抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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待ち時間はバーチャルリアリティ(VR)アプリケーションにおける緊急問題である。低潜時は,知覚アーチファクトとサイバー病気を減らすためにVRに必要である。待ち時間のパターンの変化,すなわち待ち時間のパターンにおける分散は,ユーザが適応できないので,対処機構を防ぐ。低い待ち時間は,サイバー病の潜在リスクを低減し,バーチャルリアリティシステムの有効性,効率,およびユーザ経験を増加させるための基本的なタイムライン要件である。平均または最悪ケース値に基づく均一待ち時間劣化の影響を,よく研究した。対照的に,待ち時間ジッタの影響,時間に対する待ち時間変化の分布パターンはこれまで無視されてきたが,今日の消費者VRシステムはこの点で極めて脆弱である。本論文では,経験的分布を有する待ち時間と待ち時間ジッタのモデル,および待ち時間を注入するそれらのモデルを使用する方法を作成することを提案する。レイテンシモデルを作成するプロセスを,用例応用から潜伏サンプルを収集して変換する用例によって実証した。著者らは,待ち時間をいかにシミュレートするか,そして,より少ない侵入待ち時間効果評価を可能にするためにミドルウェアでそれを使用することを動機づける方法を示す。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】