Can people determine object distance from its visual size and position in a correctly scaled 2D scene displayed on a large screen with aligned ground plane?
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In our previous experiment (J Vis. 2022; 22(14):3310), we demonstrated that people cannot infer distance of an object reliably from its visual size and position in a 2D scene when viewed on a computer screen. Here we repeated the experiment with the visual stimuli projected onto a wall, fully displaying a simulated scene at natural size with the ground plane aligned with the floor. Might such a realistically scaled environment improve people’s distance perception in a 2D scene? METHOD: Participants sat on a chair and viewed a hallway scene projected on a wall 2m away with their chin on a chinrest. They were asked to imagine they were looking into an actual hallway. Participants held a reference object (a cereal box) in their hands and compared its size to the image of a corresponding object in the scene. Participants adjusted either its SIZE based on its position in the scene (position-to-size task) or its POSITION based on its visual size (size-to-position task) to match the reference size. They did the tasks either binocularly or monocularly. RESULTS: In general, the adjusted target position was consistent with the object’s size. The adjusted size, however, was consistently larger than geometrically correct when viewed binocularly but not monocularly. DISCUSSION: These results suggest that participants were more accurate at judging size based on position when conflicting stereo cues were removed despite reporting that using one eye was more difficult. Stereoscopic vision conflicts with reality when viewing a 2D simulation of a 3D scene and may underly the errors we see when judging the size of an object. The fact that we observed errors only when determining size and not position support the idea that size and distance perceptions use different mechanisms as suggested in our previous paper (Kim & Harris, 2022, Vision 6, 25).
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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 ».