The relative contributions of the visual components of a natural scene in defining the perceptual upright
Notice bibliographique
Résumé
The ambient visual information that contributes to self- and object-orientation includes frame, horizon, and visual polarity cues (derived from sources such as the direction of illumination, the relationship between objects, and intrinsic polarity cues). These cues can be ambiguous: the frame provides four possible directions of up; the horizon two; whereas polarity cues provide a unique up direction. We previously showed how these elements affect the perceptual upright using oriented gratings (http://journalofvision.org/5/8/193). Here we look at the relative contribution of each component in real world scenes. Using the Immersive Visual Environment at York (IVY) we placed eleven observers in a virtual reality simulation of (i) a fully furnished room, (ii) just the furniture from this room, (iii) the room without furniture, (iv) a “room” comprised of random dots and (v) a wire-frame room. The environments were rendered in stereo using shutter glasses and could be tilted relative to the viewer. For each orientation of each environment, upright observers performed the Oriented Character Recognition Test (Exp Brain Res. 173: 612) to estimate the perceptual upright (PU). The PU was modeled as the sum of four vectors corresponding to the body/gravity (one vector) and the three visual components (frame, horizon, and polarized cues). The contribution of the wire-frame and dot rooms was dominated by the frame. Interestingly the relative contribution of the frame was similar when all the other cues were present (15% wireframe, 11% empty room, 19% furniture-filled room) but also when the frame was only implied in the furniture-only display (13%). The effect was largest for the furniture-filled room (83% of the body+gravity cue, furniture alone 74%, empty room 47%, wire-frame 14%, random dot 5%). The different components of a visual scene make differential contributions to the perceptual upright that can be quantified precisely.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».