Misperception of motion in depth originates from an incomplete transformation of retinal signals
Notice bibliographique
Résumé
Depth perception requires the use of an internal model of the eye-head geometry to infer distance from binocular retinal images and extraretinal 3D eye-head information, particularly ocular vergence. Similarly, for motion in depth perception, gaze angle is required to correctly interpret the spatial direction of motion from retinal images; however, it is unknown whether the brain can make adequate use of extraretinal version and vergence information to correctly transform binocular retinal motion into 3D spatial coordinates. Here we tested this hypothesis by asking participants to reconstruct the spatial trajectory of an isolated disparity stimulus moving in depth either peri-foveally or peripherally while participants' gaze was oriented at different vergence and version angles. We found large systematic errors in the perceived motion trajectory that reflected an intermediate reference frame between a purely retinal interpretation of binocular retinal motion (not accounting for veridical vergence and version) and the spatially correct motion. We quantify these errors with a 3D reference frame model accounting for target, eye, and head position upon motion percept encoding. This model could capture the behavior well, revealing that participants tended to underestimate their version by up to 17%, overestimate their vergence by up to 22%, and underestimate the overall change in retinal disparity by up to 64%, and that the use of extraretinal information depended on retinal eccentricity. Since such large perceptual errors are not observed in everyday viewing, we suggest that both monocular retinal cues and binocular extraretinal signals are required for accurate real-world motion in depth perception.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».