The effect of frame rate and motion blur on vection
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
Immersive cinema relies on vision to orient and move the viewer through the portrayed scene. However some viewers are susceptible to cinema sickness, which has been linked to visually-induced percepts of self motion or vection. Recent advances have enabled cinematic frame rates much higher than the conventional 24 frames per second (fps). The resulting improved motion fidelity might promote vection with potentially positive (e.g., increased presence) or negative (e.g., cinema sickness) consequences. We measured the intensity of vection while observers watched stereoscopic 3-D computer graphics movies projected on a large screen. We fixed the refresh rate at 120 Hz (60 Hz per eye using shutter glasses), and manipulated the flash protocol to create 60 fps (single flash), 30 fps (double flash) and 15 fps (quadruple flash) for each eye. The stimuli simulated forward motion along a gently winding street at speeds of 20 and 40 km/h. The simulated camera exposure time was also varied (0, 8.33, 16.67 and 33.33 ms) to investigate effects of motion blur. Vection intensity was measured using a magnitude estimation technique for all conditions interleaved randomly. Results from eighteen observers showed that vection intensity was significantly higher at a simulated speed of 40 km/h than at 20 km/h, but there was no main effect of exposure time. For the no motion blur condition (0 s) at the slower speed, stronger vection was observed at higher frame rates as predicted. The lack of an effect of frame rate at the high speeds may have been due to a ceiling effect, as vection was much stronger in the fast conditions. The lack of influence of frame rate in the presence of motion blur is interesting and suggests that motion artefacts (such as judder) that are introduced at low frame rates could be hidden by motion blur. Meeting abstract presented at VSS 2016
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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