Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10553/42876
Title: A simple habituation mechanism for perceptual user interfaces
Authors: Déniz, O.
Lorenzo, J. 
Hernández, M. 
UNESCO Clasification: 120304 Inteligencia artificial
Keywords: Habituation
Novelty detection
Human computer interaction
Anthropomorphic robot.
Issue Date: 2004
Journal: Inteligencia Artificial 
Abstract: Las interfaces hombre-máquina complejas están cada vez más haciendo uso de conceptos de alto nivel extraídos de datos sensoriales para detectar aspectos relacionados con estados emocionales como fatiga, sorpresa, aburrimiento, etc. Patrones sensoriales repetitivos, por ejemplo, casi siempre significarán que el robot o agente pasará a un estado "aburrido", o que focalizará su atención en otra entidad. Estructuras nuevas en los datos sensoriales normalmente causarán sorpresa, aumento de la atención o incluso reacciones defensivas. El objetivo de este trabajo es introducir un sencillo mecanismo para detectar tales patrones repetitivos en datos sensoriales. Básicamente, los datos sensoriales pueden presentar dos tipos de patrones monótonos: frecuencia constante (sea cero o mayor que cero, sea una única frecuencia o un amplio espectro de ellas) y cambios repetitivos del espectro de frecuencias. Ambos tipos se tratan con el método propuesto en un marco computacional y conceptualmen te simple. Experimentos con datos sensoriales extraídos de los dominios visual y sonoro muestran la validez del método.
Complex human-computer interfaces are more and more making use of high-level concepts extracted from sensory data for detecting aspects related to emotional states like fatigue, surprise, boredom, etc. Repetitive sensory patterns, for example, almost always will mean that the robot or agent will switch to a ”bored” state, or that it will turn its attention to other entity. Novel structures in sensory data will normally cause surprise, increase of attention or even defensive reactions. The aim of this work is to introduce a simple mechanism for detecting such repetitive patterns in sensory data. Basically, sensory data can present two types of monotonous patterns: constant frequency (be it zero or greater than zero, be it a unique frequency or a wide spectrum) and repetitive frequency spectrum changes. Both types are considered by the proposed method in a conceptually and computationally simple framework. Experiments carried out using sensory data extracted both from the visual and auditory domains show the validity of the approach.
URI: http://hdl.handle.net/10553/42876
ISSN: 1137-3601
DOI: 10.4114/ia.v8i23.795
Source: Inteligencia Artificial [ISSN 1137-3601], v. 8(23), p. 95-103
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