Figur 1: Oväntade förändringar av skillnader i stereoskopiska 3D-bilder, såsom de som införs genom nedskärningar i S3D-filmer, är utmanande för publiken. Med hjälp av en eyetracker, registrerade vi ögonnära svar av 16 försökspersoner till steg-liknande förändringar i skillnader (vänster). Därefter härleddes en modell för anpassningstid, och parametrar för den genomsnittliga observatören beräknades. Med en sådan prediktor kan till exempel optimering av filmredigeringsverksamhet bäst matcha den mänskliga djupanpassningsförmåga (höger). Färgerna på de linjer som förbinder punkter av intresse före och efter snittet visualisera motsvarande randomce anpassningstider.  Plötsliga temporal djupförändringar, såsom nedskärningar som införs genom videoredigeringar, kan avsevärt försämra kvaliteten på steroskopiskt innehåll. Eftersom de vanligtvis inte möttes i den verkliga världen, är de mycket utmanande för publiken. Detta beror på att ögonvinkeln ständigt måste anpassas till nya skillnader trots motstridiga boendekrav. Sådana snabba skillnader kan leda till förvirring, minskad förståelse av scenen och övergripande attraktionskraft av innehållet. I de flesta fall kan problemet inte lösas genom att helt enkelt matcha djupet runt övergången, eftersom detta skulle kräva tillplatta scenen helt. För att bättre förstå denna begränsning av det mänskliga visuella systemet utförde vi en rad eyetracking experiment. De data som erhållits gjorde det möjligt för oss att härleda och utvärdera en modell som beskriver anpassning av gränsdragning till divergensförändringar på en stereoskopisk display. Förutom att beräkna användarspecifika modeller uppskattade vi även parametrar för en genomsnittlig observatörsmodell. Detta möjliggör en rad strategier för att minimera anpassningstiden i publiken.
Referens REF genomför en rad eyetracking experiment och försöker minimera anpassningstiden för plötsliga temporal djup förändringar.
Modeling and optimizing eye vergence response to stereoscopic cuts
{'venue': 'TOGS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}