Are blur and disparity complementary cues to depth?
Notice bibliographique
Résumé
It has been claimed that disparity and blur are complementary cues to depth [Mather and Smith, 2000]. In particular, one study [Held et al 2012] has shown that depth discrimination from disparity is better near the fixation plane but depth discrimination from blur is better far beyond beyond the fixation plane. We carried out an experiment similar to Held et al, but we used shutter glasses for the stereo display rather than a volumetric display. Our stimuli consisted of pairs of dead leaves texture patterns which were visible through windows in the fixation plane. Viewing distance was 28 cm, rendered disparities were up to a few degrees, and presentation time was 250 ms. For each trial, subjects had to judge which of two texture patterns was farther in depth. Conditions included disparity+blur and disparity only (binocular) and blur only (monocular). The underlying assumption of the Held et al experiment is that increasing the disparity and/or blur causes a surface to be seen as farther away. We found, however, that this assumption failed for the majority of our subjects. The failure for disparity is not surprising since it has been shown that increasing disparity into the diplopic range can lead to a reduction in perceived depth [Richards and Kaye, 1974]. The failure for blur seems to be due to a tendency for subjects to perceive the more blurred stimulus as closer rather than further - despite the presence of the sharp window frame which is a cue that the blurred surface is beyond the window [Mather and Smith, 2002]. We conclude that if blur and disparity cues are combined to improve quantitative depth perception, then the rules of combination are more complicated than has been proposed up to now. Meeting abstract presented at VSS 2014
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».