Stereoscopic perception of real depths at large distances
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».