On the consequences of perceptual organization via good continuation in depth
Notice bibliographique
Résumé
We have previously reported that mid-level configural effects – specifically, perceived closure – play a significant role in processing the binocular disparity of line segments (Deas & Wilcox, 2014). Here we demonstrate that the Gestalt cue of good continuity has a stereoscopic counterpart (‘good continuation in depth’) that operates when the relative disparity of neighbouring features varies smoothly. This disparity-based grouping cue negatively influences perceived depth (Experiment 1) but in similar stimuli enhances detectability (Experiment 2). In our first study we assessed the effect of good stereoscopic continuation on perceived depth magnitude using a touch-sensitive sensor. First, the relative separation in depth between two isolated dots was compared to estimates made when intermediate elements were added to form a continuous disparity gradient. We found that the perceived separation in depth between end dots systematically declined as intervening dots were added. Importantly, veridical depth was restored when the disparity of the intermediate dots was jittered. In Experiment 2, the same dot configurations were used in a visual search paradigm to evaluate if disparity-based grouping has a positive impact on search time. Observers searched for a target, defined by good stereoscopic continuation, among distractors which contained depth jitter, or vice versa. By modulating the disparity profile of the target relative to the distractors, we found that detection was dramatically more efficient when the target path contained a continuous disparity gradient. Our results demonstrate the operation of a disparity-based grouping cue that corresponds to the Gestalt principle of good continuity in depth. We posit that this disparity-based grouping may be partly responsible for the well-documented underestimation of perceived slant. Meeting abstract presented at VSS 2015
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».