Perceptual invariance of nonlinear Focus+Context transformations
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Focus+Context techniques are commonly used in visualization systems to simultaneously provide both the details and the context of a particular dataset. This paper proposes a new methodology to empirically investigate the effect of various Focus+Context transformations on human perception. This methodology is based on the shaker paradigm, which tests performance for a visual task on an image that is rapidly alternated with a transformed version of itself. An important aspect of this technique is that it can determine two different kinds of perceptual cost: (i) the effect on the perception of a static transformed image, and (ii) the effect of the dynamics of the transformation itself. This technique has been successfully applied to determine the extent to which human perception is invariant to scaling and rotation [Rensink 2004]. In this paper, we extend this approach to examine nonlinear fisheye transformations of the type typically used in a Focus+Context system. We show that there exists a no-cost zone where performance is unaffected by an abrupt, noticeable fisheye transformation, and that its extent can be determined. The lack of perceptual cost in regards to these sudden changes contradicts the belief that they are necessarily detrimental to performance, and suggests that smoothly animated transformations between visual states are not always necessary. We show that this technique also can map out low-cost zones where transformations result in only a slight degradation of performance. Finally, we show that rectangular grids have no positive effect on performance, acting only as a form of visual clutter. These results therefore demonstrate that the perceptual costs of nonlinear transformations can be successfully quantified. Interestingly, they show that some kinds of sudden transformation can be experienced with minimal or no perceptual cost. This contradicts the belief that sudden changes are necessarily detrimental to performance, and suggests that smoothly animated transformations between visual states are not always necessary.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle