MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2095172062 · doi:10.1109/cjece.2009.5291203

Neurofuzzy prediction for gaze control

2009· article· en· W2095172062 sur OpenAlexvenueno aff
Erik Cuevas, Daniel Zaldívar, Raúl Rojas

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Electrical and Computer Engineering · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVestibular and auditory disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceGazeArtificial intelligenceAdaptive neuro fuzzy inference systemTask (project management)Process (computing)Computer visionFuzzy control systemControl (management)Object (grammar)InferenceFuzzy logicEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Real-time gaze control is a complicated task because of the different dynamics of the elements involved in the process. On the one hand, the algorithms for image processing are usually very time-consuming. On the other hand, the motors and mechanisms used to control camera movements are very slow. This work describes the use of an adaptive network-based fuzzy inference system (ANFIS) model to reduce the delay effects in gaze control and also explains how the delay problem is resolved through prediction of the target movement using a neurofuzzy approach. The approach has been successfully tested in the vision system of a humanoid robot. The predictions improve the velocity and accuracy of object tracking.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,917
Score d'incertitude au seuil0,245

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,175
Écart entre enseignants0,169 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Electrical and Computer EngineeringMême sujetVestibular and auditory disordersTravaux en français237 207