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Enregistrement W3024750663 · doi:10.1109/vrw50115.2020.00211

A Just Noticeable Difference for Perceiving Virtual Surfaces through Haptic Interaction

2020· article· en· W3024750663 sur OpenAlexaff
Jing Huang, Deng Wang, Yaoping Hu

Notice bibliographique

Revue2020 IEEE Conference on Virtual Reality and 3D User Interfaces Abstracts and Workshops (VRW) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTactile and Sensory Interactions
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHaptic technologyJust-noticeable differencePerceptionVirtual realityComputer scienceRegular polygonVirtual machineAmplitudeHuman–computer interactionComputer visionArtificial intelligenceMathematicsPsychologyPhysicsOpticsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Perception of virtual surfaces via force feedback (i.e., haptic interaction through the sense of touch) is a popular topic in a virtual environment (VE). However, few studies reported on a just noticeable difference (JND) of perceiving convex/concave, vertically-placed virtual surfaces under the influence of force directions. We postulated a JND-critical hypothesis that there is a minimum amplitude subtended such surfaces for human perception under force directions. Our empirical results confirmed this hypothesis, suggesting an amplitude range of 1.19– 1.95 mm for distinguishing the virtual surfaces in a VE. This finding would be potential for creating a 3D VE for haptic interaction.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,406
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,149
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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