An Exploration on the Integration of Vibrotactile and Force Cues for 3D Interactive Tasks
Notice bibliographique
Résumé
Vibrotactile and force cues of the haptic modality is increasing used to facilitate interactive tasks in three-dimensional (3D) virtual environments (VE). While maximum likelihood estimation (MLE) explains the integration of multi-sensory cues in many studies, an existing work yielded mean and amplitude mismatches when using MLE to interpret the integration of vibrotactile and force cues. To investigate these mismatches, we proposed mean-shifted MLE and conducted a study of comparing MLE and mean-shift MLE. Mean-shifted MLE shared the same additive assumption of the cues as MLE, but took account mean differences of both cues. In a VE, the study replicated the visual scene, the 3D interactive task, and the cues from the existing work. All human participants in the study were biased to rely on the vibrotactile cue for their task, departing from unbiased reliance towards both cues in the existing work. After validating the replications, we applied MLE and mean-shifted MLE to interpret the integration of the vibrotactile and force cues. Similar to the existing work, MLE failed to explain the mean mismatch. Mean-shifted MLE remedied this mismatch, but maintained the amplitude mismatch. Further examinations revealed that the integration of the vibrotactile and force cues might violate the additive assumption of MLE and mean-shifted MLE. This sheds a light for modeling the integration of vibrotactile and force cues to aid 3D interactive tasks within VEs.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».