Depth perception from dynamic occlusion in motion parallax: Roles of expansion-compression versus accretion-deletion
Notice bibliographique
Résumé
Motion parallax, or differential retinal image motion from observer movement, provides important information for depth perception. We previously measured the contribution of shear motion parallax to depth, which is only composed of relative motion information. Here, we examine the roles of relative motion and accretion-deletion information in dynamic occlusion motion parallax. Observers performed two-alternative forced choice depth-ordering tasks in response to low spatial frequency patterns of horizontal random dot motion that were synchronized to the observer's head movements. We examined conditions that isolated or combined expansion-compression and accretion-deletion across a range of simulated relative depths. At small depths, expansion-compression provided reliable depth perception while accretion-deletion had a minor contribution: When the two were in conflict, the perceived depth was dominated by expansion-compression. At larger depths in the cue-conflict experiment, accretion-deletion determined the depth-ordering performance. Accretion-deletion in isolation did not yield any percept of depth even though, in theory, it provided sufficient information for depth ordering. Thus, accretion-deletion can substantially enhance depth perception at larger depths but only in the presence of relative motion. The results indicate that expansion-compression contributes to depth from motion parallax across a broad range of depths whereas accretion-deletion contributes primarily at larger depths.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».