Perception of gaze direction using 3D virtual reality displays. Effect of Sclera and Head Orientation.
Notice bibliographique
Résumé
Perceived gaze direction results from a mechanism that takes into account the orientation of the eyes and the head relative to the observer (Todorovic 2006). Studies using two-dimensional images have shown that head orientation influence perceived gaze direction (Wollaston illusion; see Langton 2000). However, this effect has not been studied using 3D images; it is possible that 3D cues modulate interactions between head and gaze direction. We clarify this issue by using 3D virtual reality displays of digitized faces while manipulating eye and head orientation. We also studied the effect of the white sclera on perceived gaze direction by replacing human eyes by macaque monkey eyes. We used an Oculus rift for stimulus presentation. The stimulus presentation and data collection were conducted using Unreal Engine 4. Within a virtual world, emotionally neutral human heads with human or monkey eyes with 3 head and 7 eye orientations were presented. Subjects (n=9) judged whether gaze pointed right or left relative to them. A Weibull function was fit to the data; α (point of equality) and β (slope) were determined for each subject. We found a head orientation bias corresponding to a repulsive effect only when using human-eyes (rightward head rotation; αMedian 2.89° vs 0.05°; signed-rank test; p = 0.0039; leftward head rotation; αMedian -2.74° vs 0.05°; signed-rank test; p = 0.0195). We also found that the slope of the psychometric curves was steeper using human-eyes (human-eyes vs monkey-eyes, βmedian 12.14 vs 3.87; signed-rank test; p = 0.0053). Subjects showed longer reaction times with monkey eyes (median difference= 61ms; Kruskal-Wallis p< 0.001). Our results showed that the Wollaston illusion is present in 3D displays, however, it vanishes when the white sclera is not present. This indicates that the white sclera in human eyes substantially contribute to improve the accuracy of gaze direction discrimination. Meeting abstract presented at VSS 2018
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».