Relating visual and pictorial space: Integration of binocular disparity and motion parallax
Notice bibliographique
Résumé
Traditionally, perceptual spaces are defined by the medium through which the visual environment is conveyed (e.g., in a physical environment, through a picture, or on a screen). This approach overlooks the distinct contributions of different types of visual information, such as binocular disparity and motion parallax, that transform different visual environments to yield different perceptual spaces. The current study proposes a new approach to describe different perceptual spaces based on different visual information. A geometrical model was developed to delineate the transformations imposed by binocular disparity and motion parallax, including (a) a relief depth scaling along the observer's line of sight and (b) pictorial distortions that rotate the entire perceptual space, as well as the invariant properties after these transformations, including distance, three-dimensional shape, and allocentric direction. The model was fitted to the behavioral results from two experiments, wherein the participants rotated a human figure to point at different targets in virtual reality. The pointer was displayed on a virtual frame that could differentially manipulate the availability of binocular disparity and motion parallax. The model fitted the behavioral results well, and model comparisons validated the relief scaling in the form of depth expansion and the pictorial distortions in the form of an isotropic rotation. Fitted parameters showed that binocular disparity renders distance invariant but also introduces relief depth expansion to three-dimensional objects, whereas motion parallax keeps allocentric direction invariant. We discuss the implications of the mediating effects of binocular disparity and motion parallax when connecting different perceptual spaces.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».