Stereoscopic depth constancy for physical objects and their virtual counterparts
Notice bibliographique
Résumé
Stereopsis plays an important role in depth perception; if so, disparity-defined depth should not vary with distance. However, studies of stereoscopic depth constancy often report systematic distortions in depth judgments over distance, particularly for virtual stimuli. Our aim was to understand how depth estimation is impacted by viewing distance and display-based cue conflicts by replicating physical objects in virtual counterparts. To this end, we measured perceived depth using virtual textured half-cylinders and identical three-dimensional (3D) printed versions at two viewing distances under monocular and binocular conditions. Virtual stimuli were viewed using a mirror stereoscope and an Oculus Rift head-mounted display (HMD), while physical stimuli were viewed in a controlled test environment. Depth judgments were similar in both virtual apparatuses, which suggests that variations in the viewing geometry and optics of the HMD have little impact on perceived depth. When viewing physical stimuli binocularly, judgments were accurate and exhibited stereoscopic depth constancy. However, in all cases, depth was underestimated for virtual stimuli and failed to achieve depth constancy. It is clear that depth constancy is only complete for cue-rich physical stimuli and that the failure of constancy in virtual stimuli is due to the presence of the vergence-accommodation conflict. Further, our post hoc analysis revealed that prior experience with virtual and physical environments had a strong effect on depth judgments. That is, performance in virtual environments was enhanced by limited exposure to a related task using physical objects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».