Towards more accurate immersive 3D sketching
Notice bibliographique
Résumé
This doctoral work aims to reduce the gap in knowledge of how users utilize immersive 3D sketching through a better understanding of what affects them while drawing in virtual reality.My first goal is to know more about the reasons behind the reduced accuracy of 3D sketches compared to 2D ones, with an eye towards potential differences between users with different skill levels.While previous research described the various challenges of immersive 3D drawing, those descriptions have focused mostly on identifying the reasons regarding why people draw worse in 3D than 2D.In this doctoral work, my goal is to understand how the perceptual and cognitive limitations of humans affect their behaviours when working in virtual environments.The second goal of this doctoral work is to develop new user interfaces that help novice users draw better using virtual reality.I aim to allow users to express their ideas more easily, through improving stroke quality and global shape likeness, without affecting their stroke expressiveness.The user's stroke quality measures (locally) how close a drawn stroke is to an intended one and shape likeness measures how (globally) similar a drawn object is to the intended shape.Improving both of these qualities makes sketching a useful tool to share concepts and to aid the user's memory.My work on these two goals resulted in four different projects.Each project was previously published, and I present the full text of those four studies in this cumulative format dissertation.The four projects include 1) a study of the effect of changing the viewpoint when drawing in 3D, 2) a study of the effect of the depth perception problems of stereo displays on hand pointing in peripersonal space, 3) a system called Multiplanes, and 4) a system called Smart3DGuides.In addition to these projects, I posed a critical reflection on the user interface requirements for immersive 3D drawing systems to inform the design of future interfaces.Finally, I address this dissertation to user interface designers and HCI and design researchers who are interested in using virtual reality as a new medium to sketch.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».