Evaluating the Effect of Outfit on Personality Perception in Virtual Characters
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.
Notice bibliographique
Résumé
Designing virtual characters that are capable of reflecting a sense of personality is a key goal in research and applications in virtual reality and computer graphics. More and more research efforts are dedicated to investigating approaches to construct a diverse, equitable, and inclusive metaverse by infusing expressive personalities and styles into virtual avatars. While most previous work focused on exploring variations in virtual characters’ dynamic behaviors, characters’ visual appearance plays a crucial role in affecting their perceived personalities. This paper presents a series of experiments evaluating the effect of virtual characters’ outfits on their perceived personality. Based on the related psychology research conducted in the real world, we determined a set of outfit factors likely to reflect personality in virtual characters: color, design, and type. As a framework for our study, we used the “Big Five” personality model for evaluating personality traits. To test our hypothesis, we conducted three perceptual experiments to evaluate the outfit parameters’ contributions to the characters’ personality. In our first experiment, we studied the color factor by varying color hue, saturation, and value; in the second experiment, we evaluated the impact of different neckline, waistline, and sleeve designs; and in our third experiment, we examined the personality perception of five outfit types: professional, casual, fashionable, outdoor, and indoor. Significant results offer guidance to avatar designers on how to create virtual characters with specific personality profiles. We further conducted a verification test to extend the application of our findings to animated virtual characters in augmented reality (AR) and virtual reality (VR) settings. Results confirmed that our findings can be broadly applied to both static and animated virtual characters in VR and AR environments that are commonly used in games, entertainment, and social networking scenarios.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,008 | 0,002 |
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 découle