Integration of motion and disparity in reconstructing 3D surface shape
Notice bibliographique
Résumé
There is convincing evidence that the visual system acts as an optimal integrator when combining texture with disparity or motion to interpret 3D surface shape. Unfortunately, similar experiments with motion and disparity have proven challenging due to the presence of additional shape cues. Our experiments address these stimulus issues and evaluate how stereo and motion cues are combined to resolve 3D form. Three-dimensional cylinders were covered with a random-element greyscale texture. A black occluder with randomly positioned, 1.5 degree circular holes was placed in front of the display to limit observers' ability to track local features, or extract shape from texture. Using an implicit standard technique, with the method of constants, we assessed the accuracy and precision of observers' curvature discrimination judgments for a range of implicit reference curvatures (radii of 15, 16 and 17.50 deg). We did this first for motion and disparity alone, and in combination (equivalent and conflicting). In the combined conditions the relative strength of the disparity and motion cues was determined by selecting the 70% correct point from each individual psychometric function obtained in the single cue condition. Combined-equivalent results showed a marked increase in the slope of the psychometric function for all test curvatures. In the conflict conditions there were considerable individual differences in the weighting of the two cues. However, in all cases, there is support for cue integration rather than a vetoing process. These results and analyses will be discussed in the context of current models of cue integration.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».