面向眩晕缓解的 360 度视频视口感知实时光流估计
人机交互
2023-11-14 v2 图形学
摘要
视觉诱发运动病（VIMS）是由视觉刺激引起的感知运动的副作用，是虚拟现实（VR）广泛应用的主要障碍。除场景物体信息外，视觉刺激主要由光流指示，光流刻画了运动模式，如运动图像的强度与方向。我们基于用户当前视口估计 360 度视频中面向沉浸式用户交互可视化的实时光流。所提方法允许为动态 360 度视频的每次体验估计定制化视觉流，且优于先前对整张等距柱状投影帧考虑单一光流值的方法。我们将该方法应用于调制颗粒静止帧（GRFs）的不透明度，GRFs 是一种由对用户身体稳定的类视觉噪声随机分布视觉参考组成的技术，用于沉浸式预录制 360 度视频体验。我们报告了一项有 18 名参与者、单场次被试间试点研究的结果，用户观看了一段 2 分钟高强度 360 度视频。结果表明，我们的方法成功估计了光流，试点数据显示 GRFs 结合实时光流估计可改善用户观看 360 度视频时的舒适度。然而，要获得统计显著结果仍需更多数据。
引用
@article{arxiv.2301.07669,
title = {Real-Time Viewport-Aware Optical Flow Estimation in 360-degree Videos for Visually-Induced Motion Sickness Mitigation},
author = {Zekun Cao and Regis Kopper},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.07669},
year = {2023}
}