How we perceive the trajectory of an approaching object
Notice bibliographique
Résumé
Various equations that describe how observers could recover the trajectory of an approaching object have been put forward. Many are relatively complex formulations that recover the veridical trajectory by scaling retinal cues, such as looming and changing disparity. However, these equations do not seem to describe human perception as observers typically misjudge trajectory angles. Thus, we examine whether a simpler formulation--one that does not predict veridical judgments-may better explain performance. We test the hypothesis that perceived trajectory is based on a speed ratio: the ratio of lateral angular speed to the sum of looming and changing disparity signals. To discriminate between this and alternative proposals, we examined the effect of object size on trajectory perception: The speed ratio hypothesis predicts that perceived trajectory will become less eccentric with increasing object size, while the alternatives predict that perceived trajectory will be independent of object size. Observers performed a trajectory judgment task in which they compared the trajectory direction of two approaching objects, of the same or different size, seen in separate intervals. We estimated perceptually parallel trajectories from their responses. In Experiment 1, objects differed in horizontal and vertical size, and in Experiment 2, they differed only in vertical size. In both experiments, observers' data showed a clear effect of object size and were close to predictions of the speed ratio hypothesis. We conclude that the alternate proposals we tested were not supported and that the speed ratio account is a sufficient account of the data.
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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 | 0,000 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».