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2021327日至42日,第28IEEE 虚拟现实学术会议(The IEEE Conference on Virtual Reality and 3D User Interfaces)召开,该会议是虚拟现实/增强现实领域的最高学术会议(CCF-A会议)。北京大学图形与交互技术实验室李胜-汪国平团队的虚拟现实研究项目组的两项研究成果在该会议发表并做会议口头报告。

 

1.    FixationNet: Forecasting Eye Fixations in Task-Oriented Virtual Environments》被IEEE VR 2021收录为长文并直接发表于IEEE TVCG期刊(CCF-A期刊)。该论文荣获IEEE VR 2021 TVCG最佳期刊论文提名奖(IEEE TVCG Best Journal Nominees),这是国内学者首次获得该奖项。

             https://ieeevr.org/2021/awards/conference-awards/

 

 

在虚拟/混合现实领域中,用户的注视行为分析和计算是其中一个关键问题。该成果提出了一个新颖的基于深度学习的注视预测模型FixationNet。该模型可以用于任务驱动的虚拟现实环境中的注视预测,首次实现了任务驱动条件下虚拟现实头盔/眼镜上未来注视点的准确预测。

 

该项成果由北京大学、德国斯图加特大学合作取得。实验室博士生胡志明为第一作者,李胜为通讯作者。该工作得到国家重点研发计划项目和国家自然科学基金的支持。

项目主页:https://cranehzm.github.io/FixationNet.html

 

2.    Self-Illusion: A Study on Cognition of Role-Playing in Immersive Virtual Environments》被IEEE TVCGCCF-A期刊)录用并发表

该成果首次提出了在虚拟现实系统中进行角色扮演时自我错觉(Self-illusion)的存在、发生及其对与虚拟环境中的虚拟角色产生一致的现实行为的贡献,并通过实验进行了验证。自我错觉与经典的SoEPsi PI分离,从而可被认为是虚拟现实系统最核心的临场感(presence)中的一种新型认知层面的要素,并可作为评估虚拟现实系统的指标之一。

 

该项成果由北京大学、美国马里兰大学合作取得。李胜为第一作者和通讯作者。该工作得到国家重点研发计划项目和国家自然科学基金的支持。

项目主页:https://amberwill.github.io/self-illusion/