Using Visual Guides to Reduce Virtual Reality Sickness in First-Person Shooter Games: Correlation Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The virtual reality (VR) content market is rapidly growing due to an increased supply of VR devices such as head-mounted displays (HMDs), whereas VR sickness (reported to occur while experiencing VR) remains an unsolved problem. The most widely used method of reducing VR sickness is the use of a rest frame that stabilizes the user's viewpoint by providing fixed visual stimuli in VR content (including video). However, the earth-fixed grid and natural independent visual background that are widely used as rest frames cannot maintain VR fidelity, as they reduce the immersion and the presence of the user. A visual guide is a visual element (eg, a crosshair of first-person shooter [FPS]) that induces a user's gaze movement within the VR content while maintaining VR fidelity, whereas there are no studies on the correlation of visual guide with VR sickness. OBJECTIVE: This study aimed to analyze the correlation between VR sickness and crosshair, which is widely used as a visual guide in FPS games. METHODS: Eight experimental scenarios were designed and evaluated, including having the visual guide on/off, the game controller on/off, and varying the size and position of the visual guide to determine the effect of visual guide on VR sickness. RESULTS: The results showed that VR sickness significantly decreased when visual guide was applied in an FPS game. In addition, VR sickness was lower when the visual guide was adjusted to 30% of the aspect ratio and positioned in the head-tracking direction. CONCLUSIONS: The experimental results of this study indicate that the visual guide can achieve VR sickness reduction while maintaining user presence and immersion in the virtual environment. In other words, the use of a visual guide is expected to solve the existing limitation of distributing various types of content due to VR sickness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».