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Enregistrement W2074804933 · doi:10.1167/2.7.111

Colour contrast can facilitate perceived 3D shape-from-shading

2010· article· en· W2074804933 sur OpenAlexaff
F. A. A. Kingdom, Reza Kasrai

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueColor perception and design
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLuminanceGratingContrast (vision)OpticsComputer visionArtificial intelligenceHigh contrastPerceptionMaterials scienceComputer scienceMathematicsPhysicsPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It has been suggested that one of the purposes of colour vision is to help disambiguate material and illumination changes in naturals scenes, since whereas an intensity change might be due to either a change in material or a change in illumination, a colour change is invariably due to a change in material. Here we demonstrate a compelling phenomenon that can be explained by just such a role for colour vision. A plaid made from two otherwise identical orthogonal sine-wave luminance gratings appears corrugated in depth when colour contrast is added to one of the gratings. The perceived depth corrugation follows the pure luminance grating. A plausible explanation is that the mixed colour-plus-luminance grating is interpreted as a material surface and the pure luminance grating as shading. We measured the perceived depth of the corrugation for various amounts of added colour contrast by adjusting the amplitude of a textured disparity grating to match the corrugation, and found a monotonic relationship between colour contrast and perceived depth. We also report estimates of the degree to which the illusory depth in the plaid is paralleled by a perceptual ‘flattening’ of the luminance contrast in the coloured grating, as measured using a matching technique. We conclude that colour vision can play an important role in helping to decompose the visual scene into its illumination and material laye rs, or ‘intrinsic images’.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,946
Score d'incertitude au seuil0,979

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,001

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,301 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2010
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Résumé présentoui

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