使用生成对抗网络从纹理图像或属性生成振动触觉信号
人机交互
2019-02-21 v1
摘要
提供与虚拟纹理表面状态相对应的振动触觉反馈，使用户能够感知它们的触觉属性。然而，为纹理的每种状态手动调节此类振动触觉刺激非常耗时。因此，我们提出了一种新方法，用于创建从纹理图像或属性自动生成振动触觉的模型。在本文中，我们首次尝试利用深度生成对抗训练的能力来生成振动触觉刺激。具体而言，我们使用条件生成对抗网络（GANs）来实现在表面上移动笔时的振动生成。初步用户研究表明，用户无法区分生成的信号与真实信号，并且用户对生成的信号感到真实。因此，我们的模型能够根据纹理图像或其属性提供适当的振动。我们的方法适用于用户以预定义方式触摸各种表面的任何情况。
引用
@article{arxiv.1902.07480,
title = {Vibrotactile Signal Generation from Texture Images or Attributes using Generative Adversarial Network},
author = {Yusuke Ujitoko and Yuki Ban},
journal= {arXiv preprint arXiv:1902.07480},
year = {2019}
}
备注
accepted for EuroHaptics 2018: Haptics: Science, Technology, and Applications, pp.25-36