アルファベットの文字間の識別混乱

黒い大文字の文字が、6.0'の弧の高さで、6人の被験者に対してタキストスコピックに提示されました。露出時間は、被験者の識別性能を約50％の正解に保つように選択されました。各試行で単一の文字が提示され、被験者は口頭応答でその文字を識別する必要がありました。その結果得られた26 x 26の混乱行列は、3,900の試行（各文字150試行）に基づいています。文字ペア間の予測された混乱を生成するために、いくつかの視覚処理モデルが使用されました。テンプレートの重なり、幾何学的特徴、二次元空間周波数成分（フーリエ変換）に基づくモデルがテストされました。実際の混乱と予測された混乱の間で最も高い相関関係（0.70）は、人間のコントラスト感受性関数でフィルタされたフーリエ変換された文字に基づくモデルによって達成されました。これらの結果は、視覚パターンの空間周波数成分が、その心理的類似性を予測するための貴重な指標を提供できることを示しています。また、視覚処理の空間周波数モデルは特徴分析モデルと競合することを示唆しています。