Evidence that Viewers Prefer Higher Frame-Rate Film
Notice bibliographique
Résumé
High frame-rate (HFR) movie-making refers to the capture and projection of movies at frame rates several times higher than the traditional 24 frames per second. This higher frame rate theoretically improves the quality of motion portrayed in movies, and helps avoid motion blur, judder, and other undesirable artifacts. However, there is considerable debate in the cinema industry regarding the acceptance of HFR content given anecdotal reports of hyper-realistic imagery that reveals too much set and costume detail. Despite the potential theoretical advantages, there has been little empirical investigation of the impact of high frame-rate techniques on the viewer experience. In this study, we use stereoscopic 3D content, filmed and projected at multiple frame rates (24, 48, and 60 fps), with shutter angles ranging from 180° to 358°, to evaluate viewer preferences. In a paired-comparison paradigm, we assessed preferences along a set of five attributes (realism, motion smoothness, blur/clarity, quality of depth, and overall preference). The resulting data show a clear preference for higher frame rates, particularly when contrasting 24 fps with 48 or 60 fps. We found little impact of shutter angle on viewers' choices, with the exception of one measure (motion smoothness) for one clip type. These data are the first empirical evidence of the advantages afforded by high frame-rate capture and presentation in a cinema context.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».