During an activity, knowing the mental workload (MWL) of the user allows to improve the Human-Machine Interactions (HMI). Indeed, the MWL has an impact on the individual and its interaction with the environment. Monitoring it is therefore a crucial issue. In this context, we have created the virtual game Back to Pizza which is based on the N-back task (commonly used for measuring MWL). In this more playful variant, users must carry out orders from customers of a pizza food truck. It is an interactive game that involves the audience of the IHM'23 conference, choosing several parameters like the number of ingredients. During this experience, the objective is to measure MWL in real time through an ElectroEncephaloGraph (EEG) and visual feedback on MWL level is given to the audience. With this demonstration, we propose to present a concept of a virtual interactive game that measures MWL in real time.


翻译:在活动期间,了解用户的心理负荷(MWL)可以改善人机交互(HMI)。事实上,MWL对个人及其与环境的互动产生影响。监测MWL因此是一个至关重要的问题。在这种情况下,我们创建了基于N-back任务的虚拟游戏Back to Pizza,该任务通常用于测量MWL。在这个更具乐趣的变体中,用户必须为披萨餐车的客户处理订单。这是一个涉及IH'M23会议观众,选择几个参数(如配料数量)的交互式游戏。在这个经验中,我们的目标是通过脑电图(EEG)实时测量MWL,并向观众提供MWL水平的视觉反馈。通过这个演示,我们提出了一个测量实时MWL的虚拟交互式游戏概念。

0
下载
关闭预览

相关内容

【2022新书】高效深度学习,Efficient Deep Learning Book
专知会员服务
124+阅读 · 2022年4月21日
专知会员服务
28+阅读 · 2021年7月20日
《行为与认知机器人学》,241页pdf
专知会员服务
54+阅读 · 2021年4月11日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
181+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
【推荐】用TensorFlow实现LSTM社交对话股市情感分析
机器学习研究会
11+阅读 · 2018年1月14日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月12日
VIP会员
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
【推荐】用TensorFlow实现LSTM社交对话股市情感分析
机器学习研究会
11+阅读 · 2018年1月14日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员