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Enregistrement W2100991924 · doi:10.1167/9.12.8

Stereoscopic discrimination of the layout of ground surfaces

2009· article· en· W2100991924 sur OpenAlexaff
Robert S. Allison, Barbara Gillam, Stephen Palmisano

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVisual perception and processing mechanisms
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMonocularStereoscopyBinocular disparityComputer visionArtificial intelligenceDepth perceptionStereopsisPerceptionComputer scienceBinocular visionSurface (topology)TerrainPsychophysicsMathematicsPsychologyGeographyGeometryCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Safe and effective locomotion depends critically on judgements of the surface properties of the ground to be traversed. Little is known about the role of binocular vision in surface perception at distances relevant to visually guided locomotion in humans. Programmable arrays of illuminated targets were used to present sparsely textured surfaces with real depth at distances of 4.5 and 9.0 m. Psychophysical measurements of discrimination thresholds demonstrated a clear superiority for stereoscopic over monocular judgments of relative and absolute surface slant. Judgements of surface roughness in particular demonstrated a substantial binocular advantage. Binocular vision is thus shown to directly contribute to judgements of the layout of terrain up to at least 4.5 m, and its smoothness to at least 9.0 m. Hence binocular vision could support moment-to-moment wayfinding and path planning, especially when monocular cues are weak.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,208
Score d'incertitude au seuil0,109

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,305 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations15
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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