Yöntem makalesi

Stereoskopik İpuçları ile ve Stereoskopik İşaretler olmadan Bakış Açısı Değişikliğine Karşı Hassasiyet Ölçümü

DOI:

10.3791/50877

⸱

4 Aralık 2013

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

Bu makalede

Özet

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

Görsel uyaranların bakış açısı dönüşü için yeni bir yöntemi tartışıyoruz ve ayna stereoskopu kullanarak derinlemesine dönmenin üç boyutlu algısını gösteriyoruz. Teknik, bakış açısıyla döndürülmüş şekilleri kodlamada stereoskopik ipuçlarının rolünü araştırmak için kullanılabilir.

Özet

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

Nesne tanımanın hızı ve doğruluğu, bakış açısındaki bir değişiklikle tehlikeye girer; bu da insan gözlemcilerin bu dönüşüme duyarlı olduğunu gösterir. Burada, derinlemesine bir rotasyon geçirmiş bir nesnenin görünümünü simüle etmek için yeni bir yöntemi tartışıyoruz ve perspektif ile ortografik projeksiyonlar arasındaki farkların bir açıklamasını dahil ediyoruz. Daha sonra, derinlemesine dönmeye karşı insan duyarlılığının ölçülebileceği bir yöntemi açıklıyoruz. Son olarak, 3 boyutlu derinlemesine bir dönüşün canlı bir algısını oluşturmak için bir aparatı tartışıyoruz; Wheatstone Sekiz Ayna Stereoskopu. Bunu yaparak, bakış açısıyla döndürülmüş şekillerin ve nesnelerin ayırt edilmesinde stereoskopik ipuçlarının rolünü değerlendirmek için bir araç ortaya çıkarıyoruz.

Giriş

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

Birçok çalışma, nesne tanımanın hızının ve doğruluğunun,1-7 bakış açısındaki bir değişiklikle tehlikeye girdiğini göstermiştir. Örneğin, yüz fronto-paralel düzlemde, yani "önde" görüntülendiğinde yüz en iyisidir ve yüz, fronto-paralel düzlemden derinlemesine döndürüldüğünde sistematik olarak azalır. Bakış açısındaki değişiklikler, gözlemci veya görüntülenen nesne hareket ettiğinde meydana gelebilir. Daha da önemlisi, bakış açısı maliyeti genellikle gözlemciye stereoskopik ipuçlarının eklenmesiyle azalır1-4,6,8. Bununla birlikte, 3B ve düzlemsel nesnelerin dönüşü arasında ayrım yapmak önemlidir. İlki, dönme altında yeni dokular veya yapısal bilgiler ortaya çıkarabilirken, bu düzlemsel nesnelerde meydana gelmez. Bu iletişimde, derinlemesine döndürmeye veya RID'ye tabi tutulan düzlemsel şekillerin ve nesnelerin görünümünü simüle etmek için bir yöntemi tartışıyoruz. Bir RID görüntüsünün iki boyutlu izdüşümünü, Wheatstone ayna stereoskopu9'a dayanan canlı bir 3D (üç boyutlu) RID algısına dönüştürmek için bir aparatı tarif ediyoruz. Son olarak, stereoskopik (3D) ipuçlarının bakış açısı değişikliğine duyarlılığımızı etkileyip etkilemediğini belirlemek için psikofiziksel bir yöntem rapor ediyoruz. Film 1, bir şeklin görünümünün bir bakış açısı değişikliği/RID tarafından nasıl değiştirildiğini gösterir.

Bir Bakış Açısı Değişikliğini Simüle Etme

Bir nesne RID'ye tabi olduğunda, elbette kimlik veya şekil olarak fiziksel olarak değişmez. Ancak gözlemcinin bakış açısından şekil değişir. Örneğin, yatay görünümde doğrudan önünüzde bir kağıt yaprağı tutuyorsanız, retina görüntüsü olarak adlandırılan gözünüzdeki kağıdın görüntüsü yatay bir dikdörtgendir. Daha sonra kağıdı merkezi dikey ekseni etrafında döndürürseniz, retina görüntüsü yatay boyunca kısalır (bir gösteri için Şekil 1'e bakın). Sonuç olarak, kağıdı 90° döndürürseniz, retina görüntüsü kağıdın kalınlığında ince bir şerit olur. Bu nedenle, RID'ye tabi tutulan kağıt yaprağının görüntüsündeki en büyük değişiklik, şeklinin yatay olarak sıkıştırılmasıdır. Dikey ölçüde daha küçük bir değişim gradyanı meydana gelir, görüntü dönme ekseninde değişmeden en yakın kenar için daha uzun ve daha uzak kenar için daha kısadır.

