論文の概要: Automatic Recommendation of Strategies for Minimizing Discomfort in Virtual Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.15432v1
• Date: Sat, 27 Jun 2020 19:28:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-16 08:16:09.695553
• Title: Automatic Recommendation of Strategies for Minimizing Discomfort in Virtual Environments
• Title（参考訳）: 仮想環境における不快感最小化戦略の自動推奨
• Authors: Thiago Porcino, Esteban Clua, Daniela Trevisan, \'Erick Rodrigues, Alexandre Silva
• Abstract要約: 本稿では,まず,サイバーシックネス(CS)の原因に関する詳細なレビューを行う。 当社のシステムでは,ユーザがアプリケーションの次の瞬間に,病気の状況に侵入しているかどうかを示唆することができる。 CSPQ(Cybersickness Profile Questionnaire)も提案されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.720142291102135
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Virtual reality (VR) is an imminent trend in games, education, entertainment, military, and health applications, as the use of head-mounted displays is becoming accessible to the mass market. Virtual reality provides immersive experiences but still does not offer an entirely perfect situation, mainly due to Cybersickness (CS) issues. In this work, we first present a detailed review about possible causes of CS. Following, we propose a novel CS prediction solution. Our system is able to suggest if the user may be entering in the next moments of the application into an illness situation. We use Random Forest classifiers, based on a dataset we have produced. The CSPQ (Cybersickness Profile Questionnaire) is also proposed, which is used to identify the player's susceptibility to CS and the dataset construction. In addition, we designed two immersive environments for empirical studies where participants are asked to complete the questionnaire and describe (orally) the degree of discomfort during their gaming experience. Our data was achieved through 84 individuals on different days, using VR devices. Our proposal also allows us to identify which are the most frequent attributes (causes) in the observed discomfort situations.
• Abstract（参考訳）: バーチャルリアリティ(VR)は、ゲーム、教育、エンターテイメント、軍事、健康アプリケーションにおいて差し迫ったトレンドであり、ヘッドマウントディスプレイの使用が大衆市場に浸透しつつある。 仮想現実は没入的な体験を提供するが、サイバーシックネス(cybersickness, cs)の問題から完全に完璧な状況を提供していない。 本稿では,まずcsの原因に関する詳細なレビューを行った。 次に,新しいCS予測手法を提案する。 当社のシステムでは,ユーザがアプリケーションの次の瞬間に病気状態に陥っているかどうかを示唆することができる。 作成したデータセットに基づいてランダムフォレスト分類器を使用します。 CSPQ (Cybersickness Profile Questionnaire) も提案され、CSとデータセット構築に対するプレイヤーの感受性を特定するために使用される。 さらに,2つの没入型環境をデザインし,参加者にアンケートを完了させ,ゲーム体験における不快感の程度を(口頭で)説明した。 私たちのデータは、vrデバイスを使用して、異なる日に84人の個人で達成されました。 提案ではまた,観察された不快な状況において最も頻繁な属性(原因)を特定できる。

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