The role of avatar fidelity and sex on self-motion recognition
Notice bibliographique
Résumé
Avatars are important for games and immersive social media applications. Although avatars are still not complete digital copies of the user, they often aim to represent a user in terms of appearance (color and shape) and motion. Previous studies have shown that humans can recognize their own motions in point-light displays. Here, we investigated whether recognition of self-motion is dependent on the avatar's fidelity and the congruency of the avatar's sex with that of the participants. Participants performed different actions that were captured and subsequently remapped onto three different body representations: a point-light figure, a male, and a female virtual avatar. In the experiment, participants viewed the motions displayed on the three body representations and responded to whether the motion was their own. Our results show that there was no influence of body representation on self-motion recognition performance, participants were equally sensitive to recognize their own motion on the point-light figure and the virtual characters. In line with previous research, recognition performance was dependent on the action. Sensitivity was highest for uncommon actions, such as dancing and playing ping-pong, and was around chance level for running, suggesting that the degree of individuality of performing certain actions affects self-motion recognition performance. Our results show that people were able to recognize their own motions even when individual body shape cues were completely eliminated and when the avatar's sex differed from own. This suggests that people might rely more on kinematic information rather than shape and sex cues for recognizing own motion. This finding has important implications for avatar design in game and immersive social media applications.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,016 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».