Learning and Generalization in Haptic Classification of 2-D Raised-Line Drawings of Facial Expressions of Emotion by Sighted and Adventitiously Blind Observers
Notice bibliographique
Résumé
Sighted blindfolded individuals can successfully classify basic facial expressions of emotion (FEEs) by manually exploring simple 2-D raised-line drawings (Lederman et al 2008, IEEE Transactions on Haptics 1 27-38). The effect of training on classification accuracy was assessed by sixty sighted blindfolded participants (experiment 1) and by three adventitiously blind participants (experiment 2). We further investigated whether the underlying learning process(es) constituted token-specific learning and/or generalization. A hybrid learning paradigm comprising pre/post and old/new test comparisons was used. For both participant groups, classification accuracy for old (ie trained) drawings markedly increased over study trials (mean improvement --76%, and 88%, respectively). Additionally, RT decreased by a mean of 30% for the sighted, and 31% for the adventitiously blind. Learning was mostly token-specific, but some generalization was also observed for both groups. The sighted classified novel drawings of all six FEEs faster with training (mean RT decrease = 20%). Accuracy also improved significantly (mean improvement = 20%), but this improvement was restricted to two FEEs (anger and sadness). Two of three adventitiously blind participants classified new drawings more accurately (mean improvement = 30%); however, RTs for this group did not reflect generalization. Based on a limited number of blind subjects, our results tentatively suggest that adventitiously blind individuals learn to haptically classify FEEs as well as, or even better than, sighted persons.
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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 | 0,009 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».