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2024-10-30 更新
Effects of Human Avatar Representation in Virtual Reality on Inter-Brain Connection
Authors:Enes Yigitbas, Christian Kaltschmidt
Increasing advances in affordable consumer hardware and accessible software frameworks are now bringing Virtual Reality (VR) to the masses. Especially collaborative VR applications where different people can work together are gaining momentum. In this context, human avatars and their representations are a crucial aspect of collaborative VR applications as they represent a digital twin of the end-users and determine how one is perceived in a virtual environment. When it comes to the effect of avatar representation on the end-users of collaborative VR applications, so far mostly questionnaires have been used to assess the quality of avatar representations. A promising alternative to objectively measure the effect of avatar representation is the investigation of inter-brain connections during the usage of a collaborative VR application. However, the combination of immersive VR applications and inter-brain connections has not been fully researched yet. Thus, our work investigates how different human avatar representations (real (RL), full-body (FB), and head-hand (HH)) affect inter-brain connections. For this purpose, we have designed and conducted a hyperscanning study with eight pairs. The main results of our hyperscanning study show that the number of significant sensor pairs was the highest in the RL, medium in the FB, and lowest in the HH condition indicating that an avatar that looks more like a real human enables more significant sensor pairs to appear in an EEG analysis.
PDF Paper Preprint, accepted at the 8th International Conference on Artificial Intelligence and Virtual Reality (AIVR 24)
Summary
虚拟现实（VR）中人类化身对协作VR应用的影响通过脑电图分析被研究，表明真实感化身促进更多显著的脑电传感器对。
Key Takeaways
- 虚拟现实技术正逐渐普及，特别是协作VR应用。
- 化身在协作VR中代表用户，影响虚拟环境中的感知。
- 评估化身质量主要依赖问卷调查。
- 研究脑电活动可客观测量化身影响。
- 虚拟现实与脑电连接结合研究不足。
- 研究采用不同化身（真实、全身、头部和手部）的脑电图扫描。
- 真实感化身使更多脑电传感器对出现，增强分析结果。
标题：人类化身表示在虚拟环境中的影响研究
作者：Enes Yigitbas 和 Christian Kaltschmidt
隶属机构：帕德伯恩大学（Paderborn University）
关键词：虚拟现实、化身、脑电图、同步扫描
Urls：由于未提供GitHub代码链接，此项无法填写。论文链接请查阅提供的Abstract中的链接。
摘要：
(1)研究背景：随着虚拟现实（VR）技术的不断发展，特别是协作式VR应用（即不同人可以在同一虚拟环境中协同工作）的普及，人类对化身（Avatars）的需求越来越重要。化身代表了虚拟环境中的数字人类，并决定了个体如何被他人感知。本文主要探讨了不同的人类化身表示（真实、全身和头部手部）对个体间大脑连接的影响。
(2)过去的方法及问题：以往主要通过问卷调查来评估化身表示的质量，这种方法主观性较强。本研究提出了一种替代方法，即通过脑电图技术客观测量化身表示对个体间大脑连接的影响，以期更准确地了解化身表示的实际效果。然而，关于沉浸式VR应用和大脑间连接的研究尚未完善，仍有待进一步探索。
(3)研究方法：本研究采用同步扫描技术（Hyperscanning）进行研究，设计了脑电图分析实验，以探究不同化身表示对个体间大脑连接的影响。实验共有八对参与者参与。结果显示，在真实型化身条件下，显著传感器对的数量最高；全身型化身条件下次之；头部手部型化身条件下最低。这表明外观更接近真实人类的化身能够更好地在脑电图分析中呈现出更多的显著传感器对。
(4)任务与性能：本研究验证了不同化身表示对个体间大脑连接的影响，并证明了真实型化身能够更好地促进大脑间的连接。这一发现对于优化协作式VR应用中的社交互动具有积极意义。性能结果支持了研究目标，即探索更真实的化身表示如何增强个体间的协同工作性能。
结论：
(1)意义：本文研究了不同的人类化身表示在虚拟环境中的影响，特别是在协作式VR应用中，探讨了不同化身表示对个体间大脑连接的影响。这一研究对于优化协作式VR应用中的社交互动、提高个体间的协同工作性能具有重要意义。
(2)创新点、性能、工作量综述：
创新点：本研究采用脑电图技术客观测量化身表示对个体间大脑连接的影响，相较于以往主要通过问卷调查来评估化身表示质量的方法，更具客观性。
性能：研究通过同步扫描技术进行研究，设计了脑电图分析实验，验证了不同化身表示对个体间大脑连接的影响，并证明了真实型化身能够更好地促进大脑间的连接。这一发现对于优化协作式VR应用中的社交互动具有积极意义。
工作量：文章研究过程详细阐述了实验设计、数据收集和分析的过程，工作量较大，但文章未具体提及数据处理的复杂性和计算成本，这是未来研究可以进一步探讨的方向。
总体而言，本文在研究方法、性能等方面具有一定的创新性，对于虚拟现实技术特别是协作式VR应用的发展具有一定的推动作用。
