Evidence of lack of integration of binocular disparity and motion parallax in object segmentation
Notice bibliographique
Résumé
Rogers and Graham (1979) showed that motion parallax can support depth percepts comparable to those generated by stereopsis. However, several experiments with physical stimuli have shown that when both are present in depth estimation tasks, observers appear to rely on stereoscopic information. One explanation is that these tasks bias observers towards using stereopsis. Here we devised a novel segmentation task to evaluate cue integration that should benefit from relative motion. Observers viewed two superimposed, frontoparallel, horizontal wavy lines using a virtual reality headset. On each side of the set of lines, a probe was aligned with the end of one of the curves; observers indicated whether the two probes were coincident with the same curve. We generated two levels of complexity by manipulating the curvature. Using the method of constant stimuli we varied the depth separation between the two curves from 0 to 2.4cm and assessed performance using stereopsis alone, motion parallax alone (monocular) or both cues present. On monocular trials, observers moved their heads laterally by 6cm. As anticipated, accuracy was lowest when there was no depth offset between the two curves. The low complexity condition was generally easy, and performance was the same across conditions. However, in our high complexity condition, performance was near chance when there was no depth separation and gradually increased as the depth offset increased. Accuracy was similar in the stereopsis only and combined conditions but significantly poorer when only motion parallax was available. This was true even when the range of head motion was doubled. In sum, despite using a task that should benefit from relative motion and the fact that the two depth cues provided consistent information, our results echo previous studies in showing an apparent lack of integration of motion parallax and stereopsis.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».