Flight performance using a hyperstereo helmet-mounted display: adaptation to hyperstereopsis
Notice bibliographique
Résumé
Modern helmet-mounted night vision devices, such as the Thales TopOwlTM helmet, project imagery from intensifiers mounted on the sides of the helmet onto the helmet visor. This increased effective inter-ocular separation distorts several cues to depth and distance that are grouped under the term "hyperstereopsis". Stereoscopic depth perception, at near to moderate distances (several hundred metres), is subject to magnification of binocular disparities. Absolute distance perception at near distances (a few metres) is affected by increased "differential perspective" as well as an increased requirement for convergence of the eyes to achieve binocular fixation. These distortions result in visual illusions such as the "bowl effect" where the ground appears to rise up near the observer. Previous reports have indicated that pilots can adapt to these distortions after several hours of exposure. The present study was concerned with both the time course and the mechanisms involved in this adaptation. Three test pilots flew five sorties with a hyperstereo night vision device. Initially, pilots reported that they were compensating for the effects of hyperstereopsis, but on the third and subsequent sorties all reported perceptual adaptation, that is, a reduction in illusory perception. Given that this adaptation was the result of intermittent exposure, and did not produce visual aftereffects, it was not due to the recalibration of the relationship between binocular cues and depth/distance. A more likely explanation of the observed visual adaptation is that it results from a discounting of distorted binocular cues in favour of veridical monocular cues, such as familiar size, motion parallax and linear perspective.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».