Scaling stereoscopic depth: The role of reaching
Notice bibliographique
Résumé
Biases in suprathreshold depth estimation from stereopsis have been reported over a wide variety of viewing distances, stimulus geometry, and estimation methods - particularly for virtual stimuli. These depth distortions are often attributed to incorrect scaling of binocular disparity via absolute distance. This assumption supported by the fact that physical stimuli tend to produce more accurate depth scaling, but systematic errors often persist. However, we do not just look at the world around us; we interact with objects and potentially obtain proprioceptive cues to distance. There is strong evidence that stereopsis aids actions such as reaching and grasping (Loftus et al., 2004); is the reverse also true? Here we assessed the impact of proprioceptive distance information from arm’s reach on depth estimation. We compared depth magnitude estimates before and after observers performed reaching movements in a virtual environment. Observers estimated the relative depth between a rectangle and reference frame using a pressure-sensitive strip before and after performing a reaching task. When reaching, observers used hand-held controlllers with their index finger extended. The finger tip was tracked and represented by a dot while they touched a virtual square within a reference frame presented at 50cm for a total of 60 trials. In a control experiment, observers performed this same task without reaching, using head movements alone. We found that depth estimation accuracy improved after observers engaged with the target in the reaching task. However, without reaching movements observers showed no such improvement. Further, there was no change in the precision of depth estimates after either type of task (reach or no-reach). The observed improvement in depth estimation reflects a cross-modal calibration of visual space that may be important for everyday interactions. Further, it is likely that this relationship could be exploited in immersive environments to improve accuracy of visuomotor performance.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».