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Enregistrement W1967964592 · doi:10.1167/5.8.145

Second-order motion alone does not convey ordinal depth information

2010· article· en· W1967964592 sur OpenAlexaff
Kevin J. MacKenzie, Laurie M. Wilcox

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiquePhilosophy and History of Science
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMotion (physics)Order (exchange)Computer scienceOrdinal dataArtificial intelligenceMathematicsMachine learningEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is convincing evidence that in addition to temporal variation in luminance, the perception of motion can be mediated by temporal changes in contrast. The characteristics of contrast based second-order motion processing are well documented; however, what this information is used for is unknown. Hedge et al. (2004, Journal of Vision, 4–10) argue that second-order motion provides a signal for ordinal depth. While their results are consistent with this proposal, they do not show that second-order cues alone are sufficient to support this percept. In the following experiments we test the hypothesis that the percept of depth ordering in the displays used by Hedge et al. (2004) is due to the presence of luminance based motion cues or high-level figure-ground cues. Here, we asked observers to judge the relative depth of two regions within a rectangular stimulus using solely second-order motion cues, and/or high-level configural (ie. figure-ground) cues. The stimulus consisted of a temporally resampled binary texture moving relative to a mean luminance matched background. Observers were asked to indicate which surface (upper or lower) they perceived as being “nearer”. Our results show that when given second-order motion cues in isolation, observers rely on high-level configural cues. That is, their percept of depth ordering is determined by the location of the textured regions, e.g. when the texture was located in the upper portion of the stimulus, observers reported the upper region to be nearer on 70% of the trials (n = 11), and vice versa. When both regions of the display were filled with temporal noise with different element sizes this configural cue was eliminated and the near/far percept oscillated about 50%. These results show that second-order motion signals in isolation do not support depth ordering. To obtain reliable relative depth percepts from second-order motion additional cues such as accretion/deletion and common motion are needed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2010
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