Optical distortions in VR bias the perceived slant of moving surfaces
Notice bibliographique
Résumé
The magnifying optics of virtual reality (VR) head-mounted displays (HMD) often cause undesirable pincushion distortion in the displayed imagery. Eccentrically increasing magnification radially displaces image-points away from the optical axis, causing straight lines to curve outwards. This, in turn, should affect the 3D perception of surface shape by warping binocular and monocular depth cues. Previous research has shown that distortion-induced biases in perceived slant do occur in static images. However, most use cases in VR involve moving images. Here we evaluate the impact of motion on biases in perceived slant. An HMD was used to present flat, textured surfaces that varied in slant and were either stationary, or translated laterally by the observer. In separate studies we varied the degree of distortion and evaluated the impact on perceived slant at several locations along the surface. We found that, irrespective of whether the surface was moving or stationary, distortion introduced significant bias into local slant estimates. The pattern of results is consistent with the surface appearing to be concave (as if viewing the inside surface of a bowl), as predicted from the warping of binocular and monocular cues. Importantly, the intermediate distortion level produced the same, but weaker, pattern of biases seen in the fully-distorted condition. When an appropriate level of pre-warping was applied, slant perception was veridical. Overall, our results highlight the importance of sufficiently correcting for optical distortions in VR HMDs to enable veridical perception of surface attitude.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».