方法論記事

で立体手がかりなしで視点変更感受性測定

DOI：

10.3791/50877

⸱

2013年12月4日

 ,  ,  , 
1Research School of Psychology, Australian National University, 2School of Psychology, University of Western Australia, 3McGill Vision Research, Department of Ophthalmology, McGill University

この記事について

サマリー

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

視覚刺激の視点回転のための新しい方法について議論し、鏡立体鏡を使用して奥行き回転の3次元知覚を示します。この手法は、視点で回転した図形の符号化における立体視手がかりの役割を調査するために使用できます。

要約

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

物体認識のスピードと正確さ、視点の変化によって損なわれている、人間の観察者は、この変換に敏感であることを示している。ここでは、回転の深さを受けている対象物の外観をシミュレートするための新規な方法を議論し、視点と正射影の違いの博覧会が含まれています。次に、回転の深さに対する人間の感度を測定することができる方法を記載している。ホイートストンエイトミラーステレオスコープ、最終的に我々は3次元の回転の深さの鮮やかな知覚を生成するための装置について説明します。そうすることによって、我々は、形状および物体を回転させ、視点の識別における立体手がかりの役割を評価する手段を明らかにする。

概要

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

多くの研究は、視点1-7の変更によって物体認識の速度と精度が損なわれることを示しています。たとえば、顔認識は、顔が正面平行平面、つまり「正面から」見られる場合に最適であり、顔が正面平行平面から奥行きが離れるにつれて体系的に低下します。視点の変化は、観測者または見ているオブジェクトが移動したときに発生する可能性があります。重要なことに、視点のコストは、観察者1-4,6,8に立体的な手がかりを導入することによってしばしば削減される。ただし、3D オブジェクトの回転と平面オブジェクトの回転を区別することが重要です。前者は回転中に新しいテクスチャや構造情報を明らかにする可能性がありますが、これは平面オブジェクトでは発生しません。このコミュニケーションでは、平面形状と、深さ回転(RID)の影響を受けたオブジェクトの外観をシミュレートする方法について説明します。ホイートストンミラーステレオスコープ9に基づいて、RID画像の2次元投影をRIDの鮮明な3D(3次元)知覚に変換する装置について説明します。最後に、立体視(3D)の手がかりが視点の変化に対する私たちの感受性に影響を与えるかどうかを判断するための心理物理学的方法を報告します。動画1は、視点変更/RIDによって形状の外観がどのように変化するかを示しています。

視点変更のシミュレーション

オブジェクトがRIDの対象となるとき、それはもちろん物理的に同一性や形状が変化するわけではありません。しかし、観察者の視点から見ると、形は変わります。たとえば、横向きのビューで紙を真正面に持っている場合、目の中の紙の画像 (網膜画像と呼ばれます) は水平方向の長方形です。その後、用紙を中心の垂直軸を中心に回転させると、網膜画像は水平方向に沿って短縮されます (デモについては、図 1 を参照してください)。最終的に、紙を90°回転させると、網膜像は紙の厚さの薄いストリップになります。したがって、RIDが適用された紙のイメージの最大の変化は、その形状の水平方向の圧縮です。垂直方向の範囲では、変化の変化のグラデーションが小さくなり、回転軸で最も近いエッジでは画像が高くなり、回転軸で変化せず、遠いエッジでは画像が短くなります。

RIDは、ソフトウェアパッケージを使用して画像を適切に変換するか、独自のコード8,10を記述することによってシミュレートできます。RIDについてもっと知りたい方は、視点変換に関する関連文献やウェブサイトをご覧いただくか、資料に記載されているようなパッケージの画像処理ソフトウェアに組み込まれている機能についてお知りになりましょう。ただし、RIDの特定の角度を表すために画面上の刺激の画像を変換する場合、正投影と遠近法のどちらのタイプの投影を使用するかという追加の考慮事項があります。シーンを表示すると、近くのオブジェクトは遠くのオブジェクトよりも大きな網膜画像を生成します。RIDの対象となる2D(2次元)オブジェクトの場合、図1に示すように、これは裏側が手前側よりも圧縮されることを意味します(特に、RIDが60°の右下の図を参照)。圧縮非対称性の大きさは、RIDの対象となるオブジェクトのサイズと、RIDからの距離に依存します。透視投影にはこの圧縮非対称性が組み込まれていますが、正投影には、RID オブジェクトの手前と後ろに同じ寸法を割り当てることで、この非対称性が単純に無視されます。平面の物体を回転させて見ている観察者にはこの非対称性が提示されるため、ここでは透視投影を使用します。この方法のもう一つの利点は、投影が観察者からスクリーンまでの視聴距離を考慮に入れることです。以前は、RIDメソッドを使用して、2D透視投影と3D8,10の両方で視点の回転形状をシミュレートしていました。

