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Dissertação

Gaze Analysis in Robotic Therapy for Autistic Children EVALUATED

Detalhes: Esta tese tem como objetivo desenvolver um modelo quantitativo para avaliar a atenção, através do olhar, de crianças com autismo, durante sessões terapêuticas com Robôs-Socialmente-Assistivos (SARs). Crianças com autismo apresentam graves défices de atenção que dificultam a sua capacidade de aprender novas competências. A avaliação automática da sua atenção forneceria aos terapeutas um biomarcador importante para quantificar melhor o seu comportamento e monitorar o progresso/evolução. Estudos anteriores focaram-se em tarefas de interação humano-computador, com dispositivos baseados em ecrãs, que distrairiam o sujeito em protocolos terapêuticos com SARs. A abordagem da tese combina a extração do olhar com a definição de Áreas-de-Interesse (AOIs), para caracterizar os períodos de atenção durante a sessão. A metodologia foi testada em crianças com autimo. Visto que extrair o olhar de imagens ópticas é bastante desafiante, vários métodos foram avaliados. O Gaze360, que depende de imagens da cara e aprendizagem-automática, provou ser o mais robusto. Para cada alvo (terapeuta, sujeito, robô), o tamanho horizontal/azimute da AOI (angular) foi definido usando duas alternativas: uma abordagem-geométrica que combina as dimensões dos alvos com o ruído estimado do Gaze360, e uma abordagem-de-aprendizagem. Tendo cada alvo associado a uma gama de ângulos-de-fixação, as estimativas do olhar são utilizadas para classificar o foco-de-atenção do sujeito. As nossas experiências mostram que a abordagem-de-aprendizagem supera a abordagem-geométrica, alcançando uma exatidão acima de 82.0%. Por fim, vale mencionar que os terapeutas compreenderam os indices-de-atenção propostos e consideraram-nos alinhados com a sua própria avaliação, um estímulo para o futuro uso clínico do método proposto.
Keywords: Perturbações do Espectro do Autismo (PEA), Robôs-Socialmente-Assistivos (SAR), Atenção, Detecção do Olhar

Discussão: novembro 30, 2021, 8:0