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Material recognition from cross-category morphing

delete2026-10-01
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OA
AI
C
Chenxi Liao *
F
Filipp Schmidt
J
Jacob R. Cheeseman
M
Masataka Sawayama
R
Roland W. Fleming
B
Bei Xiao *
DOI：10.1038/s41598-026-59920-xdelete
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摘要

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不同类别的材料既共享常见的图像特征，但也表现出独特的特性。尽管外观差异巨大，人类如何识别材料？我们使用生成神经网络创建原型和模糊材料，使它们在类别间过渡。为捕捉材料表征的丰富性，我们通过三项行为任务（材料分类、材料属性评分和视觉相似性判断）表征人们如何判断材料：材料分类、材料属性评分和视觉相似性判断。我们发现，过渡能平滑地调节材料外观的感知尺度。尽管存在这种平滑变化，参与者仍能在给定外观范围内可靠地识别原型材料，表明材料类别与其视觉特征之间存在强关联。材料属性结构化感知空间，其中显著维度（尤其是刚性）与感知材料类别强相关。相比之下，分析来自自监督深度学习模型的图像嵌入显示，仅学习视觉相似性不足以再现人类材料感知空间。综合来看，我们的结果表明材料表征超越视觉相似性，可能需要学习能结构化类别内及类别间材料关系的材料属性。视觉特征可能被灵活且任务依赖地用于支持多层次的材料感知，范围从区分到材料属性推断再到分类。
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J
Justus Liebig University Giessen
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论文数: 69
被引数: 0
A
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44
论文数: 29
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H
hokkaido university
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