Validating models of target acquisition performance in the dismounted soldier context
Notice bibliographique
Résumé
The problem of predicting real-world operator performance with digital imaging devices is of great interest within the military and commercial domains. There are several approaches to this problem, including: field trials with imaging devices, laboratory experiments using imagery captured from these devices, and models that predict human performance based on imaging device parameters. The modeling approach is desirable, as both field trials and laboratory experiments are costly and time-consuming. However, the data from these experiments is required for model validation. Here we considered this problem in the context of dismounted soldiering, for which detection and identification of human targets are essential tasks. Human performance data were obtained for two-alternative detection and identification decisions in a laboratory experiment in which photographs of human targets were presented on a computer monitor and the images were digitally magnified to simulate range-to-target. We then compared the predictions of different performance models within the NV-IPM software package: Targeting Task Performance (TTP) metric model and the Johnson model. We also introduced a modification to the TTP metric computation that incorporates an additional correction for target angular size. We examined model predictions using NV-IPM default values for a critical model constant, V<sub>50</sub>, and we also considered predictions when this value was optimized to fit the behavioral data. When using default values, certain model versions produced a reasonably close fit to the human performance data in the detection task, while for the identification task all models substantially overestimated performance. When using fitted V<sub>50</sub> values the models produced improved predictions, though the slopes of the performance functions were still shallow compared to the behavioral data. These findings are discussed in relation to the models’ designs and parameters, and the characteristics of the behavioral paradigm.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».