Bir RID, yazılım paketleri kullanılarak görüntülerin uygun şekilde dönüştürülmesi veya kişinin kendi kodunuyazmasıyla simüle edilebilir 8,10. RID hakkında daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular, bakış açısı dönüşümleriyle ilgili ilgili metinlere ve web sitelerine başvurabilir veya Materyallerimizde listelenenler gibi paketlerin görüntü işleme yazılımındaki yerleşik işlevler hakkında bilgi edinebilir. Bununla birlikte, bir ekrandaki bir uyaranın görüntüsünü belirli bir RID açısını temsil edecek şekilde dönüştürürken dikkat edilmesi gereken ek bir husus vardır: hangi tür projeksiyon kullanılmalı, ortografik mi yoksa perspektif mi? Bir sahneyi görüntülediğimizde, yakındaki nesneler uzaktaki nesnelerden daha büyük retinal görüntüler üretir. RID'ye tabi olan 2B (iki boyutlu) bir nesne için bu, Şekil 1'de gösterildiği gibi uzak tarafın yakın taraftan daha fazla sıkıştırıldığı anlamına gelir (özellikle 60°'lik bir RID'ye sahip sağ alttaki şekle bakın). Sıkıştırma asimetrisinin büyüklüğü, RID'ye tabi olan nesnenin boyutuna ve ondan uzaklığımıza bağlıdır. Perspektif projeksiyon bu sıkıştırma asimetrisini içerirken, ortografik projeksiyon RID nesnesinin yakın ve uzak taraflarına aynı boyutları atayarak bunu yok sayar. Düzlemsel bir nesnenin dönüşünü izleyen bir gözlemci bu asimetri ile karşılaşacağı için burada perspektif projeksiyonu kullanacağız. Yöntemimizin bir diğer avantajı da projeksiyonun gözlemci ile ekran arasındaki görüş mesafesini hesaba katmasıdır. Daha önce hem 2B perspektif projeksiyonunda hem de 3B8,10'da bakış açısı döndürülmüş şekilleri simüle etmek için RID yöntemimizi kullanmıştık.

3B Bakış Açısı Değişikliğini Simüle Etme

Stereoskopik RID'yi simüle etmek için sol ve sağ gözlere biraz farklı görüntüler sunmak gerekir. İki görüntü arasındaki bu fark, binoküler eşitsizlik11 olarak bilinir ve hem izleme mesafesinin hem de gözler arası ayrımın, özellikle de göz bebekleri arası mesafenin bir fonksiyonudur. Yatay görünümdeki kağıt yaprağımız örneğine dönersek, kağıt parçasını dikey merkez etrafında saat yönünde 45° döndürürsek (böylece sol kenar geri çekilir), her gözün kağıda bakışı biraz farklıdır. Sol göze yansıtılan görüntü 45° dönüşten biraz daha azken, sağ göze yansıtılan görüntü 45° dönüşten biraz daha fazladır (bir çizim için Şekil 2'ye bakın - üstteki iki görüntüyü serbest birleştirebilen gözlemciler 3D olarak bir RID algılayacaktır). Uygun RID açıları sol ve sağ gözlere ayrı ayrı sunulursa (stereo durumu), bir eşitsizlik gradyanı oluştururlar ve gözlemcinin canlı bir 3D RID izlenimi bildirmesi muhtemeldir. Bununla birlikte, merkezi görüntüleme noktasından 45°'lik bir dönüşü temsil eden aynı görüntüler her iki göze de sunulursa (stereo olmayan durum), gözlemci RID uyaranlarının 2 boyutlu bir temsilini görecektir. Tek bir monitör kullanarak sol ve sağ gözlere ayrı görüntüler sunmak için yerleşik bir yöntem, orijinal olarak 19. yüzyılın ortalarında Sir Charles Wheatstone tarafından geliştirilen ayna stereoskopunun bir modifikasyonunu kullanmaktır12 - bkz. Şekil 3. İki stereo-yarı görüntü, her bir gözün görüşünde karşılık gelen konumlara yerleştirildiğinde, bir 3D algı üretmek için dürbün ile birleştirilebilirler (stereo yöntemlerin ve sınırlamaların kapsamlı bir incelemesi için Howard ve Rogers12'ye bakınız).

