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Enregistrement W7056094061

Étude de l'utilisation de l'information tridimensionnelle dans les systèmes de substitution sensorielle de la vision vers l'audition

2023· dissertation· fr· W7056094061 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2023
Typedissertation
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueSuperconducting Materials and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésVision disorderEconomic lawSelf evaluation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Au Canada, plus 756000 personnes sont atteintes de pertes visuelles partielles ou totales. Les
\nimplants rétiniens sont coûteux et lourds à mettre en place. Les systèmes de substitution sensorielle
\nde la vision vers l’audition (VASSDs), qui encodent l’environnement visuel en sons, sont des
\ntechnologies alternatives aux implants rétiniens, non invasives et peu coûteuses. Les VASSDs
\nrécents utilisent des caméras 3D, ce qui permet de transmettre directement l’information de
\nprofondeur aux utilisateurs. Bien que ces systèmes soient prometteurs, leur utilisation reste
\npour le moment limitée aux laboratoires de recherche. Le but de cette thèse est de permettre la
\nconception de VASSDs plus efficaces afin qu’ils soient adoptés de façon généralisée. Nous avons
\ndonc conduit des expériences permettant d’analyser et comprendre comment les utilisateurs se
\ncomportent avec ces systèmes, de choisir pertinemment les informations visuelles à encoder et de
\ndévelopper des règles d’encodage de l’information visuelle en sons qui soient intuitives.
\nNous avons d’abord quantifié les potentiels avantages de l’ajout de l’encodage sonore de la
\nprofondeur dans les systèmes récents. Pour cela, nous avons développé et réalisé des expériences
\nde localisation et de déplacement à l’aveugle avec un système comportant un mode 2D et 3D.
\nLes deux modes encodent en temps réel la position des objets dans des images capturées par une
\ncaméra. Le mode 3D encode en plus la distance entre le système et l’objet. Pour la localisation, les
\nparticipants ont été plus rapides à comprendre la scène avec le mode 3D qui encode la profondeur.
\nCependant, avec le mode 2D , ils étaient tout de même capables d’estimer les distances après un
\ncourt l’entraînement. Pour la navigation, les participants ont été aussi performants avec le mode
\n2D qu’avec le mode 3D.
\nNous avons ensuite évalué l’efficacité de différentes méthodes d’encodage de la profondeur en
\nsons afin de déterminer la plus efficace. La fréquence, l’amplitude et la réverbération sonore ainsi
\nque le taux de répétition de sons courts et aigus (bips) et le rapport signal/bruit d’un mélange
\nd’un son pur avec du bruit ont été étudiés. Des participants voyants aux yeux bandés devaient
\npositionner un objet au bon endroit avec l’aide des différentes méthodes d’encodage sonore de
\nla profondeur. Dans l’ensemble, le taux de répétition des bips a donné les meilleurs résultats
\nsur le plan quantitatif (précision du positionnement et mémorabilité) et sur le plan qualitatif (les
\nparticipants ont considéré que cette méthode était la plus naturelle pour encoder la profondeur).
\nLa sonification basée sur la fréquence du son fournit une bonne précision, mais les participants
\nne la trouvaient pas naturelle pour encoder la profondeur. Le mélange d’un son pur avec un bruit
\nblanc a reçu un bon retour qualitatif et pourrait également être envisagé.
\nNos expériences ont été réalisées avec des participants voyants ayant les yeux bandés. Nos
\nrésultats demeurent valides avec des personnes devenues non voyantes tard dans leur vie puisque
\nles mêmes stratégies que les personnes voyantes sont utilisées pour accomplir des tâches spatiales.
\nNous rapportons aussi des expériences menées avec un sujet non voyant de naissance qui
\nsuggèrent que nos résultats pourraient demeurer valides avec une telle population.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,218
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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