Limits of subjective and objective vection for ultra-high frame rate visual displays
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Large-field optic flow generates the illusory percept of self-motion, termed ‘vection’. Smoother visual motion displays generate a more compelling subjective sense of vection and objective postural responses, as well as a greater sense of immersiveness for the user observing the visual display. Research suggests that the function linking frame rate and vection asymptotes at 60 frames per second (FPS), but previous studies have used only moderate frame rates that do not approach the limits of human perception. Here, we measure vection using subjective and objective (mean frequency and path length of postural centre-of-pressure (COP) excursions) responses following the presentation of high-contrast optic flow stimuli at slow and fast speeds and low and ultra-high frame rates. We achieve this using a novel rendering method implemented with a projector capable of sub-millisecond temporal resolution in order to simulate refresh rates ranging from very low (15 FPS) to ultra-high frame rates (480 FPS). The results suggest that subjective vection was experienced most strongly at 60 FPS. Below and above 60 FPS, subjective vection is generally weaker, shorter, and starts later, although this pattern varied slightly according to the speed of stimuli. For objective measures, while the frequency of postural sway was unaffected by frame rate, COP path length was greatest for 480 FPS stimuli. Together, our results support diminishing returns for vection above 60 FPS and provide insight into the use of high frame rate for enhancing the user experience in visual displays.
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 | 0,006 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».