Modélisation Bayésienne d'une boucle perception-action : application à la lecture et à l'écriture - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2009

Bayesian modeling of sensori-motor loop: an application to handwriting

Modélisation Bayésienne d'une boucle perception-action : application à la lecture et à l'écriture

Résumé

How can the motor system influence perception ? How can the same movements be performed with different effectors ? In order to examine these questions, which are relevant in cognitive sciences, we studied the sensorimotor system involved in tasks of reading and writing isolated handwritten cursive letters. Our contribution is a formal model of this sensorimotor loop, that takes into account experimental findings as well as state-of-the-art theories. Our main hypothesis is the existence of an internal encoding of letters that is common to both perception and action. This encoding is assumed to be independent of the space of the effectors' joints. It acts as a pivot between perception and action models, and is made of sequences of geometrically salient control point. These are extracted from trajectories of handwritten letters and allow to recover part of the kinematic information. The formalism we used in this work is called Bayesian Programming. It allows to represent and manipulate incomplete and uncertain information using probabilities ; models are defined by specifying joint probability distributions. Given the joint probability distribution, the model can solve several cognitive tasks. Each of these corresponds to a probabilistic question that is automatically solved by Bayesian inference : reading, reading with an internal simulation of the writing gesture, trace copy and letter copy, writer recognition, writing using different effectors. We have implemented and simulated each of these probabilistic inferences. Our results reproduce observations from psychophysics experiments. Our model also suggests new experimental protocols, which we defined.
Comment notre système moteur peut-il influencer notre perception ? Quels sont les mécanismes qui permettent de réaliser un même mouvement avec différents effecteurs ? Afin d'apporter des éléments de réponse à ces deux questions issues des sciences cognitives, nous avons étudié un système sensori-moteur: celui mis en oeuvre pour les tâches de lecture et écriture de lettres cursives isolées. Notre contribution est un modèle formel de cette boucle sensori-motrice, qui tient compte des observations et théories issues de la littérature. L'hypothèse centrale est qu'il existe un codage interne des lettres commun à la perception et à l'action, et, de plus, indépendant de l'effecteur. Ce codage, pivot entre la perception et l'action, consiste en des séquences de points de contrôle, géométriquement remarquables, identifiables à partir de la trace des lettres, et permettant de récupérer une partie de l'information cinématique. Le formalisme utilisé est celui de la programmation bayésienne. La définition d'un programme bayésien se fait par l'écriture d'une distribution de probabilité conjointe. Connaissant cette probabilité conjointe, le modèle est capable de résoudre plusieurs tâches cognitives. Chacune de ces tâches correspond à une question probabiliste qui est résolue automatiquement par inférence bayésienne : la lecture, la lecture en simulant le geste d'écriture, la copie de traces, la reconnaissance du scripteur, l'écriture avec différents effecteurs. Nous avons simulé informatiquement chacune de ces inférences et comparé leurs résultats aux observations issues des expériences de psychophysique. Le modèle permet d'effectuer des prédictions et ainsi de suggérer de nouveaux protocoles expérimentaux.
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Dates et versions

tel-00430866 , version 1 (10-11-2009)

Identifiants

  • HAL Id : tel-00430866 , version 1

Citer

Estelle Gilet. Modélisation Bayésienne d'une boucle perception-action : application à la lecture et à l'écriture. Modélisation et simulation. Université Joseph-Fourier - Grenoble I, 2009. Français. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-00430866⟩
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