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Enregistrement W2149147784 · doi:10.1109/rose.2009.5355986

Continuous tactile perception for vibrotactile displays

2009· article· en· W2149147784 sur OpenAlexafffund
Lara Rahal, Jongeun Cha, Abdulmotaleb El Saddik

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTactile and Sensory Interactions
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPerceptionIllusionSensationSensory systemPsychophysicsStimulus (psychology)Tactile perceptionComputer visionComputer scienceHaptic technologyTactile displayHaptic perceptionJust-noticeable differenceArtificial intelligenceCommunicationPsychologyCognitive psychologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Today, the digital community has strongly allied with rich sensory human computer interfaces (HCIs) to better understand how people interact via their sense of touch. In this research, we leverage knowledge of the perception and psychophysics of haptics to better understand the human tactile sensory system and develop perceptual tactile displays. We utilize a human sensory illusion called the ¿funneling illusion¿ to display a dynamic tactile sensation, such as a slow and smooth, continuous sensation on the human skin, with discrete actuators. After obtaining the illusion of a continuous movement of one tactile stimulus, we examine the quality of the continuous movement according to the effects of temporal intensity changes of vibrotactile actuators in a linear and logarithmic pattern; location of the continuous movement on the dorsal of the human forearm and upper arm; orientation of the continuous movement with respect to the axis of the limb; duration of sensory excitation; and gender. Psychophysical experiments have revealed correlations between the orientation, duration of the vibrotactile actuators and gender with the preferred intensity variation, substantiating our research direction.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,231
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0010,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,272 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations31
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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