論文の概要: Evaluating Deep Networks for Detecting User Familiarity with VR from Hand Interactions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.16443v1
• Date: Sat, 27 Jan 2024 19:15:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-31 17:40:02.811622
• Title: Evaluating Deep Networks for Detecting User Familiarity with VR from Hand Interactions
• Title（参考訳）: 手作業によるvrの親密性検出のための深層ネットワーク評価
• Authors: Mingjun Li, Numan Zafar, Natasha Kholgade Banerjee, Sean Banerjee
• Abstract要約: 会議室やオフィス、クリニックなど、共同の仮想空間への入り口として、私たちはVRドアを使用します。 ユーザーはVRに慣れていないかもしれないが、ドアを開くのに慣れているだろう。 VRに精通した7人のユーザとVRに精通していない7人のユーザからなるパイロットデータセットを使用して、6人のテストユーザ、3人の馴染みのない3人のテストユーザを、残りの8人のデータを使ってトレーニングされた分類器で評価すると、88.03%の精度を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.609875877250929
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: As VR devices become more prevalent in the consumer space, VR applications are likely to be increasingly used by users unfamiliar with VR. Detecting the familiarity level of a user with VR as an interaction medium provides the potential of providing on-demand training for acclimatization and prevents the user from being burdened by the VR environment in accomplishing their tasks. In this work, we present preliminary results of using deep classifiers to conduct automatic detection of familiarity with VR by using hand tracking of the user as they interact with a numeric passcode entry panel to unlock a VR door. We use a VR door as we envision it to the first point of entry to collaborative virtual spaces, such as meeting rooms, offices, or clinics. Users who are unfamiliar with VR will have used their hands to open doors with passcode entry panels in the real world. Thus, while the user may not be familiar with VR, they would be familiar with the task of opening the door. Using a pilot dataset consisting of 7 users familiar with VR, and 7 not familiar with VR, we acquire highest accuracy of 88.03\% when 6 test users, 3 familiar and 3 not familiar, are evaluated with classifiers trained using data from the remaining 8 users. Our results indicate potential for using user movement data to detect familiarity for the simple yet important task of secure passcode-based access.
• Abstract（参考訳）: VRデバイスが消費者の世界で普及するにつれ、VRアプリケーションの利用は、VRに慣れていないユーザーがますます多くなっている。 インタラクション媒体としてのvrによるユーザの親しみ度レベルの検出は、アクリマティゼーションのためのオンデマンドトレーニングを提供する可能性を提供し、タスクの達成において、ユーザがvr環境に負担されるのを防止する。 本研究では,vrドアをアンロックするために,数値パスコード入力パネルと対話するユーザのハンドトラッキングを用いて,vrへの親密度の自動検出を行うために,深層分類器を用いた予備的な結果を示す。 会議室やオフィス、クリニックなど、共同の仮想空間への入り口として、私たちはVRドアを使用します。 VRに慣れていないユーザーは、現実世界のパスコード入力パネルでドアを開けるために手を使っていただろう。 したがって、ユーザーはVRに慣れていないかもしれないが、ドアを開ける作業に精通しているだろう。 vrに精通した7名と、vrに精通していない7名からなるパイロットデータセットを用いて、残りの8名のユーザからのデータを用いて訓練された分類器を用いて、6名のテストユーザ、3名、および3名の見慣れないユーザによる最高精度の88.03\%を取得する。 本研究は,ユーザ移動データを用いて,セキュアなパスコードベースアクセスの単純かつ重要なタスクの親近性を検出する可能性を示す。

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