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Enregistrement W3036572276 · doi:10.1145/3391614.3393651

Compensating for Perspective-based Distortion on Large Interactive Floor Displays: the SpaceHopper Field Experiment

2020· article· en· W3036572276 sur OpenAlexaff
Juliano Franz, Joseph Malloch, Derek Reilly

Notice bibliographique

RevueACM International Conference on Interactive Media Experiences · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVirtual Reality Applications and Impacts
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerspective (graphical)Image warpingComputer sciencePerspective distortionInteractorHuman–computer interactionField (mathematics)Computer visionArtificial intelligenceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Very large floor displays can promote engaging public experiences, but incur perspective-related warping, making it challenging to comprehend and interact with distal objects when standing on the display. We introduce a perspective compensated view technique that maintains the relative size and shape of objects as they move away from the viewer, and explore the technique in SpaceHopper, a large-scale, floor-projected version of the game Asteroids. Players bounce on a hopper ball to control their ship in one of two control modes: bounce to repel or bounce to shoot. We evaluated SpaceHopper in a field experiment with 59 participants, finding that perspective compensated view yielded longer playing times (and higher scores) in the bounce to fire modality. Bystanders were highly engaged with players and also seemed to be unaware of the perspective warping, suggesting that visually compensating for the interactor’s perspective does not adversely impact the enjoyment of passive participants and audience members, at least under some circumstances.

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)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,767
Score d'incertitude au seuil0,791

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,280 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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