Étude de l'utilisation de l'information tridimensionnelle dans les systèmes de substitution sensorielle de la vision vers l'audition
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».