論文の概要: iDeLog: Iterative Dual Spatial and Kinematic Extraction of
Sigma-Lognormal Parameters
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15473v2
- Date: Wed, 7 Feb 2024 13:06:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-08 19:24:15.672795
- Title: iDeLog: Iterative Dual Spatial and Kinematic Extraction of
Sigma-Lognormal Parameters
- Title（参考訳）: iDeLog:Sigma-Lognormalパラメータの反復的双対空間と運動論的抽出
- Authors: Miguel A. Ferrer, Moises Diaz, Cristina Carmona-Duarte, Rejean
Plamondon
- Abstract要約: iDeLogは運動同値理論と知覚可能な視覚フィードバックにインスパイアされている。
iDeLogはSigma-Lognormalの以前の開発と比べて有望な結果を得た。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.273966905160028
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The Kinematic Theory of rapid movements and its associated Sigma-Lognormal
model have been extensively used in a large variety of applications. While the
physical and biological meaning of the model have been widely tested and
validated for rapid movements, some shortcomings have been detected when it is
used with continuous long and complex movements. To alleviate such drawbacks,
and inspired by the motor equivalence theory and a conceivable visual feedback,
this paper proposes a novel framework to extract the Sigma-Lognormal
parameters, namely iDeLog. Specifically, iDeLog consists of two steps. The
first one, influenced by the motor equivalence model, separately derives an
initial action plan defined by a set of virtual points and angles from the
trajectory and a sequence of lognormals from the velocity. In the second step,
based on a hypothetical visual feedback compatible with an open-loop motor
control, the virtual target points of the action plan are iteratively moved to
improve the matching between the observed and reconstructed trajectory and
velocity. During experiments conducted with handwritten signatures, iDeLog
obtained promising results as compared to the previous development of the
Sigma-Lognormal.
- Abstract（参考訳）: 急速運動のキネマティック理論とその関連するシグマ対数正規モデルは、様々な応用で広く用いられている。
モデルの物理的および生物学的意味は、迅速な運動のために広く検証され、検証されているが、連続した長い複雑な動きで使用される際にいくつかの欠点が検出されている。
このような欠点を軽減し、モータ等価性理論と知覚可能な視覚フィードバックにインスパイアされた本研究では、Sigma-Lognormalパラメータ、すなわちiDeLogを抽出する新しい枠組みを提案する。
具体的には、iDeLogは2つのステップから構成される。
モータ等価モデルの影響を受け、第1の方法は、軌道から仮想点と角度の集合と速度から対数正規の列で定義される初期アクションプランを別々に導出する。
第2のステップでは、オープンループモータ制御と互換性のある仮想視覚フィードバックに基づいて、アクションプランの仮想目標点を反復移動させ、観測および再構成された軌道と速度とのマッチングを改善する。
手書き署名を用いた実験で、iDeLogはSigma-Lognormalの以前の開発と比べて有望な結果を得た。
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