Why do LCD screens appear to glow?
Notice bibliographique
Résumé
High-resolution LCD screens can depict realistic scenes, but even under restricted viewing conditions (e.g., monocular, stationary) we can usually tell that the surfaces and objects shown are not real. One reason may be that we can tell that the screen emits light instead of simply reflecting incident light. Here we investigated what cues allow observers to determine that a small patch of an LCD screen is light-emitting rather than reflective. We cut a 3 x 3 grid of nine 3.2 cm square apertures in each of 27 black cardboard panels. Behind eight randomly selected apertures on each board we attached patches of gray and off-gray (e.g., beige) paper; we left the ninth aperture empty. The paper patches were picked randomly from twelve samples. On each trial we put a board in front of a light-emitting LCD screen, and the observer judged which aperture contained the screen. In the luminance-match and colour-match conditions, the screen showed a gray region whose luminance or colour (i.e., CIE XYZ coordinates), respectively, were matched to a randomly chosen paper patch. In the texture-match condition the screen showed a colour-calibrated photograph of a randomly chosen paper patch. The three 108-trial conditions were randomly interleaved. All observers (n=5) were well above chance performance in the luminance-match condition (95% correct), two were above chance in the color-match condition (16% correct), and three were above chance in the texture-match condition (30% correct). We conclude that color is an important cue for glow detection, but not the only relevant cue. Further work will explore the role of cast shadows and texture-based lighting direction cues in making LCD screens discriminable from reflective surfaces. Meeting abstract presented at VSS 2017
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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 | 0,004 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,013 |
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 ».