Inferring 3D Surface Shape from 2D Contour Curvature
Notice bibliographique
Résumé
Boundary shape alone (e.g. in silhouettes) can be a strong perceptual cue to the 3D shape of a smooth object. Certainly the sign of curvature of the bounding contour strongly constrains the 3D shape of the surface at the rim: convex points on the boundary project from convex surface points, whereas concave points project from surface saddle points (Koenderink & van Doorn 1976; Koenderink 1984). Furthermore, when curvature changes smoothly over the surface of an object, these boundary constraints may also carry information about the qualitative shape of the 3D surface interior to the boundary. Here we ask whether the magnitude of curvature of the bounding contour might also contribute to the perceived 3D shape on the interior surface of an object. We generated random 3D shapes by adding Perlin noise to spheres. Objects were partially occluded such that a wedge segment of the object was visible. In separate trials, the bounding contour was either visible or occluded. Observers adjusted the depth of a binocularly viewed dot so that it was perceived to lie on the surface. We found that when direct surface shading and disparity cues were weak, the perceived surface shape on the interior of the object was modulated by the magnitude of curvature of the bounding contour. When direct cues to surface shape were strengthened, this boundary effect was substantially reduced. We conclude that the influence of the bounding contour on the perception of 3D object shape derives not just from the sign of curvature but also its magnitude. We discuss this finding in terms of the ecological statistics of 3D curvature and projected contours of objects in our visual environment. Meeting abstract presented at VSS 2012
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».