideal Bayesian obsever in visual search task
dc.contributor.advisorDěchtěrenko, Filip
dc.creatorNěmeček, Viktor
dc.date.accessioned2018-09-27T09:58:55Z
dc.date.available2018-09-27T09:58:55Z
dc.date.issued2018
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11956/101220
dc.description.abstractSearching for objects in a complex environment is an activity we do many times each day. Najemnik and Geisler (2005; 2008; 2009) showed in their work that people do not perform optimally, and devised multiple ideal observer models for one particular visual search task. In this thesis we tried to show that if people get feedback from one of the ideal observer models, they learn to solve the task better during a given amount of trials than they would without the feedback. We were unable to prove any nontrivial result with statistical significance due to a small sample size, but the data suggests that the feedback indeed has a positive effect on the learning, and that the continuation of the research is justified. An iOS application necessary for the experiment was created as a part of the thesis. Aside from the experiment itself, one can also use it to play a visual search testing game. 1en_US
dc.description.abstractVyhledávání objektů v komplexním prostředí je činnost, kterou vykonáváme mnohokrát denně. Najemnik a Geisler ve svých pracech (2005; 2008; 2009) uká- zali, že lidé neumí zrakem vyhledávat optimálně, a představili několik modelů ideálních pozorovatelů pro jednu konkrétní úlohu zrakového vyhledávání. V této práci jsme se pokusili ukázat, že pokud budou lidé dostávat zpětnou vazbu od jednoho z modelů ideálních pozorovatelů, naučí se tuto úlohu řešit během daného počtu pokusů lépe než bez této zpětné vazby. Žádný netriviální výsledek se nám kvůli malému vzorku sice nepodařilo prokázat statisticky významně, ale data na- značují, že zpětná vazba skutečně má pozitivní vliv na učení a ve výzkumu má smysl pokračovat. K experimentu vznikla také aplikace, s jejíž pomocí byl experiment prováděn. V ní je možné krom experimentu též zkoušet své schopnosti zrakového vyhledávání formou hry. 1cs_CZ
dc.languageČeštinacs_CZ
dc.language.isocs_CZ
dc.publisherUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.subjectIdeal Bayesian observeren_US
dc.subjectperceptual learningen_US
dc.subjectvisual searchen_US
dc.subjectIdeální Bayesovský pozorovatelcs_CZ
dc.subjectpercepční učenícs_CZ
dc.subjectzrakové vyhledávánícs_CZ
dc.titlePercepční učení a Ideální Bayesovký pozorovatel při zrakovém vyhledávánícs_CZ
dc.typebakalářská prácecs_CZ
dcterms.created2018
dcterms.dateAccepted2018-09-06
dc.description.departmentDepartment of Software and Computer Science Educationen_US
dc.description.departmentKatedra softwaru a výuky informatikycs_CZ
dc.description.facultyMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.description.facultyFaculty of Mathematics and Physicsen_US
dc.identifier.repId199953
dc.title.translatedPerceptual learning and Ideal Bayesian obsever in visual search tasken_US
dc.contributor.refereePilát, Martin
thesis.degree.nameBc.
thesis.degree.levelbakalářskécs_CZ
thesis.degree.disciplineGeneral Computer Scienceen_US
thesis.degree.disciplineObecná informatikacs_CZ
thesis.degree.programComputer Scienceen_US
thesis.degree.programInformatikacs_CZ
uk.thesis.typebakalářská prácecs_CZ
uk.taxonomy.organization-csMatematicko-fyzikální fakulta::Katedra softwaru a výuky informatikycs_CZ
uk.taxonomy.organization-enFaculty of Mathematics and Physics::Department of Software and Computer Science Educationen_US
uk.faculty-name.csMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
uk.faculty-name.enFaculty of Mathematics and Physicsen_US
uk.faculty-abbr.csMFFcs_CZ
uk.degree-discipline.csObecná informatikacs_CZ
uk.degree-discipline.enGeneral Computer Scienceen_US
uk.degree-program.csInformatikacs_CZ
uk.degree-program.enComputer Scienceen_US
thesis.grade.csVýborněcs_CZ
thesis.grade.enExcellenten_US
uk.abstract.csVyhledávání objektů v komplexním prostředí je činnost, kterou vykonáváme mnohokrát denně. Najemnik a Geisler ve svých pracech (2005; 2008; 2009) uká- zali, že lidé neumí zrakem vyhledávat optimálně, a představili několik modelů ideálních pozorovatelů pro jednu konkrétní úlohu zrakového vyhledávání. V této práci jsme se pokusili ukázat, že pokud budou lidé dostávat zpětnou vazbu od jednoho z modelů ideálních pozorovatelů, naučí se tuto úlohu řešit během daného počtu pokusů lépe než bez této zpětné vazby. Žádný netriviální výsledek se nám kvůli malému vzorku sice nepodařilo prokázat statisticky významně, ale data na- značují, že zpětná vazba skutečně má pozitivní vliv na učení a ve výzkumu má smysl pokračovat. K experimentu vznikla také aplikace, s jejíž pomocí byl experiment prováděn. V ní je možné krom experimentu též zkoušet své schopnosti zrakového vyhledávání formou hry. 1cs_CZ
uk.abstract.enSearching for objects in a complex environment is an activity we do many times each day. Najemnik and Geisler (2005; 2008; 2009) showed in their work that people do not perform optimally, and devised multiple ideal observer models for one particular visual search task. In this thesis we tried to show that if people get feedback from one of the ideal observer models, they learn to solve the task better during a given amount of trials than they would without the feedback. We were unable to prove any nontrivial result with statistical significance due to a small sample size, but the data suggests that the feedback indeed has a positive effect on the learning, and that the continuation of the research is justified. An iOS application necessary for the experiment was created as a part of the thesis. Aside from the experiment itself, one can also use it to play a visual search testing game. 1en_US
uk.file-availabilityV
uk.publication.placePrahacs_CZ
uk.grantorUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, Katedra softwaru a výuky informatikycs_CZ
thesis.grade.code1


Soubory tohoto záznamu

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

Tento záznam se objevuje v následujících sbírkách

Zobrazit minimální záznam


© 2017 Univerzita Karlova, Ústřední knihovna, Ovocný trh 560/5, 116 36 Praha 1; email: admin-repozitar [at] cuni.cz

Za dodržení všech ustanovení autorského zákona jsou zodpovědné jednotlivé složky Univerzity Karlovy. / Each constituent part of Charles University is responsible for adherence to all provisions of the copyright law.

Upozornění / Notice: Získané informace nemohou být použity k výdělečným účelům nebo vydávány za studijní, vědeckou nebo jinou tvůrčí činnost jiné osoby než autora. / Any retrieved information shall not be used for any commercial purposes or claimed as results of studying, scientific or any other creative activities of any person other than the author.

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Theme by 
@mire NV