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Enregistrement W2893739588 · doi:10.1167/18.10.792

Perceived size during visually simulated self-motion

2018· article· en· W2893739588 sur OpenAlexaff
Jong-Jin Kim, Laurence R. Harris

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVirtual Reality Applications and Impacts
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObserver (physics)Computer visionOrientation (vector space)Depth perceptionSubjective constancyArtificial intelligenceMotion (physics)StereoscopyComputer sciencePsychologyMathematicsPerceptionPhysicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION The perceived distance to objects in the environment needs to be updated during self-motion. Such updating needs to be overridden if the object moves with the observer (such as when reading a phone while walking). Errors in updating could lead to errors in perceived distance and, because of size/distance invariance, to errors in perceived size. To look for such errors, we measured the perceived size of an object that moved with the observer during visually simulated self-motion. METHODS Participants judged whether a vertical rod presented on the ground plane in a virtual-reality-simulated scene at a fixed distance of 2-10m, was longer or shorter than a physical rod (45cm) that they held in their hands either vertically or horizontally. Observers were either stationary or in the presence of optic flow compatible with moving at 1m/s or 10m/s forwards or backwards. Viewing was monoscopic or stereoscopic. Responses were fitted with a logistic to determine the PSE. RESULTS The rod generally needed to be larger than the physical rod to be judged as equal to its size. Errors were smaller when viewing monoscopically compared to stereoscopically (+16%). The orientation of the reference rod influenced size judgements, with larger errors when held horizontally (+16%) compare to when held vertically (+6%). However, there were no significant differences observed in the errors in perceived rod size due to optic flow. CONCLUSION We interpret the changes in the perceived size as resulting from an error in perceived distance. Thus, we confirm the well-known observation that perceived distances are compressed in a virtual environment. However, this compression effect disappeared with monoscopic viewing, despite fewer cues to distance. Our ability to update the distance of an object moving with us appears to be robust during forward and backward self-motion. Meeting abstract presented at VSS 2018

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)0,003
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations0
Publié2018
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Résumé présentoui

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