Natural size-distance scaling reduces, but does not eliminate, depth matching errors from conflicting occlusion and stereopsis
Notice bibliographique
Résumé
Stereoscopic depth matching is significantly degraded when occlusion information conflicts with depth from binocular disparity. However, in these studies the visual angle of the target was held constant while in natural viewing image size changes linearly with object distance. Thus, it is not clear whether the disruption in performance can be solely attributed to the discrepant occlusion and disparity signals. Here we evaluated the combined effects of size, occlusion and binocular disparity using a depth matching paradigm in mixed-reality. The virtual stimulus was a green letter ‘A’ presented using an augmented reality display. It was superimposed on a physical surface with variable transparency fixed at 1.2 m. The target letter was placed at one of eight distances (0.9 - 1.6 m), including the surface location. The letter was rendered either with a fixed size (variable retinal angle) or with size scaled to maintain a constant visual angle. Observers matched the distance of a virtual probe to the perceived distance of the letter in three conditions where the surface was: opaque, transparent or absent. We found that depth matches were accurate and there was no effect of size scaling in both the ‘no surface’ and ‘transparent surface’ conditions. This was also the case when the letter appeared in front of the surface. However, when the letter was positioned beyond the opaque surface (maximum cue conflict) its position was systematically underestimated. Introducing correct size scaling reduced this error but did not eliminate it. In sum, when occlusion and disparity are in conflict our results show that using a fixed retinal size exacerbates depth matching errors. When retinal size varies (as in the natural world) depth matching is more accurate but significant underestimates remain. When occlusion and disparity signals are in agreement, size has little impact on performance.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».