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000135800 005__ 20240614132413.0
000135800 037__ $$aTESIS-2024-249
000135800 041__ $$aspa
000135800 1001_ $$aMartín Serrano, Daniel
000135800 24500 $$aComputational models of visual attention and gaze behavior in virtual reality
000135800 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza, Prensas de la Universidad$$c2024
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000135800 4900_ $$aTesis de la Universidad de Zaragoza$$v2024-241$$x2254-7606
000135800 500__ $$aPresentado: 01 03 2024
000135800 502__ $$aTesis-Univ. Zaragoza, , 2024$$bZaragoza, Universidad de Zaragoza$$c2024
000135800 506__ $$aby-nc$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/es
000135800 520__ $$aLa realidad virtual (RV) es un medio emergente que tiene el potencial de desbloquear experiencias sin<br />precedentes. Desde finales de la década de los 60, esta tecnología ha evolucionado firmemente, hasta<br />ser hoy en día una puerta a un mundo completamente distinto. La RV ofrece un grado de realismo e<br />inmersión nunca antes visto, y durante los últimos años hemos presenciado cómo cada vez hay más<br />experiencias virtuales disponibles. No obstante, para poder aprovechar al máximo el potencial de este<br />medio tan prometedor, todavía queda mucho por aprender sobre la atención y el comportamiento visual<br />de las personas cuando consumen RV. Preguntas como ¿¿Qué atrae más la atención a los usuarios?¿ o<br />¿¿Cuán maleable es el cerebro humano cuando está en el mundo virtual?¿ no tienen una respuesta definitiva<br />todavía. Por ello, y para poder crear mejores experiencias virtuales, es importante estudiar y construir una<br />base robusta sobre el comportamiento humano en RV. Esta tesis presenta contribuciones en dos aspectos a<br />tal respecto: Por un lado, en el estudio y modelado del comportamiento visual humano; y por otro, en el<br />uso de técnicas de manipulación imperceptibles que mejoren la experiencia virtual.<br />En la primera parte de esta tesis, nos hemos centrado en desarrollar modelos computacionales del<br />comportamiento visual humano en entornos virtuales. Primero, y recurriendo al concepto de saliencia,<br />común en estudios del comportamiento, hemos construido modelos de atención visual en imágenes y<br />videos 360o (dos formatos ampliamente utilizados para visualizar contenido en RV) capaces de predecir<br />qué partes de una escena son más propensas a atraer la atención de los usuarios. Por otro lado, hemos<br />construido otros dos modelos de atención espacio-temporal, uno de ellos capaz de simular miles de usuarios<br />virtuales por segundo mediante la generación de scanpaths (i.e., trayectorias de la mirada) en imágenes<br />360o, y otro capaz de predecir distribuciones de trayectorias realistas en imágenes convencionales. Además<br />hemos explorado la atención visual en entornos 3D, otro formato ampliamente utilizado en RV. Todos<br />estos modelos nos han permitido profundizar en las particularidades del comportamiento visual humano en<br />distintos entornos.<br />A lo largo de la tesis, también hemos trabajado en busca de un mayor entendimiento de la atención<br />humana en entornos con estímulos procedentes de múltiples sentidos. Primero, hemos realizado un estudio<br />exhaustivo del estado del arte en el uso de multimodalidad en RV, como es el uso de audio, respuesta táctil,<br />o propiocepción, así como su papel y beneficios en diferentes disciplinas. Después, hemos capturado y<br />analizado el conjunto de datos de comportamiento visual en videos 360o con sonido ambisónico hasta la<br />fecha, encontrando interesantes diferencias en factores como el tipo de contenido mostrado o el género de<br />los usuarios, entre otros. Finalmente, hemos estudiado cómo realizar diferentes tareas puede influir en el<br />comportamiento visual de las personas en entornos inmersivos, junto a un particular caso de estudio en<br />escenarios de conducción.<br />En la segunda parte de la tesis, hemos buscado mejorar las experiencias virtuales por medio de<br />manipulaciones imperceptibles. Por un lado, nos hemos centrado en movimientos laterales en RV, y hemos<br />hallado umbrales para la detección de la manipulación sobre tal movimiento, los cuales hemos aplicado<br />en tres problemas clave en RV para los cuales todavía no hay solución: Visualización con seis grados<br />de libertad de contenido capturado con solo tres grados de libertad, reducción de las limitaciones del<br />espacio físico requerido, y reducción del malestar en RV. Por otro lado, hemos explorado la manipulación<br />imperceptible de la escena recurriendo al fenómeno de change blindness, o ceguera al cambio, estudiándolo<br />y obteniendo pautas sobre cómo producirlo o evitarlo para mejorar la experiencia, y cómo las limitaciones<br />en nuestra capacidad de memoria pueden afectarlo.<br />
000135800 520__ $$a<br />
000135800 521__ $$97100$$aPrograma de Doctorado en Ingeniería de Sistemas e Informática
000135800 540__ $$9info:eu-repo/semantics/openAccess
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000135800 700__ $$aGutiérrez Pérez, Diego $$edir.
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000135800 9102_ $$aIngeniería y Arquitectura$$b
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