Effects of movement-shape inconsistencies on perceived weight of lifted boxes.
Notice bibliographique
Résumé
Perceiving the weight of a lifted object from visual displays of the lifting person is a non-trivial task. Runeson and Frykholm (1981), who worked with biological motion point-light displays, attributed the ability to estimate the weight of a lifted box to what they called the Kinematic Specification of Dynamics. The KSD assumes that dynamics are inferred from observed kinematic patterns by means of an internal model of the relations between body shape and body kinematics. Using MoSh, that is, Motion and Shape Capture from Sparse Markers (Loper, Mahmood, & Black, 2014) we created animated, life-like human avatars from surface motion capture data of performers lifting light and heavy boxes. For some of our stimuli, we then combined the body shape of one lifter with the kinematics of another to create hybrid lifters. In the consistent condition, stimuli were generated using the shape and movement from the same performer. In the low- and high- inconsistency conditions, the shape and movements of the stimuli were taken from different performers; however, in the former, the shape and motion were from different performers with similar body masses, and in the latter, shape was matched with motion from individuals with dissimilar body masses. Participants estimated the perceived weight of the lifted box. Results showed that participants could discriminate between box weights, although they slightly overestimated their real weight. However, we did not find the expected dependency of internal consistency. Further studies will examine the degree to which larger inconsistencies are detectable, and in which domains internal consistency matters. Meeting abstract presented at VSS 2016
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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 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».