Representation and measurement of stereoscopic volumes
Notice bibliographique
Résumé
Binocular disparity information provides the human visual system with a basis for the compelling perception of both three-dimensional (3-D) object shape, and of the 3-D space between objects. However, while an extensive body of research exists into the perception of disparity-defined surface shape, relatively little research has been conducted on the associated perception of disparity-defined volume. In this paper, we report three experiments that examine this aspect of binocular vision. Participants were asked to make judgments about the 3-D spread, location-in-depth, and 3-D shape of stereoscopic volumes. Volumes were comprised of random dots with disparities drawn from a uniform distribution, a Gaussian distribution, or a combination of both. These results were compared to two models: One of these made judgments about stereoscopic volumes using information about the distributions of disparities in each stimulus, while the other was limited to only maximum and minimum disparity information. Psychophysical results were best accounted for by the maximum-minimum decision rule model. This suggests that, although binocular vision affords a compelling phenomenal sense of 3-D volume, when required to make judgments about such volumes, the visual system's default strategies make only limited use of available binocular disparity signals.
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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) | 0,000 | 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 ».