Stereoscopic surface interpolation from illusory contours
Notice bibliographique
Résumé
Stereoscopic Kanizsa figures are an example of 3D illusory surface interpolation. In such stimuli, luminance-defined disparity signals exist only along the edges of the inducing elements, but observers reliably perceive a coherent surface in depth that extends across the central blank region. It is widely assumed that the 3D shape of the illusory surface is solely determined by the local disparity at the inducer edges, and then extrapolated to form a surface representation. Here we evaluate another alternative: that the illusory contours themselves also provide a disparity signal that contributes to the perceived 3D shape of the illusory surface. We measured stereoscopic depth magnitude percepts using a collection of Kanizsa figures with a wide range of inducer disparities. For comparison, we assessed similar figures with luminance-defined surfaces and a third condition where both illusory and luminance edges were present. Prior to testing, we measured individual diplopia thresholds for the inducer contours. Also, using a matching paradigm, we equated the perceived strength of the surfaces defined by luminance alone and by illusory contours. During testing, 3D Kanizsa figures were displayed in random order on a mirror stereoscope, and depth magnitude estimates were made using a touch sensitive sensor strip. We found that all 6 participants made depth magnitude estimates consistent with simple interpolation geometry, for all stimuli in the fused range; moreover, in this range of disparities, estimates for the illusory and luminance-defined stimuli were identical. At larger disparities, all observers reported increasing depth percepts with increasing disparity for the illusory figures. However, for half of our observers, depth estimates plateaued for the luminance-defined surfaces only. The correspondence between the suprathreshold depth percepts from luminance-defined and illusory Kanizsa surfaces, and the resilience of depth percepts from illusory figures suggests that in some cases binocular disparity can be extracted from illusory edges. Meeting abstract presented at VSS 2016
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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 ».