3D視点変更のシミュレーション

立体的なRIDをシミュレートするためには、左右の目にわずかに異なる画像を表示する必要があります。この2つの画像間の差は、両眼視差11として知られており、視距離と眼間分離の両方、特に瞳孔間距離の関数である。横向きの用紙の例に戻ると、紙を垂直方向の中央を中心に時計回りに 45° 回転させると (左端が後退します)、紙に対する各目のビューはわずかに異なります。左目に投影された画像は 45° 回転よりわずかに小さく、右目に投影された画像は 45° 回転よりわずかに大きくなります (図2を参照 - 上の2つの画像を自由融合できる観察者は、3DでRIDを知覚します)。適切なRID角度が左目と右目に別々に表示される場合(ステレオ状態)、視差勾配が生成され、観察者は3D RIDの鮮明な印象を報告する可能性があります。ただし、中央の視点から45°の回転を表す同一の画像が両目に提示された場合(非ステレオ状態)、観察者はRID刺激の2D表現を見ることになります。1つのモニターを使用して左目と右目に別々の画像を表示する確立された方法は、19世紀半ばにチャールズ・ホイートストン卿によって最初に開発されたミラーステレオスコープの修正を使用することです12–図3を参照。2つのステレオハーフイメージが各目のビューの対応する位置に配置されている場合、それらを双眼で融合して3D知覚を生成できます(ステレオ方法と制限の広範なレビューについては、Howard and Rogers12を参照してください)。

シミュレートされた視点の変化と立体表現を組み合わせることにより、例えば、視点の変化を検出する能力において立体的な手がかりが果たす役割を判断できます。以下のデモ結果は、平面オブジェクト(この場合は曲線の輪郭)のサイズが観察者にとって既知または馴染みがある場合、曲線の2D幅の変化(サグと呼ばれることもあります)を使用してRID、つまり視点の変化を検出することを示しています(Bell et al.この効果に関する完全な原稿については10)。以下では、2Dおよび3Dで定義された平面形状のRID変化に対する感度を測定するための心理物理学的方法について詳しく説明します。

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プロトコル

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1. 事前審査

  1. テストの前に、各参加者から書面によるインフォームドコンセントを得てください。
  2. 被験者に、視力が正常か、または正常に矯正されているかを尋ねます(つまり、眼鏡)。
  3. 簡単なハンドヘルドステレオテストを使用して、参加者の立体視力を確認します。

2. ステレオスコープでの両眼融合の実現

  1. ミラーステレオスコープの前の机に参加者を座らせ、椅子の高さを調整して快適に過ごします。
  2. ライトを消して、最低3分間暗順応できるようにします。視覚システムは、一般的な照明条件に適応したときに最高のパフォーマンスを発揮します。
  3. 参加者にステレオスコープを覗いてもらいます。モニターには、それぞれの目に十字が表示されます。彼らは、視野の中央に1つの十字架だけが見えるまで、固定十字架の水平位置を調整する必要があります。2つの十字が見える場合、この分離は正しくなく、水平方向の調整が必要です。ターゲットは表示時に十字の中心に配置され、この手順により正しい距離で融合が保証されます。
  4. これで、参加者は実験を開始する準備が整いました。

3. オブザーバー向けのタスク指示

  1. 「各試行で、深さ回転(RID)を持つ2つの曲線が表示されます。2つの曲線のどちらが大きいRIDを持つか、つまり、どちらがビューから離れて回転するかを決定する必要があります。最初の刺激のRIDが大きい場合は、マウスの左ボタンを押します。2 番目の曲線に RID が多い場合は、マウスの右ボタンを押します。
  2. 「これは強制選択課題であり、前の裁判に対する回答がなされるまで、次の裁判は開始されません。」
  3. 「どちらの刺激がRIDが多いかわからない場合は、最善の推測をしてください。」

