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影响触觉图像识别因素的量化分析

     

摘要

为了使更多盲人能受益于盲文书籍所伴随的插图,区别于传统的V图像(视觉图像),对设计适合触觉认知的T图像(触觉图像)提出新的设计原则.首先将242张常见物品的V图像制作为线条凸起的可触摸图片;然后邀请10位盲人被试和10位蒙眼明眼人被试通过触摸来尽量准确地命名这些线条图,并要求被试在触摸的过程中进行"出声思维";再根据被试对线条图的描述,提取22个可能影响二维线条图触觉识别的特征;最后以识别正确率作为图片识别难易程度的指标,使用随机森林算法进行了特征建模,并对所有特征进行单因素和多因素的回归分析.实验结果表明,通过随机森林算法建立的模型,可以基于图片中这些特征预测图片触觉识别的难易程度;通过多因素回归分析,提取出对触觉识别有显著影响力的几个重要特征,并用于指导T图像的设计.

著录项

  • 来源
    《计算机辅助设计与图形学学报》 |2018年第8期|1438-1445|共8页
  • 作者单位

    清华大学美术学院信息艺术设计系 北京 100084;

    中国科学院心理研究所脑与认知科学国家重点实验室 北京 100101;

    中国科学院大学心理学系 北京 100049;

    清华大学美术学院信息艺术设计系 北京 100084;

    中国科学院心理研究所脑与认知科学国家重点实验室 北京 100101;

    中国科学院大学心理学系 北京 100049;

    中国科学院心理研究所脑与认知科学国家重点实验室 北京 100101;

    中国科学院大学心理学系 北京 100049;

    清华大学美术学院信息艺术设计系 北京 100084;

    清华大学未来实验室 北京 100084;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 信息处理(信息加工);
  • 关键词

    触觉图像; 触觉用户体验; 随机森林; 逐步回归分析;

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