The role of viewing angle in integrating the senses of vision and touch for perception of object softness
Notice bibliographique
Résumé
Enabling surgeons to interact intuitively and accurately with virtual reality (VR)-based environments using their senses of vision and touch (e.g., to distinguish the softness of tissues) is a challenging issue for surgical planning. This paper presents the results of two experiments that were conducted to determine how viewing angle affects the perception of object softness and to investigate the mechanisms for integrating the senses of vision and touch. The two experiments used virtual reality setups with different locations of a haptic device. In each experiment, 15 human subjects were tested in cases where both visual and touch (haptic) information was available and again when only visual or haptic information was available. In each trial, subjects were asked to select the harder object among two deformable balls placed at different viewing angles. The results of both experiments showed that viewing angle affects the perception of object softness: the larger the viewing angle, the harder the ball was perceived to be. When two viewing angles differed by at least 15°, there was a significant difference in perceived object softness. By computing the individual and combined weights of visual and haptic information, it was determined that visual information and haptic information depend upon each other, contradicting the assumption of independence employed in other studies. Comparison of the two experiments revealed that the location of the haptic device also affects the perception of object softness.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».