Stereoscopy benefits processing of dynamic visual scenes by disambiguating object occlusions
Notice bibliographique
Résumé
How and to what extent stereoscopic cues help process dynamic visual scenes is still unknown. As we navigate in crowds or when we play sports we are often obliged to make rapid decisions in complex motion environments while attending to multiple elements. Stereoscopy can improve speed thresholds for a multiple object tracking (MOT) (Faubert & Sidebottom, 2012), but the nature of this advantage remains undetermined. From an attention perspective, there are at least two possible hypotheses to explain this advantage. One possibility is that stereoscopy reduces the attentional bottleneck as seen in 2-dimensional MOT environments (Intrilligator & Canavagh, 2001) by distributing attention uniformly in 3D space. Another hypothesis is that the stereoscopy helps attentional tracking by segregating the target and the non-target objects during occlusions. We have addressed these hypotheses by testing subjects with and without stereoscopic cues for different stimulus configurations in which pairs of spheres were rotating in orbit with one another in a 3D virtual space. In one set of conditions, object pairs rotated without ever occluding each other. In the second set of conditions, the objects occasionally occluded each other as they were rotating around an axis perpendicular to the observer. All conditions consisted of 4 pairs of spheres presented in each quadrant of the visual field at 20 degrees of eccentricity. Stereoscopy improved MOT speed threshold by a factor of about 3 when objects occluded each other, but slightly, yet significantly, impaired speed threshold by about 18% when objects did not occlude each other. We conclude that the overall benefit of stereoscopy for processing dynamic scenes comes from improved attention tracking by disambiguating targets from non-targets during occlusions. Conversely, stereoscopic cues were a disadvantage in absence of occlusions. Meeting abstract presented at VSS 2013
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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 | 0,001 |
| 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 ».