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MetaTrading: An Immersion-Aware Model Trading Framework for Vehicular Metaverse Services
Authors:Hongjia Wu, Hui Zeng, Zehui Xiong, Jiawen Kang, Zhiping Cai, Tse-Tin Chan, Dusit Niyato, Zhu Han
Updates of extensive Internet of Things (IoT) data are critical to the immersion of vehicular metaverse services. However, providing high-quality and sustainable data in unstable and resource-constrained vehicular networks remains a significant challenge. To address this problem, we put forth a novel immersion-aware model trading framework that incentivizes metaverse users (MUs) to contribute learning models trained by their latest local data for augmented reality (AR) services in the vehicular metaverse, while preserving their privacy through federated learning. To comprehensively evaluate the contribution of locally trained learning models provided by MUs to AR services, we design a new immersion metric that captures service immersion by considering the freshness and accuracy of learning models, as well as the amount and potential value of raw data used for training. We model the trading interactions between metaverse service providers (MSPs) and MUs as an equilibrium problem with equilibrium constraints (EPEC) to analyze and balance their costs and gains. Moreover, considering dynamic network conditions and privacy concerns, we formulate the reward decisions of MSPs as a multi-agent Markov decision process. Then, a fully distributed dynamic reward method based on deep reinforcement learning is presented, which operates without any private information about MUs and other MSPs. Experimental results demonstrate that the proposed framework can effectively provide higher-value models for object detection and classification in AR services on real AR-related vehicle datasets compared to benchmark schemes.
Summary
提出一种沉浸式模型交易框架，激励虚拟人贡献本地数据训练模型，提升车载元宇宙中AR服务的沉浸感和数据质量。
Key Takeaways
- 车载元宇宙AR服务需高质量、可持续的IoT数据。
- 沉浸式模型交易框架鼓励虚拟人贡献数据训练模型。
- 保障隐私通过联邦学习。
- 设计新沉浸度指标，考虑模型新鲜度和准确性。
- 将交易互动建模为均衡问题，分析成本与收益。
- 将奖励决策建模为多智能体马尔可夫决策过程。
- 采用基于深度强化学习的分布式动态奖励方法，无隐私信息泄露。
Title: MetaTrading：一种沉浸感知模型交易框架
Authors: Hongjia Wu, Hui Zeng, Zehui Xiong, Jiawen Kang, Zhiping Cai, Tse-Tin Chan, Dusit Niyato, Zhu Han
Affiliation:
- Hongjia Wu and Tse-Tin Chan are with the Department of Mathematics and Information Technology, The Education University of Hong Kong.
- Zehui Xiong is with the Pillar of Information Systems Technology and Design, Singapore University of Technology and Design.
- Jiawen Kang is with the School of Automation, Guangdong University of Technology.
- Hui Zeng and Zhiping Cai are with the College of Computer, National University of Defense Technology.
- Dusit Niyato is with the College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University.
- Zhu Han is with the Department of Electrical and Computer Engineering in the University of Houston and also with the Department of Computer Science and Engineering, Kyung Hee University.
Keywords: Equilibrium Problem with Equilibrium Constraints, Immersion-Aware, Incentive Mechanism, Resource Allocation, Vehicular Metaverse
Urls: Please provide the paper URL and Github code link if available. If not available, fill in “None”.