Simüle edilmiş bir bakış açısı değişikliğini stereoskopik sunumla birleştirerek, örneğin, stereoskopik ipuçlarının bakış açısındaki değişiklikleri algılama yeteneğimizde oynadığı rolü belirleyebiliriz. Aşağıdaki gösterim sonuçları, düzlemsel bir nesnenin boyutunun, bu durumda eğri bir konturun, gözlemci tarafından bilindiği veya aşina olduğu durumlarda, eğrinin 2B genişliğindeki değişikliğin (bazen sarkma olarak da adlandırılır) RID'deki değişikliği, yani bakış açısını tespit etmek için kullanıldığını ortaya koymaktadır (bakınız Bell et al.Bu etkiyle ilgili tam el yazması için 10). Aşağıda, 2B ve 3B tanımlı düzlemsel şekiller için RID değişikliğine duyarlılığı ölçmek için psikofiziksel bir yöntemi ayrıntılı olarak açıklıyoruz.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Protokol

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

1. Ön tarama

  1. Testten önce, her katılımcıdan yazılı ve bilgilendirilmiş onay alın.
  2. Deneğe normal veya düzeltilmiş keskinliğe sahip olup olmadığını sorun (ör. gözlük).
  3. Basit bir el tipi stereo testi kullanarak katılımcının stereo keskinliğini doğrulayın.

2. Stereoskopta Binoküler Füzyon Elde Etme

  1. Katılımcıyı masada ayna stereoskopunun önüne oturtun ve rahatlık için sandalyesinin yüksekliğini ayarlayın.
  2. Işıkları kapatın, böylece en az 3 dakika karanlığa uyum sağlayabilirler. Görsel sistem, mevcut aydınlatma koşullarına uyarlandığında en iyi performansı gösterir.
  3. Katılımcının stereoskoptan bakmasını sağlayın. Her göz için monitörde görüntülenen bir çarpı işareti göreceklerdir. Sabitleme haçlarının yatay konumunu, görüş alanlarının merkezinde yalnızca bir çarpı görene kadar ayarlamaları gerekir. İki çarpı işareti görürlerse, bu ayrım yanlıştır ve yatay ayarlama gereklidir. Hedefler, görüntülendiğinde haçlar üzerinde ortalanır ve bu prosedür, doğru mesafede füzyonu sağlar.
  4. Katılımcı artık deneyi başlatmaya hazırdır.

3. Gözlemci için Görev Talimatları

  1. "Her denemede, derinlemesine rotasyona (RID) sahip iki eğri göreceksiniz. İki eğriden hangisinin daha büyük bir RID'ye sahip olduğuna, başka bir deyişle hangisinin görüşünüzden daha fazla döndürüldüğüne karar vermeniz gerekir. İlk uyaranın RID'si daha büyükse farenin sol düğmesine basın. İkinci eğride daha fazla RID varsa farenin sağ tuşuna basın."
  2. "Bu, önceki bir duruşmaya yanıt verilene kadar bir sonraki duruşmanın başlamadığı zorunlu bir seçim görevidir."
  3. "Hangi uyaranın daha fazla RID'ye sahip olduğundan emin değilseniz, lütfen en iyi tahmininizi yapın."

4. Konturlarda Bakış Açısı Değişikliğine/RID'ye Karşı Hassasiyet Ölçümü

  1. RID kararlarında stereoskopik ipuçlarının rolünü değerlendirmek için, katılımcının performansı, RID'ye stereoskopik ipuçlarının sunulduğu (stereo koşullar) ve sunulmadığı durumlarda (stereo olmayan koşullar) ayrı ayrı ölçülür. Stereoskopik ipuçlarını sunmak için bilgisayar, stereoskop aracılığıyla gözlemcinin her gözüne farklı bir RID eğrisi açısı görüntüler. Eğrileri stereo ipuçları olmadan sunmak için, bilgisayar her iki göze de aynı RID eğrisini sunar (bunun bir örneği için Şekil 2'ye bakın). Aşağıdaki metodolojik adımlar daha sonra her iki koşul için de tekrarlanır.
  2. Katılımcı için 140 denemeden oluşan prosedürü başlatın. Not: Sabit Uyaranlar Yöntemi (MOCS13), kullanılan test eğrisinin her bir RID değeri için eşit sayıda deneme sağlamak için kullanılır. RID'ler 45°'den büyük, daha küçük veya 45°'ye eşit olabilir ve belirli bir değer her deneme için setten rastgele seçilir. Referans eğrisinin RID'si 45° RID'de sabit tutulur. Referans ve test uyaranlarının sunum sırası her denemede randomize edilir.
  3. Programın, katılımcının testi ne sıklıkta daha büyük RID açısında olacak şekilde seçtiğini kaydetmesine izin verin.
  4. Her deneme bloğundan sonra katılımcılara bir mola verin. Bu örnekte 140 deneme, test eğrisi için 7 farklı RID açısının her birinde 20 tekrardan oluşur: 45°'den küçük 3 açı, 45°'den büyük 3 açı ve tam olarak 45°'de 1 RID - referans eğrisi ile aynı.
  5. Her çalıştırmanın sonunda bilgisayar, sunulan RID açısının bir fonksiyonu olarak, katılımcının test uyaranını 45°'den daha büyük bir RID açısında seçme oranını açıklayan verileri çizer (Şekil 4'teki örnek veri noktalarına bakın).
  6. Yazılımın, RID ayrımını yapabilecekleri hassasiyeti belirlemek için verileri bir Kümülatif Gauss işleviyle sığdırmasına izin verin. Bu hassasiyet, eğimi belirleyen takılan fonksiyonun parametresi tarafından verilir (Şekil 4'teki örnek düz çizgilere bakın).
  7. Her arsadan eğimi elde edin. Stereo ve stereo olmayan koşullar için eğim tahminleri daha sonra stereoskopik ipuçlarının bir gözlemcinin RID'deki bir değişikliği tespit etme yeteneğine katkıda bulunup bulunmadığını belirlemek için istatistiksel olarak karşılaştırılabilir.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Sonuçlar

