MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2040225733 · doi:10.1167/12.9.1008

Gaze behavior during motion parallax.

2012· article· en· W2040225733 sur OpenAlexaff
Ali Yoonessi, Curtis L. Baker

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVisual perception and processing mechanisms
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer visionEye movementParallaxFixation (population genetics)Fixation pointArtificial intelligenceComputer scienceFovealGazeSaccadic maskingSegmentationRetinalBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Motion parallax, or differential image motion resulting from movement of the observer, provides powerful cues for both segmentation and depth perception. During such observer movement, reflexive eye movements occur to counter the foveal image motion. We previously (JOV 2011) measured depth and segmentation performance from motion parallax while minimizing eye movements by keeping a defined fixation point. Here we examine the pattern and influence of eye movements during motion parallax, under different fixation conditions. Observers performed lateral head translation while an electromagnetic tracker recorded head position. Stimuli consisted of random dots, whose horizontal displacements were synchronized proportionately to head movement by a scale factor (syncing gain), and were modulated to generate motion. Eye movements were recorded using a remote optical eye-tracking system. First we measured the ability of observers to maintain fixation during depth and segmentation tasks, using a defined fixation point. The fixational behavior was highly imperfect, with eye position varying around the target fixation point in synchrony with head movement. Thus the reflexive eye movements only compensate for a fraction of the retinal slip due to head movement. With free fixation, segmentation performance was largely unaffected, but depth perception deteriorated at high syncing gains. The fixation pattern again exhibited imperfect cancellation of retinal slip, with variation in synchrony with the head movement. Furthermore during the depth task, observers primarily fixated on the virtual surfaces, whereas during the segmentation task fixation was mostly at their boundary. The amplitude of eye movements was independent of the actual stimulus motion. Thus reflexive eye movements during motion parallax are imperfect, but psychophysical performance is affected only in specific conditions. These results illustrate how gaze behavior can be task-dependent, and suggest that during natural motion parallax observers fixate on surfaces for depth information, whereas they fixate along boundaries for segmentation. Meeting abstract presented at VSS 2012

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,305 · 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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Vision→Même sujetVisual perception and processing mechanisms→Travaux en français237 207→