Thèse soutenue

Un cadre de référence pour caractériser et influencer la perception spatiale sur des écrans hétérogènes de réalité virtuelle

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Auteur / Autrice : Jose Dorado
Direction : Frédéric MerienneJean-Rémy Chardonnet
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique-traitement du signal (AM)
Date : Soutenance le 03/02/2022
Etablissement(s) : Paris, HESAM en cotutelle avec Universidad de los Andes (Bogotá)
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences des métiers de l'ingénieur (Paris)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : LISPEN - LISPEN
établissement de préparation de la thèse : École nationale supérieure d'arts et métiers (1780-....)
Jury : Président / Présidente : Fernando de La Rosa
Examinateurs / Examinatrices : Frédéric Merienne, Jean-Rémy Chardonnet, Frédéric Le Mouël, Lola Xiomara Bautista Rozo, Pablo Figueroa, José Tiberio Hernández
Rapporteurs / Rapporteuses : Frédéric Le Mouël, Lola Xiomara Bautista Rozo

Mots clés

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Résumé

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* RésuméNous proposons un cadre pour influencer la perception spatiale dans des écrans de réalité virtuelle hétérogènes. La perception spatiale précise en realite virtuelle (RV) est difficile en raison du phénomène de compression de profondeur, où les distances sont systématiquement sous-estimées. La résolution de ce problème est complexe en raison de l'impossibilité avec la technologie actuelle de simuler, dans un temps et une complexité matérielle raisonnables, la perfection de l'œil humain. Le problème devient plus difficile en raison de l'explosion des conceptions de systèmes et des écrans disponibles sur le marché, rendant difficile la conception d'expérience partagées qui nécessitent une performance spatiale précise. Bien que certaines techniques aient été proposées pour améliorer la perception des distances, une solution mise en œuvre pour un système n'est vraisemblablement pas adaptée à d'autres. En ce sens, nous proposons un cadre pour caractériser et influencer la perception spatiale en RV. Le cadre prend en considération la variété de facteurs techniques qui provoque des différences de performances pour créer un prédicteur de performance linéaire, une fonction de régression linéaire qui décrit le phénomène de compression de profondeur sur l'écran. Ensuite, ce prédicteur peut être utilisé pour appliquer une technique de projection alternative qui influence positivement la perception spatiale du sujet en jouant avec les lois de la perspective. Ainsi, le cadre peut être utilisé pour améliorer la perception des distances en RV et la conception d'expériences plus naturellement partagées entre des écrans hétérogènes.* Problème:La perception spatiale en RV diffère du monde physique. Les rapports décrivent la sensation de compression en profondeur, où les distances sont généralement sous-estimées. Les écrans de RV modernes basés sur le principe stéréoscopique souffrent du problème inévitable que la profondeur ne peut pas être déduite physiquement sur la base des rayons lumineux projetés des objets et des surfaces, mais elle doit être déduite artificiellement sur la base de deux projection d'images pour chaque œil sur un écran plat. Cette limitation induit des problèmes naturels sur la perception de la profondeur, tels que le décalage vergence-accommodation, un problème qui a reçu une attention importante au cours de la dernière décennie. D'autres limitations sont le champ de vision et la nature de la stimulation lumineuse et de la résolution induite sur la vision périphérique.* Question de recherche:Pouvons-nous améliorer la perception spatiale en RV, en tenant compte des différents facteurs techniques qui influencent les performances, afin de pouvoir concevoir des expériences partagées plus naturelles entre des affichages hétérogènes ?.* Cadre proposé :Le cadre est basé sur l'idée que si nous sommes capables de prédire comment la perception spatiale est déformée par les différents problèmes d'affichage, nous pouvons modifier la simulation elle-même pour influencer positivement la perception de la profondeur. Pour atteindre cet objectif, le cadre nécessite trois étapes. Premièrement, la compression de profondeur induite est mesurée à l'aide d'une méthode d'évaluation de la perception spatiale, dont les stimuli sont stratégiquement sélectionnés en fonction des facteurs d'affichage associés. Ensuite, la performance prédite des sujets est calculée à l'aide d'un modèle de régression linéaire qui corrèle la quantité de sous-estimation avec les distances cibles (prédicteur de performance linéaire). Enfin, une technique de composition qui changeles règles de la perspective est utilisée pour influencer positivement la perception des distances en fonction de la performance prédite (par exemple en abaissant l'emplacement apparent de la ligne d'horizon ou en augmentant artificiellement le champ de vision géométrique). Ainsi, le cadre peut être utilisé pour caractériser et améliorer la perception des distances en RV.