Binocular integration of simultaneous density contrast
Notice bibliographique
Résumé
Texture density, defined as the number of elements per unit visual area, is an important perceptual dimension that is typically studied in two-dimensions (2D) - however it is unclear how we represent texture density information in three-dimensions (3D). One study has suggested that density is represented as if projected onto a 2D plane, based on the finding that density perception is unaffected by the range of depth over which the elements are distributed (Bell, Manson, Edwards, & Meso, 2015). Here we explored the 3D properties of density coding using simultaneous density contrast (SDC), in which the perceived density of a texture region is altered by a surround of different density (Sun et al., 2016). We used a 2AFC staircase procedure in which human observers compared the perceived density of a test plus surround with a match having no surround. We first manipulated the stereo-disparity of the surround plane systematically from near to far relative to the center plane (Experiment 1), and from a small to a large range of random depths (Experiment 2). We found weaker SDC when the center and surround planes were separated in depth, and when the surround dots were distributed across a large depth range. However these binocular SDC effects were found only for dense not sparse surrounds. We also measured SDC with center and surround presented dichoptically, monoptically and binocularly (Experiment 3). Strong interocular transfer of SDC was found in the dichoptic condition, in line with previous evidence showing interocular transfer of density adaptation (Durgin, 2001). Our data suggest that binocular information influences texture density processing, challenging the previous view of a solely 2D representation of texture density. Meeting abstract presented at VSS 2018
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».