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Enregistrement W3025509762 · doi:10.1109/vrw50115.2020.00190

Attractiveness and Confidence in Walking Style of Male and Female Virtual Characters

2020· article· en· W3025509762 sur OpenAlex
Anne Thaler, Andreas Bieg, Naureen Mahmood, Michael J. Black, Betty J. Mohler, Nikolaus F. Troje

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revue2020 IEEE Conference on Virtual Reality and 3D User Interfaces Abstracts and Workshops (VRW) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHuman Motion and Animation
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAttractivenessStyle (visual arts)AnimationCharacter (mathematics)PersonalityMotion (physics)Motion captureCharacter animationComputer sciencePsychologyArtificial intelligenceCognitive psychologyComputer animationSocial psychologyComputer graphics (images)MathematicsArtVisual arts

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Animated virtual characters are essential to many applications. Little is known so far about biological and personality inferences made from a virtual character’s body shape and motion. Here, we investigated how sex-specific differences in walking style relate to the perceived attractiveness and confidence of male and female virtual characters. The characters were generated by reconstructing body shape and walking motion from optical motion capture data. The results suggest that sexual dimorphism in walking style plays a different role in attributing biological and personality traits to male and female virtual characters. This finding has important implications for virtual character animation.

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.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,838
Score d'incertitude au seuil0,890

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,223 · 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