MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2035454990 · doi:10.1117/12.906782

Interactive floating windows: a new technique for stereoscopic video games

2012· article· en· W2035454990 sur OpenAlexafffund
Chris Zerebecki, Brodie Stanfield, Mina Tawadrous, Daniel Buckstein, Andrew Hogue, Bill Kapralos

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputer Graphics and Visualization Techniques
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesOntario Centres of Excellence
Mots-clésStereoscopyComputer scienceWindow (computing)Video game developmentMultimediaVideo gameHuman–computer interactionComputer graphics (images)Game designArtificial intelligenceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The film industry has a long history of creating compelling experiences in stereoscopic 3D. Recently, the video game as an artistic medium has matured into an effective way to tell engaging and immersive stories. Given the current push to bring stereoscopic 3D technology into the consumer market there is considerable interest to develop stereoscopic 3D video games. Game developers have largely ignored the need to design their games specifically for stereoscopic 3D and have thus relied on automatic conversion and driver technology. Game developers need to evaluate solutions used in other media, such as film, to correct perceptual problems such as window violations, and modify or create new solutions to work within an interactive framework. In this paper we extend the dynamic floating window technique into the interactive domain enabling the player to position a virtual window in space. Interactively changing the position, size, and the 3D rotation of the virtual window, objects can be made to 'break the mask' dramatically enhancing the stereoscopic effect. By demonstrating that solutions from the film industry can be extended into the interactive space, it is our hope that this initiates further discussion in the game development community to strengthen their story-telling mechanisms in stereoscopic 3D games.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIEMême sujetComputer Graphics and Visualization TechniquesTravaux en français237 207