ARKit to FACS: Ściągawka Blendshape
Jeśli Ty lub Twój zespół korzystacie z zestawów do śledzenia twarzy typu open-source, ustalenie, co jest czym, może stanowić wyzwanie. Uporaj się z niejasnościami, korzystając z arkusza tłumaczeń FACS!
AR/VR
"Wszystko jest w oczach" i inne kłamstwa: Krytyka współczesnych badań nad emocjami
Czy naprawdę możemy zmierzyć autentyczność uśmiechu? Eksploracja powszechnych założeń, jakie przyjmujemy na temat ekspresji emocji.
Twarze, których nie chcesz widzieć podczas badań UX - szczególnie w VR
Twarze wyrażające dyskomfort często następowały po dostosowaniu zestawu słuchawkowego lub zapowiadały nadchodzące dostosowanie. Znudzone twarze i twarze ze spektrum pogardy miały tendencję do przewidywania niepożądanych doświadczeń, ujawnianych później podczas wywiadów po testach. Wyrazy te były przydatne nie tylko do przewidywania zdarzeń. Stanowiły one również punkt wyjścia do dalszych badań.
Stronniczość w śledzeniu emocji
Wydaje się, że podpisujemy się pod popularnym uproszczeniem, że maszyny są mniej stronnicze niż ludzie; jednakże, jeśli jesteś zaznajomiony ze sposobami, w jakie maszyny są szkolone do czytania i skupiania się na różnych aspektach danych, będziesz wiedział: To po prostu nie jest takie proste.
Wykorzystanie zmienności mięśni twarzy
Anatomiczna wariacja jest zaskakująco lekceważona w technice i rozrywce w odniesieniu do tracków twarzy/mocapy twarzy. Uproszczone schematy anatomiczne są często akceptowane jako uniwersalne dla wszystkich twarzy i zadaje się niewiele dalszych pytań.
Rzeczywistość jest taka: MIĘŚNIE TWARZY SĄ BARDZO ZMIENNE.
Webinarium z CAVE Academy za pośrednictwem Visual Effects Society
Fragment Masterclass i linki z ostatniego webinaru z CAVE Academy, za pośrednictwem Visual Effects Society.