Fast gaze-contingent optimal decompositions for multifocal displays
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
As head-mounted displays (HMDs) commonly present a single, fixed-focus display plane, a conflict can be created between the vergence and accommodation responses of the viewer. Multifocal HMDs have long been investigated as a potential solution in which multiple image planes span the viewer's accommodation range. Such displays require a scene decomposition algorithm to distribute the depiction of objects across image planes, and previous work has shown that simple decompositions can be achieved in real-time. However, recent optimal decompositions further improve image quality, particularly with complex content. Such decompositions are more computationally involved and likely require better alignment of the image planes with the viewer's eyes, which are potential barriers to practical applications. Our goal is to enable interactive optimal decomposition algorithms capable of driving a vergence- and accommodation-tracked multifocal testbed. Ultimately, such a testbed is necessary to establish the requirements for the practical use of multifocal displays, in terms of computational demand and hardware accuracy. To this end, we present an efficient algorithm for optimal decompositions, incorporating insights from vision science. Our method is amenable to GPU implementations and achieves a three-orders-of-magnitude speedup over previous work. We further show that eye tracking can be used for adequate plane alignment with efficient image-based deformations, adjusting for both eye rotation and head movement relative to the display. We also build the first binocular multifocal testbed with integrated eye tracking and accommodation measurement, paving the way to establish practical eye tracking and rendering requirements for this promising class of display. Finally, we report preliminary results from a pilot user study utilizing our testbed, investigating the accommodation response of users to dynamic stimuli presented under optimal decomposition.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle