Using machine learning based on eye gaze to predict targets: An exploratory study
Notice bibliographique
Résumé
Play is a crucial activity for child development. Play in children with physical disabilities may be compromised due to their physical limitations, such as having difficulties reaching and manipulating objects. Assistive technology robotic systems have been used as tools for children with disabilities to play and interact with the environment. Robots have shown a positive impact on children's independence, cognitive, and social skills. The present study is the first stage of a project to develop a telerobotic haptic system, with the goal of supporting the reaching of toys during play by children with severe physical disabilities. The end goal is to provide haptic guidance towards the toys that the children want to play with. The objective of this paper was to investigate the feasibility of predicting the selection of targets in a three-block task. This prediction was based on the Point of Gaze (POG) data of five participants while performing the task using a telerobotic haptic system. Two fixation-based algorithms, longest fixation and last fixation, and two learning algorithms, a Double Q-learning and a Multi-Layer Perceptron neural network, were implemented, tested, and compared. Results showed that the learning algorithms were better at predicting the targets than the fixation-based algorithms, with above 92% accuracy. This demonstrated that the learning algorithms can be utilized for activating haptic guidance towards the targets (toys).
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».