Soutenance de Yann Glémarec // PhD Defense Yann Glémarec
Bonjour à tous,
J'ai le plaisir de vous inviter à ma soutenance de thèse, intitulée "Audience Simulation And Perception in Virtual Reality. Application to public speaking training in an academic environment.", le Mardi 27 Juin 2023 à 9h00 dans la salle Geppetto du CERV (ENIB 4), Technopôle Brest-Iroise, 25 rue Claude Chappe à Plouzané (29280) (plan d'accès en PJ).
Pour les personnes souhaitant assister à cette soutenance à distance une visioconférence sera disponible à cette adresse :
https://cnrs.zoom.us/j/91054552101?pwd=aGoxcHBPZFNUTXY5MkhLZlJOMm1mZz09
ID de réunion : 910 5455 2101
Code secret : Hc0jXp
Le jury de cette soutenance est composé de :
- Maud Marchal, Professeure des Universités, Université de Rennes, France
- Magalie Ochs, Maîtresse de conférence HDR, Aix Marseille Université, France
- Domitile Lourdeaux, Professeure des Universités, Université de technologie de Compiègne, France
- David Panzoli, Maître de conférences HDR, Institut National Universitaire J.F. Champollion, France
- Mathieu Chollet, PhD, Lecturer, University of Glasgow, IMT Atlantique, Écosse et France (invité)
- Birgit Lugrin, Professor Doktor, Universität Würzburg, Informatik IX, Media Informatics, Allemagne (invitée)
- Anne-Gwenn Bosser, Maîtresse de Conférences HDR, ENIB, France (encadrante)
- Jean-Luc Lugrin, Akademischer Oberrat, Universität Würzburg, Informatik IX, HCI group, Allemagne (encadrant)
- Cédric Buche, Professeur des Universités, ENIB, IRL 2010 Crossing, CNRS, Australie (directeur)
- Marc Erich Latoschik, Professor Doktor, Universität Würzburg, Informatik IX, HCI group, Allemagne (directeur)
Résumé
De nombreuses applications d'entraînement ou de thérapie simulent des audiences en réalité virtuelle (RV) pour fournir des environnements sûrs et écologiques. Cependant, la simulation d'audience en RV présente de nombreux défis liés à la création d'attitudes à partir du comportement non-verbal des personnages qui la composent. De plus, en RV le nombre de personnages, aussi appelé agents, leurs animations ou leur réalisme peuvent aussi créer des problèmes de performances. Les modèles de comportement utilisés dans ces systèmes ne sont pas directement évalués en RV et se basent sur des études en ligne ou l'avis d'experts du domaine d'application. Aussi, la différence de technologie et la subjectivité de la perception utilisateur pourraient influencer les résultats de ces évaluations. Nous proposons donc un modèle de comportement d'audience évalué en RV qui génère les comportements non-verbaux de ses membres à partir d'une attitude donnée, cela dans le but d'améliorer la qualité des audiences et faciliter leur utilisation dans des scénarios pédagogiques et thérapeutiques. Nous présentons une série d'évaluations des performances et de la perception utilisateur en RV visant à valider la capacité du système à simuler différents types d'attitudes (ennuyé, intéressé ou critique) tout en préservant une expérience de RV optimale et en offrant une application de contrôle de haut niveau facilitant le changement d'attitude en temps réel, notamment pour la création de scénarios de formation. Enfin nous validons la faisabilité du déploiement de ce modèle dans des applications d'entraînement et de thérapie par l'exposition utilisées par des professionnels.
>>>> English Below <<<<
I am pleased to invite you to my thesis defense, entitled "Audience Simulation And Perception in Virtual Reality. Application to public speaking training in an academic environment", on Tuesday 27 June 2023 at 9:00 am in the Geppetto room at CERV (ENIB 4), Technopôle Brest-Iroise, 25 rue Claude Chappe in Plouzané (29280) (access map attached).
For those wishing to attend the defense remotely, a videoconference will be available at this address:
https://cnrs.zoom.us/j/91054552101?pwd=aGoxcHBPZFNUTXY5MkhLZlJOMm1mZz09
ID de réunion : 910 5455 2101
Secret password: Hc0jXp
The jury is composed of:
- Maud Marchal, Professeure des Universités, Université de Rennes, France
- Magalie Ochs, Maîtresse de conférence HDR, Aix Marseille Université, France
- Domitile Lourdeaux, Professeure des Universités, Université de technologie de Compiègne, France
- David Panzoli, Maître de conférences HDR, Institut National Universitaire J.F. Champollion, France
- Mathieu Chollet, Lecturer, University of Glasgow, IMT Atlantique, Scotland and France (guest)
- Birgit Lugrin, Professor Doktor, Universität Würzburg, Informatik IX, Media Informatics, Germany (guest)
- Anne-Gwenn Bosser, Maîtresse de Conférences HDR, ENIB, France (supervisor)
- Jean-Luc Lugrin, Akademischer Oberrat, Universität Würzburg, Informatik IX, HCI group, Germany (supervisor)
- Cédric Buche, Professeur des Universités, ENIB, IRL 2010 Crossing, CNRS, Australia (director)
- Marc Erich Latoschik, Professor Doktor, Universität Würzburg, Informatik IX, HCI group, Germany (director)
Abstract
Many training or exposure therapy applications simulate audiences in virtual reality (VR) to provide safe and ecological environments. However, audience simulation in VR presents many challenges related to creating attitudes from the agents' non-verbal behaviour. Furthermore, in VR, the animations and the realism of the characters, also called agents, can also create performance problems. The behaviour models used in these systems are not directly evaluated in VR and rely on online studies or the application domain experts' knowledge. Thus, the difference in technology and the user perception subjectivity could influence evaluations' results. Therefore, we propose an audience behaviour model evaluated in VR that generates the non-verbal behaviours of its members from a given attitude to improve the audiences' quality and facilitate their use in educational and therapeutic scenarios. We present a series of performance and user perception evaluations in VR aiming at validating the system's ability to simulate different types of attitudes (bored, interested or critical) while preserving an optimal VR experience and providing a high-level control application facilitating seamless attitude change in real-time, notably for the creation of training scenarios. Finally, we validate the deployment feasibility of this model in training and exposure therapy applications used by professionals.
Best regards,
Yann Glémarec
Lab-STICC -- ENIB
HCI Group -- Universität Würzburg
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