Sistemas de Captura de Movimento

A curva de Kruithof é um gráfico empírico da psicofísica que define uma região de níveis de iluminação e temperaturas de cor consideradas confortáveis ​​ou agradáveis. Ela postula que, em níveis de luz baixos, os humanos preferem temperaturas de cor mais quentes (mais avermelhadas/amareladas), enquanto em níveis de iluminação altos, preferem temperaturas de cor mais frias (mais azuladas). Condições de iluminação fora dessa região podem parecer artificiais ou desagradáveis.

Uma filosofia de design e um processo iterativo onde as necessidades, desejos e limitações dos usuários finais recebem atenção especial em cada etapa do processo de design. O Design Centrado no Usuário (DCU) visa criar produtos altamente utilizáveis ​​e acessíveis, envolvendo os usuários ao longo de todo o ciclo de design por meio de pesquisa, testes e feedback, em vez de se basear apenas em suposições do designer.

ACT-R (Controle Adaptativo do Pensamento — Racional) é uma arquitetura cognitiva que define as estruturas básicas e fixas da mente humana. Ela modela a cognição como um conjunto de módulos independentes, como memória perceptual, motora e declarativa, que interagem por meio de um sistema de produção central. As informações são armazenadas em buffers, e regras de produção são acionadas para manipular essas informações, simulando os processos humanos de resolução de problemas e aprendizagem.

Os modelos bayesianos da cognição concebem a mente como um mecanismo de inferência probabilística. Essa abordagem postula que o cérebro representa o conhecimento como distribuições de probabilidade e atualiza essas crenças ao receber novas evidências, de acordo com o teorema de Bayes. Ela modela a percepção, a aprendizagem e o raciocínio como inferência estatística ótima ou quase ótima sob incerteza, fornecendo uma estrutura matemática unificadora para muitas funções cognitivas.

Os modelos cognitivos simbólicos operam com base no princípio de que a cognição é uma computação que envolve a manipulação de símbolos. Esses modelos utilizam representações explícitas de alto nível, como proposições, esquemas e regras (por exemplo, declarações SE-ENTÃO) para simular processos de pensamento estruturados, como raciocínio lógico, uso da linguagem e resolução de problemas. Eles formam a base da inteligência artificial clássica, frequentemente chamada de "IA à moda antiga" (IAFA).

A Escala de Usabilidade do Sistema (SUS) é um questionário amplamente utilizado e confiável, composto por 10 itens, para avaliar a usabilidade percebida. Os usuários classificam cada afirmação em uma escala Likert de 5 pontos. As respostas são então convertidas em uma pontuação única de 0 a 100. Apesar de sua simplicidade, ela fornece uma medida rápida e robusta da usabilidade geral de um sistema, do ponto de vista subjetivo do usuário.

Os modelos conexionistas, também conhecidos como processamento distribuído paralelo (PDP) ou redes neurais artificiais, representam os processos cognitivos como interações entre muitas unidades de processamento simples e interconectadas, chamadas nós. O conhecimento não é armazenado em um local explícito, mas distribuído nos pesos de conexão entre essas unidades. O aprendizado ocorre pelo ajuste desses pesos, frequentemente por meio de algoritmos como retropropagação, permitindo o reconhecimento de padrões e a aproximação de funções.