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

Şekil 4, böyle bir deneyden elde edilen örnek sonuçları çizer. Her şekildeki y ekseni, test modelinin daha büyük bir RID'ye sahip olarak seçilme oranını tanımlar. Bunun meydana geldiği mutlak sayıyı çizmek yerine, bu bir oran olarak verilir. X ekseni, test modelinin fiziksel RID'sini tanımlar; burada referans deseninin sabit bir 45° RID'de tutulduğunu hatırlayarak. Veri noktaları, gözlemcinin bir dizi fiziksel RID için daha yüksek RID'ye sahip olarak test eğrisini seçme zamanlarının oranını temsil eder. ...

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Tartışma

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

Bu iletişimde tartışılan yöntemler, ayrımcılık ve/veya bakış açısı döndürülmüş nesnelerin tanınması ile ilgili soruları ele almak isteyen herhangi bir araştırmacı tarafından kullanılabilir. Daha da önemlisi, perspektif projeksiyon yöntemi burada gösterilen uyaranlarla sınırlı değildir; bunun yerine çizgilerden karmaşık nesnelerin resimlerine kadar çok çeşitli deneysel uyaranlara uygulanabilir. Giriş bölümümüzde, özel yazılımlar veya MATLAB gibi kütüphane yazılımları kullanarak bu dönüşümü uygulamanın yolları açıklanmakta...

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Açıklamalar

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

Yazarlar, rekabet eden hiçbir finansal çıkarları olmadığını beyan ederler. İlk yazar Jason Bell, Avustralya Ulusal Üniversitesi'nin tam zamanlı bir çalışanıdır; David Badcock ve J Edwin Dickinson, Batı Avustralya Üniversitesi'nin tam zamanlı çalışanlarıdır; Fred Kingdom, McGill Üniversitesi'nin tam zamanlı bir çalışanıdır.

Teşekkürler

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

Bu araştırma Avustralya Araştırma Konseyi tarafından desteklenmiştir. JB'ye verilen ARC Hibesi # DP110101511; Ulusal Bilimler ve Mühendislik Araştırma Konseyi, Kanada NSERC Hibe # RGPIN121713-11 FK'ya verildi; ARC hibe # DP130102580 ve DRB'ye DP110104553.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Malzemeler

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi
AdŞirketKatalog numarasıYorumlar
Stereo testihttp://www.stereooptical.com/products/stereotestsTitmus stereofly testiEl tipi test cihazları
stereoskoplarhttp://www.stereoaids.com.auoluşturulmuş stereo cihazlarMasaüstü ve dizüstü bilgisayarlar için uygundur
Ayna stereoskopuÖzel yapım; veya, Edmundoptics8 ayna stereoskopwww.edmundoptics.com
Grafik kartıNVidia NVidiaveya ATI önerilir
Deneysel kontrol yazılımıMATLABMATLAB, Python, C++, Visual Basic önerilir
Deneysel kontrol yazılımıPsychtoolbox.orgPsychtoolboxİndirmek ücretsizdir ancak MATLAB gerektirir
İstatistiksel yazılımGraphpadPrism V5http://www.graphpad.com/
İstatistiksel yazılımPalamedesPsikofizik kılavuzuhttp://www.palamedestoolbox.org
3D Projeksiyon belgeleriVikipedihttp://en.wikipedia.org/wiki/3D_projection
Önceden oluşturulmuş önceden

Kaynaklar

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

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Yeniden basım ve izinler

Bu JoVE makalesinin metnini veya şekillerini yeniden kullanmak için izin iste

İzin iste

Etiketler

Viewpoint Change SensitivityRotation In DepthMirror StereoscopeMethod Of Constant StimuliCumulative SIAN FunctionBehavioral Data AnalysisVisual Acuity ScreeningStereo Acuity TestBinocular Fusion Adjustment

İlgili makaleler