An Examination Monocular Vision Gaze Point Tracking under the Theory of 'Machines Displacing Workers' in the Philosophy of Technology
Notice bibliographique
Résumé
With the continuous development of technology, we have the opportunity to quantitatively study the internal behaviors of personnel, such as attention, in a suitable way, in order to better solve the "machine compensation" for workers and achieve the development of human-machine fusion.An exploration of how varying lighting conditions directly affect the eyes and, by extension, the individual's attention has been undertaken in this study.Image sensors capture the subject's eye movements during task participation, with the location of the eye's (pupil's) center aiding in gaze point recognition and facilitating the quantification of attention.A quantifiable model of "lighting-attention" has been developed through controlled lighting conditions and replicable experimental circumstances, thereby studying the alteration of attention under different lighting and road conditions.An initial calibration of a monocular vision gaze tracking system was achieved with two commercialgrade eye trackers and calibration software, achieving a precision level of 2 cm.Nine college students aged 20-21, divided into male and female control test groups, exhibited similar attention characteristics under various lighting conditions.Overall, a negative correlation between illumination intensity and attention is observed when exceeding a certain threshold.On average, female participants maintained higher attention levels for longer durations.The efficacy of the model proposed in this study has been proven through a series of tests, providing a quantifiable reference for the mechanisms influencing attention.So it can provide the basis for the study of the benefits of factory workers.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».