Global versus structured interpretation of motion: moving light displays
Notice bibliographique
Résumé
Moving light displays (MLDs) have been used extensively to study motion perception and perception of the human gait in particular. MLD perception is largely considered to be structural, i.e., perception depends on identification of human kinematic structure. However, work by Little and Boyd (1996) has shown that it is possible to recognize individual people, from their gaits, by non-structural means. They use global shape-of-motion features derived from optical flow in a sequence of gray-scale images. Our goal is to show that shape-of-motion features can be derived equally well from MLD images as from gray-scale images, and to compare the recent results obtained for shape-of-motion recognition with psychophysical observations about MLD perception. The implication is that non-structural shape-of-motion interpretation of gait can be applied to MLDs, allowing us to interpret significant MLD results in the context of a known algorithm. Our results shed light on the validity of shape-of-motion features from the psychophysical standpoint as well as suggest an alternative approach to understanding MLD perception. In particular we find that characterizing movement in a gait may be treated as the sum of a set of moving points (if this is true then MLD lights need not be placed right at joints). Changes to a subset of the points affect the sum and consequently affect the perception of the whole.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».