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| Engaging motion : exploring the impact of dynamic properties of virtual humans on user perception (Engager le mouvement : explorer l'impact des propriétés dynamiques des humains virtuels sur la perception de l'utilisateur) Patotskaya, Yuliya - (2024-12-13) / Université de Rennes - Engaging motion : exploring the impact of dynamic properties of virtual humans on user perception
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Langue : Anglais Directeur(s) de thèse: Pettré, Julien; Hoyet, Ludovic; Zibrek, Katja Discipline : Informatique Laboratoire : INRIA-RENNES Ecole Doctorale : MATISSE Classification : Informatique Mots-clés : Interaction, locomotion, évitement de collisions, adaptations de la démarche, réalité virtuelle, entropie, cinématique, analyse du mouvement
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Résumé : Les environnements de réalité virtuelle (VR) transforment de nombreux domaines en offrant des expériences immersives qui améliorent l'engagement, l'apprentissage et les résultats thérapeutiques. Le mouvement du corps humain joue un rôle essentiel dans la manière dont les individus perçoivent et interagissent avec ces environnements, ce qui rend indispensable la compréhension de son impact pour concevoir des applications VR plus réalistes et engageantes. Cette thèse explore les propriétés dynamiques du mouvement dans la VR, en se concentrant sur leur influence sur le comportement et la perception des utilisateurs, notamment en ce qui concerne la locomotion, l'évitement des obstacles et la prévisibilité. S'appuyant sur de nombreuses études sur le mouvement et le comportement humain, la recherche examine l'influence de propriétés du mouvement telles que la vitesse, la prévisibilité et l'expression de traits de personnalité comme le neuroticisme dans les personnages virtuels. Ces perspectives sont cruciales pour améliorer le réalisme des agents VR et optimiser l'expérience utilisateur dans des applications variées, allant de la psychothérapie à l'éducation. À travers une série d'expériences contrôlées et d'analyses de trajectoires, cette thèse développe et affine de nouvelles méthodologies pour évaluer la perception du mouvement et concevoir des agents virtuels crédibles. De plus, la thèse présente de nouvelles approches pour créer des mouvements stylisés et à haut réalisme en utilisant des réseaux neuronaux, faisant progresser la création d'agents virtuels adaptatifs qui conservent un haut degré de réalisme tout en offrant des traits comportementaux dynamiques. En étudiant l'intersection entre le mouvement, la personnalité et l'interaction avec l'utilisateur dans la VR, cette recherche contribue au domaine plus large des technologies immersives, fournissant des informations précieuses pour les futures innovations dans les environnements virtuels. Ce travail propose également un cadre complet pour concevoir des expériences futures en VR, en introduisant de nouvelles métriques pour l'analyse comportementale dans des espaces contraints et en élargissant notre compréhension de la manière dont le mouvement influence le comportement des utilisateurs. Au final, les conclusions fournissent des étapes clés pour améliorer la conception d'environnements virtuels crédibles, engageants et efficaces dans diverses applications. Abstract : Virtual reality (VR) environments are transforming numerous fields, offering immersive experiences that enhance engagement, learning, and therapeutic outcomes. Human body motion plays a crucial role in how individuals perceive and interact with these environments, thus understanding its impact is vital for designing more realistic and engaging VR applications. This thesis explores the dynamic properties of motion in VR, focusing on how they affect user behavior and perception, with particular emphasis on locomotion, obstacle avoidance, and predictability. Drawing from extensive studies of human movement and behavior, the research investigates the influence of motion properties such as speed, predictability, and the expression of personality traits like neuroticism in virtual characters. These insights are pivotal for enhancing the realism of VR agents and improving user experiences in applications ranging from psychotherapy to education. Through a series of controlled experiments and trajectory analysis, this thesis develops and refines new methodologies for assessing motion perception and designing believable virtual agents. Additionally, the thesis presents novel approaches for creating stylized, high-realism motion using neural networks, advancing the creation of adaptive virtual characters that maintain a high degree of realism while offering dynamic behavioral traits. By examining the intersections of motion, personality, and user interaction in VR, this research contributes to the broader field of immersive technologies, providing valuable insights for future innovations in virtual environments. This work also proposes a comprehensive framework for designing future experiments in VR, offering new metrics for behavioral analysis in constrained spaces and expanding our understanding of how motion influences user behavior. Ultimately, the findings provide key steps toward improving the design of believable, engaging, and effective virtual environments across various applications. | |||