Discerning Affect From Touch and Gaze During Interaction With a Robot Pet
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Practical affect recognition needs to be efficient and unobtrusive in interactive contexts. One approach to a robust realtime system is to sense and automatically integrate multiple nonverbal sources. We investigated how users’ <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">touch</i> , and secondarily <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">gaze</i> , perform as affect-encoding modalities during physical interaction with a robot pet, in comparison to more-studied biometric channels. To elicit authentically experienced emotions, participants recounted two intense memories of opposing polarity in <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">Stressed</i> - <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">Relaxed</i> or <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">Depressed</i> - <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">Excited</i> conditions. We collected data (N=30) from a touch sensor embedded under robot fur (force magnitude and location), a robot-adjacent gaze tracker (location), and biometric sensors (skin conductance, blood volume pulse, respiration rate). Cross-validation of Random Forest classifiers achieved best-case accuracy for combined touch-with-gaze approaching that of biometric results: where training and test sets include adjacent temporal windows, subject-dependent prediction was 94% accurate. In contrast, subject-independent Leave-One-participant-Out predictions resulted in 30% accuracy (chance 25%). Performance was best where participant information was available in both training and test sets. Addressing computational robustness for dynamic, adaptive realtime interactions, we analyzed subsets of our multimodal feature set, varying sample rates and window sizes. We summarize design directions based on these parameters for this touch-based, affective, and hard, realtime robot interaction application.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle