Detection of motion-defined form using night vision goggles
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Perception of motion-defined form is important in operational tasks such as search and rescue and camouflage breaking. Previously, we used synthetic Aviator Night Vision Imaging System (ANVIS-9) imagery to demonstrate that the capacity to detect motion-defined form was degraded at low levels of illumination (see Macuda et al., 2004; Thomas et al., 2004). To validate our simulated NVG results, the current study evaluated observer’s ability to detect motion-defined form through a real ANVIS-9 system. The image sequences consisted of a target (square) that moved at a different speed than the background, or only depicted the moving background. For each trial, subjects were shown a pair of image sequences and required to indicate which sequence contained the target stimulus. Mean illumination and hence image noise level was varied by means of Neutral Density (ND) filters placed in front of the NVG objectives. At each noise level, we tested subjects at a series of target speeds. With both real and simulated NVG imagery, subjects had increased difficulty detecting the target with increased noise levels, at both slower and higher target speeds. These degradations in performance should be considered in operational planning. Further research is necessary to expand our understanding of the impact of NVG-produced noise on visual mechanisms.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle