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Enregistrement W2139711497 · doi:10.1167/10.6.19

Stereoscopic perception of real depths at large distances

2010· article· en· W2139711497 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVisual perception and processing mechanisms
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research Council
Mots-clésDepth perceptionMonocularBinocular disparityStereopsisBinocular visionStereoscopyOpticsPerceptionScalingGeodesyDarknessMathematicsPhysicsArtificial intelligenceGeologyComputer visionComputer scienceGeometryPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There has been no direct examination of stereoscopic depth perception at very large observation distances and depths. We measured perceptions of depth magnitude at distances where it is frequently reported without evidence that stereopsis is non-functional. We adapted methods pioneered at distances up to 9 m by R. S. Allison, B. J. Gillam, and E. Vecellio (2009) for use in a 381-m-long railway tunnel. Pairs of Light Emitting Diode (LED) targets were presented either in complete darkness or with the environment lit as far as the nearest LED (the observation distance). We found that binocular, but not monocular, estimates of the depth between pairs of LEDs increased with their physical depths up to the maximum depth separation tested (248 m). Binocular estimates of depth were much larger with a lit foreground than in darkness and increased as the observation distance increased from 20 to 40 m, indicating that binocular disparity can be scaled for much larger distances than previously realized. Since these observation distances were well beyond the range of vertical disparity and oculomotor cues, this scaling must rely on perspective cues. We also ran control experiments at smaller distances, which showed that estimates of depth and distance correlate poorly and that our metric estimation method gives similar results to a comparison method under the same conditions.

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.

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 enseignants0,263
Score d'incertitude au seuil0,935

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)0,0010,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,329 · 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