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Enregistrement W1988542979 · doi:10.1167/2.7.367

Lightness constancy and apparent slant in interpolated surfaces elicited by motion parallax and by binocular disparity

2010· article· en· W1988542979 sur OpenAlexaff
P. J. Duke, Laurie M. Wilcox

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVisual perception and processing mechanisms
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParallaxBinocular disparityIllusionBrightnessMathematicsDepth perceptionHorizontal planeOpticsLuminanceBinocular visionComputer visionGeometryGeodesyArtificial intelligenceGeologyPhysicsPsychologyComputer sciencePerception

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sparsely distributed dots in depth often elicit a percept of a 3D surface which spans the blank regions. We examined this surface interpolation phenomenon for point depths defined either by motion parallax or binocular disparity. In Experiment 1 a novel ‘brightness illusion’ technique was used to evaluate surface interpolation. The stimulus consisted of two vertically separated groups of dots (each in a frontal plane). The upper plane was closer to the observer in depth than the lower. The background was light grey, with a dark grey horizontal, depth-ambiguous strip located between the groups of dots. Interpolation between the groups of dots caused the horizontal strip to appear slanted and brighter than when perceived as frontal, consistent with the operation of lightness constancy. We manipulated the vertical distance, y, between the dots and the strip in both cue conditions. Observers set the brightness of a remote probe to match the horizontal strip. The apparent depth of the points was matched across cue conditions, permitting a useful comparison of interpolation. Results showed clear consistency across cue conditions, however, there were large individual differences in illusion magnitude, and variation with y. To determine if the inter-subject differences were attributable to variation in perceived slant, we measured perceived slant as a function of y in Experiment 2. The results again showed consistency across cue conditions, and the variation in slant judgements accounted for the individual differences in Experiment 1. Taken together, these experiments provide convincing evidence that: 1, Surface interpolation is not depth cue specific, rather it depends on the apparent depth of points in a scene. 2, Its operation varies between individuals. 3, Lightness constancy is applied to interpolated regions and is not depth cue specific.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,293 · 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

Citations1
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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