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Enregistrement W2016472862 · doi:10.1167/9.8.935

Is segmentation from motion parallax influenced by perceived depth?

2010· article· en· W2016472862 sur OpenAlexaff
Ahmad Yoonessi, Curtis L. Baker

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVisual perception and processing mechanisms
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParallaxObserver (physics)Computer visionArtificial intelligenceOrientation (vector space)Oblique caseSegmentationMotion perceptionMathematicsMotion (physics)PhysicsComputer scienceGeometryGeodesyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A powerful cue for parsing occlusion boundaries arises from relative image motion produced by an observer's self-motion (“motion parallax”), which may also utilize vestibular cues. In this situation, segmentation of adjacent surfaces is intimately associated with their perceived difference in depth. Here we investigate to what extent a depth difference generated from self-motion might aid in segmentation performance. Stimuli appeared within a circular aperature containing a near-horizontal boundary between half-discs that were filled with 1/f (fractal) noise textures. On each trial the observer freely executed lateral head movements, which were measured using a 6-DOF electromagnetic tracking system. The textures' movements were linked to the head movement with no perceptible lag. Three relative motion conditions were compared: the two halves could move in opposite directions, in the same direction at different speeds, in sync with the head movement, or they could both move against the head movement (simulating a pair of surfaces on opposite sides of, farther than, or closer to the fixation point, respectively). On each trial the observer reported whether the moving boundary was slightly oriented left- or right-oblique. A method of constant stimuli was used to measure a boundary orientation threshold. To examine the effect of self-motion, using comparable texture motions, we kept the head fixed with the image regions moving according to trajectories recorded during previous head-moving trials. Orientation thresholds were smaller when the textures were moving oppositely than when moving in the same direction, and similar for the same-direction cases. Overall there was little or no difference in segmentation performance between head-free and head-fixed conditions, even though observers often reported seeing a depth difference. These results suggest that segmentation is a low level mechanism that preceeds depth perception, and that it may not benefit from vestibular input.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
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
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,322 · 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'étudeObservationnel
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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