The contribution of binocular depth information to the perceived size of 3D shapes
Notice bibliographique
Résumé
Studies of size perception have tended to focus on the effect of distance and used simple 2D stimuli. Factors affecting the perceived size of volumetric 3D shapes have received less attention. Here, we evaluate the contribution of monocular and binocular depth information to size perception, during passive viewing and active interaction with the stimuli. Using virtual reality (VR) we presented a virtual shape-posting toy. Targets were 3D shapes (triangle, pentagon, square, and quatrefoil) and on each trial, one target appeared alongside a box with identically shaped slots. Participants indicated if the target was larger or smaller than the corresponding slot in a 2AFC task. Shape size varied according to the method of constants; the psychometric data were fit with cumulative normal distributions to compute JNDs and PSEs. We assessed the effects of stereopsis and object motion in two experiments. In Experiment 1 (N=28) the shapes were viewed monocularly or binocularly and were stationary or could be picked up and rotated. In Experiment 2 (N=26) we evaluated the effect of two types of motion (passive rotation vs active movement) and monocular vs. binocular viewing. In Experiment 2, positional data for both head movements and object trajectories were collected. We found that observers discriminated size accurately across all test conditions; PSEs showed no consistent bias. Overall, binocular judgements were more precise (smaller JNDs) than monocular judgements. Surprisingly, in the monocular conditions, discrimination performance worsened when participants interacted with the object. Analysis of target positions during trials showed that observers did not adopt different strategies depending on the depth cues available (e.g. they did not bring monocularly viewed objects closer). Our results underscore the importance of binocular depth information in perception of 3D object size, even when motion or active interaction could theoretically enhance size judgements.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».