Multimodal control of virtual game environments through gestures and physical controllers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The control of virtual video game environments through body motion is recently of great interest to academic and industry research groups since it enables many new interactive experiences. With the recent growth in the availability of affordable 3D camera technology, researchers have increasingly investigated the control of games through body and hand gestures. In addition, the dropping cost of MEMS technology has increased the popularity of physical controllers incorporating accelerometers, gyroscopes, and other sensors. Existing work, however, has yet to combine the strengths of a 3D camera with those of a physical game controller to provide six degrees of freedom and one-to-one correspondence between the real-world 3D space and the virtual environment. In this paper, a human-computer interface is presented that allows users to manipulate 3D objects within a virtual space by simultaneously using one hand to perform gestures and the other hand to command a physical controller. This is accomplished by processing the data returned from a custom 3D depth camera to obtain hand gestures along with the absolute position of the controller-wielding hand. Through the use of a composite transformation matrix, this position data is fused with the orientation data measured from the instruments within the controller. The matrix is then applied to a 3D object within a virtual environment in realtime. Two prototype environments that combine hand gestures and a physical controller are used to evaluate this new method of interactive gaming.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle