Materialeigenschaften richtig und schnell zu erkennen ist die Voraussetzung für die Planung erfolgreicher Interaktionen mit Objekten (z.B. sicheres Greifen). Unsere Erwartungen darüber, wie sich Materialien unter Krafteinfluss verhalten, können dabei erstaunlich komplex sein und die visuelle Wahrnehmung von Materialeigenschaften systematisch beeinflussen. Ziel von B8 ist es die neuronalen Mechanismen und Komputationen zu verstehen, die der Modulation von Wahrnehmungs- und Handlungsprozessen durch diese Erwartungen zu Grunde liegen. In Verhaltens-, Augenbewegungs- und fMRT-Studien sollen das Verhalten und die neuronalen Prozesse gemessen und modelliert werden, die auftreten wenn Erwartungen über Materialeigenschaften verletzt werden. Insbesondere soll untersucht werden, wie diese Erwartungsverletzungen die Auswahl von Informationen, sowie die Planung und Wahrnehmung von Handlungsabläufen modulieren.
Neue Projektrelevante Veröffentlichungen
Kaiser, D., Stecher, R., & Doerschner, K. (2023). EEG decoding reveals neural predictions for naturalistic material behaviors.
bioRxiv, 2023-02.
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Malik, A., Doerschner, K., & Boyaci, H. (2023). Unmet expectations about material properties delay perceptual decisions.
Vision Research, 208, 108223.
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Schmid AC, Barla P, & Doerschner, K (2023). Material category of visual objects computed from specular image structure.
Nature Human Behaviour, 7(7), 1152-1169.
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Ältere projektrelevante Veröffentlichungen
Alley, L. M., Schmid, A. C., & Doerschner, K. (2020). Expectations affect the perception of material properties.
Journal of Vision, 20(12), 1-1.
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Altan, E., Boyaci, H. (2020). Size aftereffect is non-local.
Vision Research, 176, 40-47.
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Boyaci, H., Fang, F., Murray, S.O., Kersten, D. (2010). Perceptual grouping-dependent lightness processing in human early visual cortex.
Journal of Vision, 10(9), 4, 1-12.
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Cavdan, M., Drewing, K., & Doerschner, K. (2021). The look and feel of soft are similar across different softness dimensions.
Journal of vision, 21(10), 20-20.
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Doerschner, K., Fleming, R. W., Yilmaz, O., Schrater, P. R., Hartung, B., & Kersten, D. (2011). Visual motion and the perception of surface material.
Current Biology, 21(23), 2010-2016.
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Er, G, Pamir, Z, Boyaci, H. (2020). Distinct patterns of surround modulation in V1 and hMT+.
NeuroImage, 220, 117084.
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Schmid, A. C., Boyaci, H., & Doerschner, K. (2021). Dynamic dot displays reveal material motion network in the human brain.
NeuroImage, 117688.
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Schmid, A., Doerschner, K. (2018). The contribution of optical and mechanical properties to the perception of soft and hard breaking materials.
Journal of Vision, 18(1), 14, 1-32.
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Schmid, A.C. & Doerschner, K. (2019). Representing stuff in the human brain.
Current Opinion in Behavioral Sciences, 30, 178-185.
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Toscani, M., Yücel, E. I., & Doerschner, K. (2019). Gloss and speed judgments yield different fine tuning of saccadic sampling in dynamic scenes.
i-Perception<, 10(6), 2041669519889070.
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Urgen, B. M., & Boyaci, H. (2021a). Unmet expectations delay sensory processes.
Vision Research, 181, 1-9.
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Urgen, B. M., & Boyaci, H. (2021b). A recurrent cortical model can parsimoniously explain the effect of expectations on sensory processes.
bioRxiv.
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