0% Complete
فارسی
Home
/
سی و دومین کنفرانس ملی و دهمین کنفرانس بین المللی مهندسی زیست پزشکی ایران
Improved Metric for Classification of Nearby Reaching Targets: A Distance-Weighted Accuracy Approach
Authors :
Zahra Dayani
1
Ali Maleki
2
Ali Fallah
3
1- دانشگاه صنعتی امیرکبیر(پلی تکنیک تهران)
2- دانشگاه سمنان
3- دانشگاه صنعتی امیرکبیر(پلی تکنیک تهران)
Keywords :
reaching target classification،upper-limb prosthesis control،spatially weighted accuracy،performance evaluation metrics،misclassification cost،motor intention decoding
Abstract :
Accurate classification of reaching targets is critical for upper-limb prosthesis control, rehabilitation robotics, and human-robot interaction. Traditional classification metrics assume uniform misclassification costs, ignoring the spatial relationships between targets. This overlooks significant performance degradation: misclassifications in safety-critical zones (e.g., near obstacles or humans) or those impairing functional outcomes (e.g., failing to grasp a cup) can be far more detrimental than spatially adjacent misclassifications—despite equivalent cost in standard metrics—leading to elevated user workload or complete task failure. To address this, we propose a spatially informed weighted accuracy metric. Misclassification costs are assigned based on the normalized Euclidean distance between the intended target and the misclassified position, penalizing distant errors more heavily than proximal ones. We demonstrate the utility of this metric first using synthetic confusion matrices achieving identical standard accuracy but exhibiting distinct spatial error patterns (far, near and random misclassification error patterns). We then apply it to a real-world reaching target prediction task, comparing two classifiers (Quadratic Kernel SVM vs. Gaussian Kernel SVM) with equal standard accuracy (63%). The proposed metric effectively discriminates classifier performance by imposing higher penalties on distant misclassifications (86.3% for Quadratic Kernel SVM vs. 85.5% Gaussian Kernel SVM), revealing significant differences masked by standard accuracy. Crucially, the metric explicitly normalizes against the worst-case misclassification cost inherent to the target layout, providing a spatially aware assessment of classification performance essential for real-world deployment.
Papers List
List of archived papers
Postural Responses to Mediolateral Perturbations: Contributions of Surface, Vision, and Cognitive Load
Haniyeh Zahra Budaqi - Ali Mojibi - Saeed Behzadipour
Automated Tibial Bone Segmentation using 2D Swin-Unet on Knee X-ray Images
Ali Kazemi - Abolfazl Zamanirad - Soodabeh Esfandiary - Ebrahim Najafzadeh - Mohammad Hossein Nabian - Parastoo Farnia - Alireza Ahmadian
واقعاً چه چیزی در جلوگیری از تقلب علیه سازمان ها مؤثر است که تصمیم گیرندگان باید بدانند؟
شبنم بالازاده قره باغی - سعید مصدق - اسماعیل عبادی
Modifying the electricity consumption pattern by designing an intelligent machine learning model with the XG Boost algorithm
Raha Pakzad
شناسایی رابطه غیرخطی بین قدرت سیگنال و مصرف باتری در کنتورهای هوشمند آب با استفاده از XGBoost
محمد رستمی - فضل الله ادیب نیا
ناکارایی سرمایه گذاری و ریسک درماندگی مالی: مطالعه نقش تعدیل کننده کمیته حسابرسی
رحمت اله محمدی پور - مرضیه پناهی - مینا باقری طادی
نقش فناوری بلاکچین در ارتقای شفافیت مالی و پیشگیری از تقلبهای حسابداری
محمدرضا پورعلی - شادی محمدی
پیمایش بازارهای جهانی: نقش هوش مصنوعی در تحلیل بازاریابی بین المللی
حسین قره بیگلو - لیلا سبیلی
تأثیر بالکچین بر امنیت و شفافیت در تراکنش های مال ی: نوآوری و چالشها
مهسا رحیمی - مصطفی جوینده
Dual-View Data Representation and Contrastive Learning for Robust EEG-Based Person Identification
Mahdi Tabatabaei - Mohammad Bagher Shamsollahi
more
Samin Hamayesh - Version 42.5.2