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Enregistrement W2346847331 · doi:10.1145/2835641.2835649

HCI in performance arts and the case of Illimitable Space System's multimodal interaction and visualization

2015· article· en· W2346847331 sur OpenAlexaffabout
Miao Song, Serguei A. Mokhov, Peter Grogono, Sudhir P. Mudur

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHuman Motion and Animation
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnimationBeijingComputer scienceDanceVisualizationVariety (cybernetics)Performing artsMultimediaHuman–computer interactionThe artsSpace (punctuation)Computer graphics (images)Visual artsChinaArtificial intelligenceOperating systemArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The primary aim of this art paper is to present a case study of the use of modern 3D graphics and sensor technologies in interactive stage performances. Specifically, we present studies of interactive performances in which we have used the Illimitable Space System, a proof-of-concept tool box that offers configurable multimodal interaction via a variety of means. The animation and interaction are all done in real-time and can be of arbitrary duration while the system is up and running. Earlier ISS versions were exhibited in the end of 2012 and 2013 during Open House and Stewart Hall Expo-Science events, as well during the 2014 2-day Chinese New Year Gala performance during the Ascension dance at Concordia University, Montreal, Canada, and in the large Like Shadows theatre production in Beijing, China. We describe how ISS was configured and used in these events, and the valuable feedback obtained, confidence gained in interactive technology usage in performances, and lessons learned from them. All of which help us in making continuous improvements in ISS. As a result this paper includes the themes of these events, methods, theory, and history. Since technology has been used in stage performances from ancient times, we start with a brief historical background of technology in performance arts.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,527
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,224 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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