論文の概要: Privacy concerns from variances in spatial navigability in VR
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.02525v1
- Date: Mon, 6 Feb 2023 01:48:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-19 14:02:57.310262
- Title: Privacy concerns from variances in spatial navigability in VR
- Title(参考訳): VRにおける空間ナビビリティのばらつきによるプライバシー問題
- Authors: Aryabrata Basu, Mohammad Jahed Murad Sunny, Jayasri Sai Nikitha
Guthula
- Abstract要約: 現在のバーチャルリアリティ(VR)入力デバイスは、仮想環境をナビゲートし、ユーザの動きや特定の行動習慣に関する没入的でパーソナライズされたデータを記録することができる。
本稿では,VRにおける既存のプライバシー問題に対する対処手段として,機械学習による学習アルゴリズムについて検討する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Current Virtual Reality (VR) input devices make it possible to navigate a
virtual environment and record immersive, personalized data regarding the
user's movement and specific behavioral habits, which brings the question of
the user's privacy concern to the forefront. In this article, the authors
propose to investigate Machine Learning driven learning algorithms that try to
learn with human users co-operatively and can be used to countermand existing
privacy concerns in VR but could also be extended to Augmented Reality (AR)
platforms.
- Abstract(参考訳): 現在のバーチャルリアリティ(VR)入力デバイスは、仮想環境をナビゲートし、ユーザの動きと特定の行動習慣に関する没入的でパーソナライズされたデータを記録できるようにする。
本稿では,VRにおける既存のプライバシ問題に対処するために使用することができると同時に,拡張現実(AR)プラットフォームにも拡張可能な機械学習駆動学習アルゴリズムについて検討する。
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