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Enregistrement W2118847155 · doi:10.1109/tnsre.2003.819645

Sonification of range information for 3-D space perception

2003· article· en· W2118847155 sur OpenAlexaff
Evangelos Milios, Bill Kapralos, Agnieszka Kopinska, Sotirios Stergiopoulos

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTactile and Sensory Interactions
Établissements canadiensYork UniversityDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSonificationSonarComputer scienceRange (aeronautics)SIGNAL (programming language)Classification of discontinuitiesAuditory displayPerceptionAcousticsTask (project management)Space (punctuation)Computer visionArtificial intelligencePhysicsHuman–computer interactionEngineeringMathematicsPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a device that allows three-dimensional (3-D) space perception by sonification of range information obtained via a point laser range sensor. The laser range sensor is worn by a blindfolded user, who scans space by pointing the laser beam in different directions. The resulting stream of range measurements is then converted to an auditory signal whose frequency or amplitude varies with the range. Our device differs from existing navigation aids for the visually impaired. Such devices use sonar ranging whose primary purpose is to detect obstacles for navigation, a task to which sonar is well suited due to its wide beam width. In contrast, the purpose of our device is to allow users to perceive the details of 3-D space that surrounds them, a task to which sonar is ill suited, due to artifacts generated by multiple reflections and due to its limited range. Preliminary trials demonstrate that the user is able to easily and accurately detect corners and depth discontinuities and to perceive the size of the surrounding space.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,461
Score d'incertitude au seuil0,388

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 savante0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations28
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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