The impacts of lens and stereo camera separation on perceived slant in Virtual Reality head-mounted displays
Notice bibliographique
Résumé
Stereoscopic AR and VR headsets have displays and lenses that are either fixed or adjustable to match a limited range of user inter-pupillary distances (IPDs). Projective geometry predicts a misperception of depth when either the displays or virtual cameras used to render images are misaligned with the eyes. However, misalignment between the eyes and lenses might also affect binocular convergence, which could further distort perceived depth. This possibility has been largely ignored in previous studies. Here, we evaluated this phenomenon in a VR headset in which the inter-lens and inter-axial camera separations are coupled and adjustable. In a baseline condition, both were matched to observers' IPDs. In two other conditions, the inter-lens and inter-axial camera separations were set to the maximum and minimum allowed by the headset. In each condition, observers were instructed to adjust a fold created by two intersecting, textured surfaces until it appeared to have an angle of 90°. The task was performed at three randomly interleaved viewing distances, monocularly and binocularly. In the monocular condition, observers underestimated the fold angle and there was no effect of viewing distance on their settings. In the binocular conditions, we found that when the lens and camera separation were less than the viewer's IPD, they exhibited compression of perceived slant relative to baseline. The reverse pattern was seen when the lens and camera separation were larger than the viewer's IPD. These results were well explained by a geometric model that considers shifts in convergence due to lens and display misalignment with the eyes, as well as the relative contribution of monocular cues.
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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 | 0,001 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».