論文の概要: Towards a Better Understanding of VR Sickness: Physical Symptom Prediction for VR Contents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.06780v1
• Date: Wed, 14 Apr 2021 11:09:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-15 13:08:14.969357
• Title: Towards a Better Understanding of VR Sickness: Physical Symptom Prediction for VR Contents
• Title（参考訳）: VRコンテンツにおける身体症状予測の精度向上に向けて
• Authors: Hak Gu Kim, Sangmin Lee, Seongyeop Kim, Heoun-taek Lim, Yong Man Ro
• Abstract要約: 我々は,VR病の身体症状のレベルを評価することで,VRSA(VR illness Assessment)のブラックボックス問題に対処する。 類似のVR病レベルを誘導するVRコンテンツについては、コンテンツの特性に応じて身体症状が変化することがあります。 本稿では,視覚障害,吐き気,眼球運動などのvr障害の程度に影響を及ぼす主症状の程度を予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.71591815197509
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We address the black-box issue of VR sickness assessment (VRSA) by evaluating the level of physical symptoms of VR sickness. For the VR contents inducing the similar VR sickness level, the physical symptoms can vary depending on the characteristics of the contents. Most of existing VRSA methods focused on assessing the overall VR sickness score. To make better understanding of VR sickness, it is required to predict and provide the level of major symptoms of VR sickness rather than overall degree of VR sickness. In this paper, we predict the degrees of main physical symptoms affecting the overall degree of VR sickness, which are disorientation, nausea, and oculomotor. In addition, we introduce a new large-scale dataset for VRSA including 360 videos with various frame rates, physiological signals, and subjective scores. On VRSA benchmark and our newly collected dataset, our approach shows a potential to not only achieve the highest correlation with subjective scores, but also to better understand which symptoms are the main causes of VR sickness.
• Abstract（参考訳）: 我々は,VR病の身体症状のレベルを評価することで,VRSA(VR illness Assessment)のブラックボックス問題に対処する。 類似したvr病レベルを誘導するvrコンテンツについては、コンテンツの特性によって身体症状が異なる可能性がある。 既存のVRSAの手法のほとんどは、VR全体の病気スコアを評価することに焦点を当てている。 VR病の理解を深めるためには、VR病の全体的な程度よりも、VR病の主要な症状のレベルを予測し、提供する必要がある。 本稿では,視覚障害,吐き気,眼球運動などのvr障害の程度に影響を及ぼす主症状の程度を予測する。 さらに,様々なフレームレート,生理的信号,主観的スコアを備えた360度ビデオを含むvrsa用の新たな大規模データセットも紹介する。 VRSAベンチマークと新たに収集したデータセットから、我々のアプローチは主観的スコアと高い相関を達成できるだけでなく、どの症状がVR病の主な原因であるかをよりよく理解する可能性を示している。

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