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Enregistrement W2154390710 · doi:10.1109/crv.2006.18

Avatar: a virtual reality based tool for collaborative production of theater shows

2006· article· en· W2154390710 sur OpenAlexaff
C. Dompierre, Denis Laurendeau

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAugmented Reality Applications
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-cléssyncComputer scienceVirtual realityInteractivityAvatarSynchronization (alternating current)MultimediaHuman–computer interactionMetaverse

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the more important limitations of actual tools for performing arts production and design is that collaboration between designers is hard to achieve. In fact, designers must actually be co-located to collaborate in the design of a show, something that is not always possible. While teleconference tools could be used to partially solve this problem, this solution offers no direct interactivity and no synchronization between designers. Also some problems like perspective effects and single viewpoint constrained by the camera are inherent to this solution. Specialized software for performing arts design (e.g. "Life Forms") do not generally provide real-time collaboration and are not really convenient for collaborative work. Also, these systems are often expensive and complex to operate. A more adapted solution combining concepts from virtual reality, network technology, and computer vision has then been specifically developed for collaborative work by performing arts designers. This paper presents a virtual reality application for supporting distributed collaborative production of theater shows resulting from our research. Among other constraints, this application has to ensure that the virtual scene that is being shared between multiple designers is always in sync (by use of computer vision) with a real counterpart and that this synchronization is achieved in real-time. Also, system cost must be kept as low as possible, platform independence must be achieved whenever possible and, since it is to be used by people that are not computer experts, the application has to be user-friendly.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,005

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations5
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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