MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2734405941 · doi:10.1038/s41598-017-06151-w

Interocular contrast difference drives illusory 3D percept

2017· article· en· W2734405941 sur OpenAlexafffund
Alexandre Reynaud, Robert F. Hess

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVisual perception and processing mechanisms
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPerceptContrast (vision)LuminanceComputer visionComputer scienceDepth perceptionStereopsisMotion (physics)Artificial intelligenceOptical illusionPerceptionPhysicsOpticsPsychologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Any processing delay between the two eyes can result in illusory 3D percepts for moving objects because of either changes in the pure disparities over time for disparity sensors or by changes to sensors that encode motion/disparity conjointly. This is demonstrated by viewing a fronto-parallel pendulum through a neutral density (ND) filter placed over one eye, resulting in the illusory 3D percept of the pendulum following an elliptical orbit in depth, the so-called Pulfrich phenomenon. Here we use a paradigm where a cylinder rotating in depth, defined by moving Gabor patches is presented at different interocular phases, generating strong to ambiguous depth percepts. This paradigm allows one to manipulate independently the contrast and the luminance of the patches to determine their influence on perceived motion-in-depth. Thus we show psychophysically that an interocular contrast difference can itself result in a similar illusory 3D percept of motion-in-depth. We argue that contrast, like luminance (ND filter) can modify the dynamics of visual neurons resulting in an interocular processing delay or an interocular velocity difference.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,265 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScientific ReportsMême sujetVisual perception and processing mechanismsTravaux en français237 207