Détection d'obstacles basée sur l'imagerie de distance pour systèmes d'environnement virtuel et signalisation interactive basée sur des métaphores
Langue Anglais
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Auteur : Wozniak, Peter
Date de soutenance : 27-06-2019

Directeur(s) de thèse : Javahiraly, Nicolas - Curticapean, Dan Silviu

Établissement de soutenance : Strasbourg
Laboratoire : Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg ; 2013-....)
École doctorale : École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....)
 
Discipline : Image et vision
Classification : Informatique, Sciences de l'ingénieur

Mots-clés libres : Réalité virtuelle, Notifications, Métaphore d'interaction, Évitement des collisions, Interaction 3D, Navigation, Imagerie de distance
Mots-clés :
  • Réalité virtuelle
  • Caméras intelligentes
  • Perception des objets
  • Reconnaissance d'objets (informatique)
  • Capteurs (technologie)
Résumé : Avec cette génération d'appareils, la réalité virtuelle (RV) s'est réellement installée dans les salons des utilisateurs finaux. Ces appareils disposent de 6 degrés de liberté de suivi, ce qui leur permet de se déplacer naturellement dans les mondes virtuels. Cependant, pour une locomotion naturelle dans le virtuel, il faut un espace libre correspondant dans l'environnement réel. L'espace disponible est souvent limité. Les objets de la vie quotidienne peuvent rapidement devenir des obstacles pour les utilisateurs de RV s'ils ne sont pas éliminés. Les systèmes actuellement disponibles n'offrent qu'une aide rudimentaire pour résoudre ce problème. Il n'y a pas de détection d'objets potentiellement dangereux. Cette thèse montre comment les obstacles peuvent être détectés automatiquement avec des caméras d'imagerie à distance et comment les utilisateurs peuvent être avertis efficacement de leur présence dans l'environnement virtuel. 4 métaphores visuelles ont été évaluées à l'aide d'une étude des utilisateurs.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2019STRAD013
Type de ressource : Thèse