Da Vinci decoded: Does da Vinci stereopsis rely on disparity?
Notice bibliographique
Résumé
In conventional stereopsis, the depth between two objects is computed based on the retinal disparity in the position of matching points in the two eyes. When an object is occluded by another object in the scene, so that it is visible only in one eye, its retinal disparity cannot be computed. Nakayama and Shimojo (1990) found that a precept of quantitative depth between the two objects could still be established for such stimuli and proposed that this precept is based on the constraints imposed by occlusion geometry. They named this and other occlusion-based depth phenomena "da Vinci stereopsis." Subsequent research found quantitative depth based on occlusion geometry in several other classes of stimuli grouped under the term da Vinci stereopsis. However, Nakayama and Shimojo's findings were later brought into question by Gillam, Cook, and Blackburn (2003), who suggested that quantitative depth in their stimuli was perceived based on conventional disparity. In order to understand whether da Vinci stereopsis relies on one type of mechanism or whether its function is stimulus dependent we examine the nature and source of depth in the class of stimuli used by Nakayama and Shimojo (1990). We use three different psychophysical and computational methods to show that the most likely source for depth in these stimuli is occlusion geometry. Based on these experiments and previous data we discuss the potential mechanisms responsible for processing depth from monocular features in da Vinci stereopsis.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».