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2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

7. Real-Time Gaze Control Using Neurofuzzy Prediction System

verfasst von : Margarita-Arimatea Díaz-Cortés, Erik Cuevas, Raúl Rojas

Erschienen in: Engineering Applications of Soft Computing

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Real-time gaze control is a complicated task because it considers different dynamics behaviors of the elements involved in the process. This chapter describes the use of the adaptive network-based fuzzy inference system (ANFIS) model to reduce the delay effects in gaze control. The approach considers the modelling of the target objet location to predict the future positions, in order to diminish its delay consequences. The approach has been tested in a vision system of a humanoid robot. The predictions presented in the experimental results show that the object tracking performance is better in terms of velocity and accuracy.

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9.
Metadaten
Titel
Real-Time Gaze Control Using Neurofuzzy Prediction System
verfasst von
Margarita-Arimatea Díaz-Cortés
Erik Cuevas
Raúl Rojas
Copyright-Jahr
2017
Buch
Engineering Applications of Soft Computing

Print ISBN: 978-3-319-57812-5

Electronic ISBN: 978-3-319-57813-2

Copyright-Jahr: 2017

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-57813-2_7