Depth from Binocular Half-Occlusions in Stereoscopic Images of Natural Scenes
Notice bibliographique
Résumé
Over the past two decades psychophysical experiments have firmly established that binocular half-occlusions are useful sources of information for the human visual system. The existing literature has focused on simplified stimuli that have no additional cues to depth, apart from stereopsis. From this large body of work we can be confident that the visual system is able to exploit binocular half-occlusions to aid depth perception; however, we do not know if this signal has any influence on perception when observers view complex stereoscopic stimuli with multiple sources of depth information. This issue is addressed here with the use of stereoscopic images of natural scenes, some of which have been digitally altered to manipulate a major half-occlusion signal. Our results show that depth-ordering judgments for these relatively complex stimuli are significantly affected by the nature of the half-occlusion signal, but only when highly textured surfaces are viewed. Under such conditions, the replacement of a binocular half-occlusion with background texture slows reaction time relative to performance when the occluded region is consistent with the foreground object. This result is specific to conditions when the depth ordering is correct (ie not reversed) and depends upon the size of the half-occlusion. The influence of the half-occlusion information in the presence of potent depth cues such as perspective, texture gradient, shading, and interposition is convincing evidence that this information plays a significant role in human depth perception.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».