4. 等高線の視点変更/RIDに対する感度の測定

  1. RID の判断における立体手がかりの役割を評価するために、参加者のパフォーマンスは、RID への立体手がかりが提示される条件 (ステレオ条件) と提示されない条件 (非ステレオ条件) で別々に測定されます。立体視の手がかりを提示するために、コンピューターはステレオスコープを通じて、観察者の各目に異なるRID曲線角度を表示します。ステレオ キューなしで曲線を表示するために、コンピューターは同じ RID 曲線を両目に表示します (この例については、図 2 を参照してください)。その後、以下の方法論のステップが両方の条件で繰り返されます。
  2. 参加者のために、140 回の試行で構成される手順を開始します。注:一定刺激法(MOCS13)は、使用されるテスト曲線のRIDの各値に対して試行回数が等しいことを保証するために使用されます。RID は 45° より大きいか、45° 以下で、特定の値は各試行のセットからランダムに選択されます。参照曲線のRIDは45°RIDで一定に保たれます。参照刺激と試験刺激の提示順序は、各試行でランダム化されます。
  3. 参加者がテストをより大きなRID角度として選択する頻度をプログラムが記録できるようにします。
  4. 試行の各ブロックの後に、参加者に休憩を与えます。この例では、140回の試行は、試験曲線の7つの異なるRID角度(45°未満の角度3つ、45°より大きい角度3つ、正確に45°のRID1つ)のそれぞれで20回の繰り返しで構成されています。これは参照曲線と同じです。
  5. 各実行の終わりに、コンピュータは、参加者がテスト刺激を45°より大きいRID角度として選択した時間の割合を、提示されたRID角度の関数として記述するデータをプロットアウトします(図4のデータポイントの例を参照)。
  6. ソフトウェアに累積ガウス関数を当てはめて、RID識別を行うことができる精度を判断させます。この精度は、傾きを決定するフィット関数のパラメータによって与えられます(図4の実線の例を参照)。
  7. 各プロットから傾きを取得します。次に、ステレオ条件と非ステレオ条件の傾き推定値を統計的に比較して、立体視の手がかりが観察者がRIDの変化を検出する能力に寄与しているかどうかを判断できます。

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結果

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図 4 は、このような実験から得られた結果の例をプロットしたものです。各図の y 軸は、RID が大きいとテストパターンが選択された回数の割合を示しています。これが発生した絶対回数をプロットするのではなく、比率として与えられます。x 軸は、テストパターンの物理 RID を表します。ここで、参照パターンは一定の45°RIDに保持されていたことを思い出してください。データ点は、オブザーバーが物理RIDの範囲に対してRIDが大きいテスト曲線を選択した回数の割合を表します。コンピュータは、テストパターンがRIDが大きいと選択された回数だけをスコアリングします。これは、「理想的な」オブザーバーのデータはゼロの範囲である必要があることを意味します:参照よりも小さいRIDを持つテストをRIDで大きいものとして選択しないでください。1つ目は、RIDが参照よりも大きい場合、常にRIDでテストを大きいものとして選択することです。

このプロットされたデータから、RIDの変化に対する観測者の感度を判断できます。これを行うには、統計パッケージを使用してデータを累積ガウス関数...

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ディスカッション

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このコミュニケーションで説明されている方法は、視点が回転したオブジェクトの識別および/または認識に関連する問題に対処しようとしている研究者なら誰でも使用できます。重要なのは、遠近投影の方法は、ここで示されている刺激に限定されないことです。代わりに、線から複雑な物体の写真まで、幅広い実験的刺激に適用できます。この序論では、カスタム ソフトウェアまたは MATLAB などのライブラリ ソフトウェアを使用してこの変換を適用する方法について説明します。

さまざまな視点で物体をどのように認識するかを理解することには、かなりの関心があります。シェーディングまたは明るさの変化6,14 およびオクルージョン11 の使用など、表面とオブジェクトの 3D 構造と方向の変化をシミュレートする方法がいくつかあることに注意してください。実際、視点の変化はこれらの属性の変動と相関していることが多いため、今後の研究では、さまざまなタイプの手がかりの役割を単独で、または組み合わせて調査する必要があります。私たちの方法は、その目標に貢献する手段を提供します。

