Reality Distortion Room (RDR) is a proof-of-concept augmented reality system using projection mapping and unencumbered interaction with the Microsoft RoomAlive system to study a user's locomotive response to visual effects that seemingly transform the physical room the user is in. This study presents five effects that augment the appearance of a physical room to subtly encourage user motion. Our experiment demonstrates users' reactions to the different distortion and augmentation effects in a standard living room, with the distortion effects projected as wall grids, furniture holograms, and small particles in the air. The augmented living room can give the impression of becoming elongated, wrapped, shifted, elevated, and enlarged. The study results support the implementation of AR experiences in limited physical spaces by providing an initial understanding of how users can be subtly encouraged to move throughout a room.


翻译:现实扭曲房间(RDR)是一个概念验证增强现实系统,利用投影映射和基于Microsoft RoomAlive系统的无束缚交互技术,研究用户对看似改变其所在物理房间的视觉效果的移动响应。本研究提出了五种增强物理房间外观以微妙引导用户移动的效果。实验展示了用户在标准客厅中对不同扭曲与增强效果的反应,这些扭曲效果以墙面网格、家具全息影像和空中微小粒子形式投影呈现。增强后的客厅可营造出空间被拉长、包裹、偏移、抬升和放大的感知。研究结果为在有限物理空间中实施增强现实体验提供了初步理解,支持了如何微妙引导用户在房间内移动的实现方案。

0
下载
关闭预览

相关内容

增强现实(Augmented Reality,简称 AR),是一种实时地计算摄影机影像的位置及角度并加上相应图像的技术,这种技术的目标是在屏幕上把虚拟世界套在现实世界并进行互动。
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
163+阅读 · 2019年10月12日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Anomalous Instance Detection in Deep Learning: A Survey
VIP会员
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员