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Enregistrement W3198525058 · doi:10.1167/jov.21.9.2000

Depth percepts from monocular self-occlusions in 3D objects

2021· article· en· W3198525058 sur OpenAlexaff
Domenic Au, Laurie M. Wilcox

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVisual perception and processing mechanisms
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMonocularComputer visionArtificial intelligenceDepth perceptionPerceptionBinocular disparityMonocular visionTexture (cosmology)Computer scienceBinocular visionPsychologyImage (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To date, the impact of monocular half-occlusions on depth perception has been studied almost exclusively in the context of foreground/background occlusion where, when viewing a stimulus binocularly, a surface occludes part of the background in one eye. However, monocular regions also arise from self-occlusion where an object occludes regions within itself. Previous research has shown that in two-surface arrangements the size and texture of the monocular region impacts the perceived depth between the occluder and the occluded region. In the case of self-occlusions, misinterpretation of monocular regions could result in distortions in the perceived 3D form of an object. Here we evaluate depth percepts in the presence of monocular self-occlusions for 3D objects. Specifically, we assess the impact of i) texture gradients within the occluded region and ii) object shape from binocular disparity, on the perceived extent of the object in depth. Stimuli were textured half-cylinders rendered with perspective projection and viewed on a mirror stereoscope. Perceived depth was assessed using a magnitude estimation task. Our results show that inconsistent monocular texture gradient information in self-occlusions does not influence depth estimates when familiar object shape from disparity is present. However, when observers are unable to use binocular disparity to extrapolate 3D shape, they do rely on 2D texture cues to make depth estimates. Under these conditions, when monocular texture is inconsistent with the binocular texture, depth is significantly underestimated. We conclude that, unlike two-surface occlusions, the visual system weighs depth information from self-occlusions depending on the availability of additional information about 3D object shape.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,308 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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