Multiple Spatial Spectral Components of Static Skin Deformation for Predicting Macroscopic Roughness Perception
Multiple Spatial Spectral Components of Static Skin Deformation for Predicting Macroscopic Roughness Perception
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用于预测宏观粗糙度感知的静态皮肤变形的多个空间频谱分量
DOI：
10.1109/toh.2022.3199082
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发表时间：
2022
影响因子：
2.9
通讯作者：
Yamada Yoji
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Sun Qingyu;Okamoto Shogo;Akiyama Yasuhiro;Yamada Yoji
先前的研究表明手指垫皮肤变形的空间谱和宏观粗糙度特征的感知之间的关系。这项研究测试了一个新的假设，宏观粗糙度的感觉是一个加权的线性组合的多个空间光谱分量的皮肤变形的结果。实验进行了捕捉特写图像的指垫变形，而垫被推到标本与宏观特征。此外，这些标本的粗糙度的看法，收集使用的幅度估计方法。光谱分量的组合预测粗糙度的感觉比任何单一的光谱分量更准确。这表明粗糙度感知是由多个具有不同空间周期的Gabor滤波器样神经系统介导的，例如视觉感知。
A previous study suggested a relationship between the spatial spectrum of finger pad skin deformation and perception of macroscopic roughness features. This study tested a new hypothesis that macroscopic roughness perception is the result of a weighted linear combination of multiple spatial spectral components of skin deformation. Experiments were conducted by capturing close-up images of finger pad deformation while the pads were pushed onto specimens with macroscopic features. Additionally, the roughness perceptions of these specimens were collected using a magnitude estimation method. The combination of spectral components predicted the roughness perception more accurately than any single spectral component. This suggests that roughness perception is mediated by multiple Gabor filter-like neural systems with different spatial periods, such as visual perception.
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