Stereopsis Aids Perceived Distance Based on An Exocentric Pointing Task
Notice bibliographique
Résumé
e human visual system seems to be well able to interpret the layout of objects in pictures but is less accurate in determining the location from which the picture was taken. Here, we used an exocentric pointing task in immersive virtual reality (VR) to infer the perceived distance between the observer and a pointing virtual character (VC). Participants adjusted orientations of the VC to a highlighted target positioned on a 2.5m-radius circle. We presented the VC inside a frontoparallel frame at the center of this circle. The frame either behaved like a picture or like a window. We also used two intermediate conditions: either stereopsis behaved as if the frame was a window and motion parallax behaved as if it was a picture, or vice versa. The VC was rendered at different distances relative to the frame (-2, -1, 0, and 1m) as determined by projected size and perspective projection, as well as stereopsis and motion parallax information, depending on condition. Perceived distance was inferred from the adjusted pointing direction and the known location of the target. Perceived distance deviated systematically from the intended distance. The data could be modeled accurately (r^2 mean = 0.93, SD = 0.08) after taking a second parameter into account – a depth compression factor. We found that if the frame did not provide stereopsis perceived distance varied little as a function of intended distance and was estimated to be closely behind the frame, and there was little depth compression. However, when the frame provided stereopsis perceived distance was close to the intended distance when taking considerable depth compression into account. This study demonstrated that when viewing a picture, observers perceive depicted objects to be slightly behind the picture plane even if size, perspective, and motion parallax indicate different distances, and stereopsis dominates perceived distance.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».