Depth and Perspective Perception of Flat Images in Static and Dynamic Visual Scenes
Notice bibliographique
Résumé
The paper shows that a sense of depth can arise from two-dimensional (2D) scenes without the presence of a stereoscopic depth signal. Experimental information was obtained on three-dimensional (3D) visual perception of 2D static and dynamic scenes. The technique is based on fixing the conditions of eye movement during the perception of two-dimensional stimulus scenes. To obtain registration of the depth perception effects, they used volume and spatial perspective of 2D images (3D phenomenon), and a binocular eye tracker. The 3D phenomenon is identified using 3D raster images. It is assumed that the comparison of eye movements during a 3D raster image viewing allows you to identify uniquely the effects of the 3D phenomenon of stimulus planar scenes displayed on the monitor screen. The first part of the work shows the conditions for the emergence of a 3D phenomenon on two plots of dynamic and static scenes. The second part demonstrates the three-dimensional attributes of dynamic scenes with the highlighting of various video components. We emphasize that dynamic and static scenes are obtained directly from TV programs. The proposed graphical and mathematical method of analysis made it possible to show qualitatively the perception of the 3D phenomenon by KFU students and revealed the features of volume observation for planar images without the occurrence of binocular disparity.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».