iDeLog: Iterative Dual Spatial and Kinematic Extraction of Sigma-Lognormal Parameters

要約

素早い動きの運動理論とそれに関連するシグマ対数正規モデルは、さまざまな用途で広く使用されています。
このモデルの物理的および生物学的意味は、素早い動きに関して広くテストされ検証されていますが、連続した長く複雑な動きで使用される場合、いくつかの欠点が検出されました。
このような欠点を軽減するために、この論文は運動等価理論と考えられる視覚的フィードバックに触発され、シグマ対対数正規パラメータを抽出するための新しいフレームワーク、すなわち iDeLog を提案します。
具体的には、iDeLog は 2 つのステップで構成されます。
1 つ目は、モーター等価モデルの影響を受け、軌道からの一連の仮想点と角度によって定義される初期アクション プランと、速度からの一連の対数法線によって定義される初期アクション プランを個別に導き出します。
2 番目のステップでは、開ループ モーター制御と互換性のある仮想の視覚フィードバックに基づいて、アクション プランの仮想ターゲット ポイントを繰り返し移動して、観察および再構築された軌道と速度の一致を改善します。
手書きの署名を使用して実施された実験中、iDeLog は、以前のシグマ-ログノーマルの開発と比較して、有望な結果を取得しました。

要約(オリジナル)

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.

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