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開示事項

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

著者らは、競合する金銭的利益はないと宣言している。筆頭著者のジェイソン・ベルは、オーストラリア国立大学の正社員です。デビッド・バッドコックとJ・エドウィン・ディキンソンは、西オーストラリア大学のフルタイムの従業員です。フレッド・キングダムはマギル大学の正社員です。

謝辞

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

この研究はオーストラリア研究評議会の支援を受けました。ARCグラント#DP110101511 JBに与えられます。国立科学工学研究評議会、カナダのNSERC助成金#RGPIN121713-11がFKに与えられました。ARCグラント#DP130102580とDRBへのDP110104553。

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材料

この記事で使用された材料の一覧
名前会社カタログ番号コメント
ステレオテストhttp://www.stereooptical.com/products/stereotestsTitmus ステレオフライテストハンドヘルドテストデバイス
構築済みステレオデバイスhttp://www.stereoaids.com.au構築済みステレオスコープデスクトップおよびラップトップコンピュータに最適
ミラーステレオスコープカスタムメイド; または、Edmundoptics8 ミラーステレオスコープwww.edmundoptics.com
グラフィックカードNVidiaNVidiaまたはATI推奨
実験的制御ソフトウェアMATLABMATLAB、Python、C ++、Visual Basic推奨
実験的制御ソフトウェアPsychtoolbox.orgPsychtoolbox無料でダウンロードできますが、MATLAB
が必要です 統計ソフトウェアGraphpadPrism V5
http://www.graphpad.com/ Statisticalソフトウェアパラメデス心理物理学ガイドhttp://www.palamedestoolbox.org
3D プロジェクション ドキュメンテーションWikipediahttp://en.wikipedia.org/wiki/3D_projection

参考文献

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Bennett, D. J., Vuong, Q. C. A stereo advantage in generalizing over changes in viewpoint on object recognition tasks. Percep. Psychophys. 68, 1082-1093 (2006).
  2. Bulthoff, H. H., Edelman, S. Y., Tarr, M. J. How are three-dimensional objects represented in the brain? Cereb. Cortex. 5, 247-260 (1995).
  3. Burke, D. Combining disparate views of objects: Viewpoint costs are reduced by stereopsis. Vis. Cogn. 12, 705-719 (2005).
  4. Burke, D., Taubert, J., Higman, T. Are face representations viewpoint dependent? A stereo advantage for generalising across different views of faces. Vis. Res. 47, 2164-2169 (2007).
  5. Edelman, S., Bulthoff, H. H. Orientation dependence in the recognition of familiar and novel views of three-dimensional objects. Vis. Res. 32, 2385-2400 (1992).
  6. Lim Lee, Y., Saunders, J. A. Stereo improves 3D shape discrimination even when rich monocular shape cues are available. J. Vis. 11, (2011).
  7. Parr, L. A., Siebert, E., Taubert, J. Effect of familiarity and viewpoint on face recognition in chimpanzees. Perception. 40, 863-872 (2011).
  8. Bell, J., Dickinson, J. E., Badcock, D. R. Radial frequency adaptation suggests polar-based coding of local shape cues. Vis. Res. 48, 2293-2301 (2008).
  9. Wade, N. J. On the late invention of the stereoscope. Perception. 16, 785-818 (1987).
  10. Bell, J., Kanji, J., Kingdom, F. A. A. Discrimination of rotated-in-depth curves is facilitated by stereoscopic cues, but curvature is not tuned for stereoscopic rotation-in-depth. Vis. Res. 77, 14-20 (2013).
  11. Regan, D. Human Perception of Objects. , Sinauer Associates, Inc. (2000).
  12. Howard, I. P., Rogers, B. J. Binocular Vision and Stereopsis. , Oxford University Press. (1995).
  13. Kingdom, F. A. A., Prins, N. Psychophysics: A Practical Introduction. , Academic Press: an imprint of Elsevier. (2010).
  14. Kingdom, F. A. Color brings relief to human vision. Nat. Neurosci. 6, 641-644 (2003).
  15. Ustinova, K. I., Perkins, J. Gaze and viewing angle influence visual stabilization of upright posture. Brain Behav. 1, 19-25 (1002).
  16. Shieh, K. -K., Lee, D. -S. Preferred viewing distance and screen angle of electronic paper displays. Appl. Ergon. 38, 601-608 (2007).

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