Physically Plausible Realistic Grip-Lift Interaction Based on Hand Kinematics in VR
Notice bibliographique
Résumé
Immersive technology, refers to various novel ways of creating and interacting with applications and experiences, e.g., virtual reality (VR), has been used in various simulations and training where preparing real/physical settings is not ideal or possible, or where the use of virtual contents is otherwise beneficial. Realizing realistic interactions with virtual content is crucial for a quality experience and the effectiveness of such simulation and training. In this paper, we propose a kinematics-based realistic hand interaction method to enable a physically plausible grip-lifting experience in VR. The method reflects three kinematic characteristics of the hand: the force at contact points, finger flexion, and the speed of hand/finger motion, and we developed a grip-lift interaction prototype using the proposed method. To examine the sense of realism and hand poses during the grip-lift interaction, we conducted a human subjects experiment using the prototype, resulting in positive effects on the perceived realism and usefulness of the interaction. Grip-lifting is a fundamental interaction technique that is involved in most embodied interaction scenarios. Our method would contribute to the design and development of realistic virtual experiences, of which we will discuss the implications and potential based on our findings.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».