相似性理論模型

相似性理論模型和引導搜尋理論模型以及特徵整個理論模型都屬於視覺搜尋的理論模型。Duncan和Humphreys在研究中發現:視覺搜尋效率在不同的作業任務、不同的研究條件下是有變化的，但這種變化沒有特徵整合理論描述的平行加工和系列加工那樣有明顯的兩分性特徵，由此提出了相似性理論模型。

基本介紹

• 中文名：相似性理論模型

定義

相似性理論模型認為視覺搜尋首先需要對視覺呈現的刺激進行一定的知覺描述，視覺表征按特徵類型被分割之後的組群稱為結構單元。

性質

相似性理論模型認為視覺是由搜尋特定信息所引導的，即在視覺系統中存在對目標的描述性“模板”，選擇性操作把這個模板與輸入描述進行匹配，匹配程度高則權重升高，反之則降低，而與之有關的組群權重也會受到影響。即有兩個因素決定選擇的權重，一個是組群與模板，另一個是權重連帶。增加目標與非目標的相似性不利於搜尋是因為與模板的匹配都很高，在達到視覺短時記憶的競爭力較一致。而降低非目標與非目標的相似性不利於視覺搜尋是因為它降低了對非目標組群的擴散抑制的機會。有限資源分配給各個結構單位後，這些結構單位的權重就發生了變化，那些權重大的結構單元便首先進入視覺短時記憶。當一個所選擇的目標描述進入視覺短時記憶時，被試產生“肯定”反應；反之則產生“否定”反應。

實驗證據

Found在實驗中要求被試搜尋一個紅色的傾斜條，干擾項特徵有三個維度表征：顏色、方向和大小。結果發現：在相關條件下的搜尋要比不相關條件下的搜尋效率高。依據相似性原理，相關條件下，以大小為基礎的組群會強化顏色組群和方向組群。在不相關條件下，大小組群與顏色組群和方向組群衝突。因為干擾之間的組群越強，搜尋效率越高，所以相似性理論模型認為相關條件下的搜尋要比不相關條件下的搜尋效率高，與實驗結果吻合。