Stereoscopic distortions when viewing geometry does not match inter-pupillary distance
Notice bibliographique
Résumé
The relationship between depth and binocular cues (disparity and convergence) is defined by the distance separating the two eyes, also known as the inter-pupillary distance (IPD). This relationship is mapped in the visual system through experience and feedback, and adaptively recalibrated as IPD gradually increases during development. However, with the advent of stereoscopic-3D displays, situations may arise in which the visual system views content that is captured or rendered with a camera separation that differs from the viewer’s own IPD; without feedback, this will likely result in a systematic and persistent misperception of depth. We tested this prediction using a VR headset in which the inter-axial separation of virtual cameras and the separation between the optics are coupled. Observers (n=15) were asked to adjust the angle between two intersecting textured-surfaces until it appeared to be 90°, at each of three viewing distances. In the baseline condition the lens and camera separations matched each observer’s IPD. In two ‘mismatch’ conditions (tested in separate blocks) the lens and camera separations were set to the maximum (71 mm) and minimum (59 mm) allowed by the headset. We found that when the lens and camera separation were less than the viewer’s IPD they exhibited compression of space; the adjusted angle was smaller than their baseline setting. The reverse pattern was seen when the lens and camera separation were larger than the viewer’s IPD. Linear regression analysis supported these conclusions with a significant correlation between the magnitude of IPD mismatch and the deviation of angle adjustment relative to the baseline condition. We show that these results are well explained by a geometric model that considers the scaling of disparity and convergence due to shifts in virtual camera and optical inter-axial separations relative to an observer’s IPD.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».