Summary:
- (1)研究背景：随着物联网技术的快速发展和元宇宙概念的兴起，车辆网络中的沉浸式服务变得越来越重要。文章提出一种沉浸感知模型交易框架，以应对不稳定和资源受限的车辆网络中提供高质量、可持续数据所面临的挑战。
- (2)过去的方法及问题：传统的模型交易框架在评估本地训练模型对AR服务的贡献时存在不足，无法全面考虑模型的实时性、准确性以及原始数据的价值。此外，缺乏激励用户贡献学习模型的机制。
- (3)研究方法：文章提出了一种沉浸感知模型交易框架，通过设计新的沉浸指标来全面评估模型的价值，该指标考虑了模型的实时性、准确性以及原始数据的价值和潜力。同时，利用均衡问题理论建模交易过程中的成本与收益平衡问题。为了应对动态网络条件和隐私担忧，文章还提出了一种基于深度强化学习的动态奖励方法。
- (4)任务与性能：文章在真实的AR相关车辆数据集上测试了所提出的框架，并验证了其在对象检测和分类任务上的性能。实验结果表明，该框架可以有效地提供更高价值的模型，相较于基准方案，在AR服务中实现了更好的性能。性能结果支持了文章的目标，即提供一种有效的框架来激励用户贡献模型，并优化AR服务的沉浸体验。
希望以上回答能满足您的要求。
7. 方法：
- (1) 研究背景分析：随着物联网技术的迅速发展和元宇宙概念的兴起，车辆网络中的沉浸式服务变得至关重要。文章首先分析了当前车辆网络面临的挑战，包括不稳定性和资源限制，以及提供高质量、持续数据的需求。
- (2) 传统方法评估与问题识别：传统的模型交易框架在评估本地训练模型对AR服务的贡献时存在缺陷，无法全面考虑模型的实时性、准确性和原始数据的价值。文章指出了这些问题，并强调了全面评估模型价值的重要性。
- (3) 沉浸感知模型交易框架提出：为了应对这些问题，文章提出了一种沉浸感知模型交易框架。该框架通过设计新的沉浸指标来全面评估模型的价值，该指标综合考虑了模型的实时性、准确性和原始数据的价值和潜力。此外，利用均衡问题理论对交易过程中的成本与收益平衡问题进行建模。
- (4) 激励机制设计：为了鼓励用户贡献学习模型并应对动态网络条件和隐私担忧，文章提出了一种基于深度强化学习的动态奖励方法。这种方法可以调整奖励策略以适应网络条件的变化，并激励用户积极参与模型交易。
- (5) 实验验证：文章在真实的AR相关车辆数据集上测试了所提出的框架，并验证了其在对象检测和分类任务上的性能。实验结果表明，该框架可以有效地提供更高价值的模型，相较于基准方案，在AR服务中实现了更好的性能。
希望以上内容符合您的要求。
8. Conclusion:
- (1)意义：该研究对于推动车辆网络中的沉浸式服务发展具有重要意义。随着物联网技术的迅速发展和元宇宙概念的兴起，高质量、可持续的数据服务变得越来越重要。该工作提出了一种沉浸感知模型交易框架，旨在应对车辆网络中提供此类服务所面临的挑战。
- (2)创新点、性能和工作量总结：
- 创新点：文章提出了一种沉浸感知模型交易框架，该框架通过设计新的沉浸指标来全面评估模型的价值，并考虑了模型的实时性、准确性和原始数据的价值。此外，文章利用均衡问题理论对交易过程中的成本与收益平衡问题进行建模，并设计了一种基于深度强化学习的动态奖励方法。
- 性能：文章在真实的AR相关车辆数据集上测试了所提出的框架，并验证了其在对象检测和分类任务上的性能。实验结果表明，该框架可以有效地提供更高价值的模型，相较于基准方案，在AR服务中实现了更好的性能。
- 工作量：文章的研究工作量体现在对车辆网络中沉浸式服务的研究背景进行了深入的分析，并提出了一个完整的沉浸感知模型交易框架。同时，文章进行了大量的实验验证，以支持其提出的框架的有效性。
以上是对该文章的总结，包括其意义、创新点、性能和工作量的简要描述。
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