文摘

在工程应用中,舒适性满足具有挑战性的,因为它取决于几个方面,可以在数学上和优化控制,在结构的情况下,能量,或热的问题等等。主要问题确实可以来源于人类结合反应,大量的相关方面。所谓的“情感结构”及其神经感觉是问题的一部分。客观和主观参数之间的相互作用可以使建筑设计复杂的“最优”。介绍一个试点试验研究开发远程量化的反应和紧张状态10名志愿者暴露在建筑玻璃的环境。众所周知,内在的材料特性(透明度、脆性等)需要特定工程知识安全机械设计,但可以为客户在任何情况下引起严重的主观感受,从而影响他们的心理安慰,因此行为和动作。本研究利用静态/动态虚拟现实(VR)环境和面部表情分析,与人工智能工具,用来测量面部微表情动作单元(au)和光学心率(HR)收购志愿者暴露于虚拟现实的场景。如图所示,收集记录的限制范围内,测量信号的后处理分析证明了一个相当好的可以找到相关测量来自,HR数据趋势,和情感在不同玻璃刺激。这样远程实验方法可以因此利用支持的早期设计阶段结构和组件在建筑玻璃成员。

1。介绍

人们普遍认识到,人类舒适的建筑环境是多种方面的目标(1,2]。工程工具,可用于优化安慰能够占大量的因素和参数可以影响舒适度。典型的应用程序集中在热舒适,室内空气质量,视觉舒适,噪声危害,人体工程学,振动,和其他人。此外,它也认识到,其他方面(比如,个人因素,神经,和建筑参数)还应该适当考虑影响指标的列表中寻求安慰。没有质疑的相关性建筑环境特点及其对人的影响情绪,行为,和身体健康2]。同样的行为也会影响典型工程问题,间接影响到建筑设计和详细3- - - - - -6]。

结构上来说,振动适用性问题,随之而来的用户不适的风险,例如,通常解决的加速度峰值和推荐的极限参数。他们的客户满意度确保可能的烦恼或表明设计改造/修改(7- - - - - -12]。然而,事实上,毫无疑问,人体对振动的反应强烈依赖于生理感知的振动频率和振幅。操作环境和用户的紧张状态从而严重影响人类的宽容程度振动问题(9]。最重要的是,这样一组出现不舒服的感觉可以最大化的架构和建筑组件。

著名的心理效应的建筑可以有正面和负面的影响,因此用户可以唤起主观情感可能与机械的选择和技术详细结构设计(13]。这是典型的建筑师,唤起紧张状态在所谓的“情感的建筑”(14- - - - - -19]。飞行员文学研究,在这方面,证明了实验措施可以进行量化用户的情绪20.]。智能传感器对现实或虚拟现实(VR)走了也代表有用的工具支持人类反应的定量分析和情感建立刺激(21,22]。在这篇文章中,一个特别的照顾花结构玻璃在建筑中的应用。称为多才多艺但脆弱的建筑材料,玻璃透明度和适应各种设置配置的能力使它成为一个主要使用解决方案(23]。高的审美影响玻璃结构可以因此有时相反的需要更有效的保护居住者的感觉,因为它可能极端事故,行人系统,配置(图或不舒服1)。玻璃走道实际上是通常被称为“眩晕的架构”(26),透明的结构作为空间的内脏刺激和强烈的心理生理刺激深层感官体验和社会空间的影响。此外,玻璃人行系统可以高度要求在工程方面,由于机械动态参数的相互交互,复杂Human-Structure交互(HSI)现象,甚至严重的主观反应(9]。分析为客户分析和定量测量的情绪状态可以代表一个有用的工具在整个设计过程。

(一)
(一)
(b)
(b)
(c)
(c)
图1
选择的玻璃建造场景:(a)裂缝和碎片在玻璃墙壁和窗户风险(从[复制24与爱思唯尔的许可]®、版权许可协议n。5042381253637, 2021年4月);(b)室内行人系统(在阿奎莱亚⑥人行道,它;从[复制9]CC-BY许可的条款和条件下);(c)悬崖人行天桥,CN(从[复制25)的条款和条件下CC-BY许可证)。

2。研究目标和实验的策略

提出了一个虚拟的实验研究和评估,建筑玻璃设计的支持。该方法的目的是量化的人类反应和舒适度为居住者,接触到不同的虚拟环境/主要作用的玻璃做的。测量反应然后解决志愿者的心理舒适度相比在视觉刺激。按照图2的过程利用定量分析基于分析面部微表情的情绪(行动单元(au)的紧张状态)和心率(HR)参数志愿者接触几个玻璃建造的场景。

(一)
(一)
(b)
(b)
图2
(一)玻璃结构的例子作为输入刺激(在巴黎公寓的地板上,FR,©杰瑞·雅各布斯设计)和(b)远程面部表情分析。

使用玻璃材料在建筑主要是增加,进一步要求post-Covid-19阶段(27,28),对客户的心理安慰的影响可以通过透明度,严重影响内在脆弱性,缺乏技术知识对其结构性能、脆弱性风险等。29日,30.]。

玻璃材料结构应用实际上是已知需要特定工程优化和安全的机械设计知识。此外,不适用于构建居民仍然可以产生,从而影响他们的行为和动作在/到玻璃系统。典型的例子可以与人行系统或结构玻璃碎片的障碍与风险/下降。

在这方面,在远程实验的限制措施,并基于此提出了研究结果,预计建筑结构设计可以利用主观测量的经典的数学工具和工程模型的支持。除此之外,真正的原位实验程序还应该进行进一步的扩展方法。

更详细,飞行员试验研究进行了10个参与者的积极贡献和FaceReaderTM自动面部表情识别软件(31日]。志愿者的数量是根据个别参与者的可用性和实验记录的数量为每个参与者过程/刺激/时间间隔。参与者被选中的组类的志愿者参与测量试验初步讨论(25]。志愿者的类包括60%女性和40%男性,平均年龄28岁。没有初步技术知识结构玻璃在建筑需要的实验。

远程实验过程计划如图3,作为一个适应和扩展的25]。两种不同的刺激被设计来解决紧张状态和人类志愿者的反应,也就是说,一组虚拟现实的“静态”项目和“动态”的视频虚拟漫步。特别关注的选择刺激,以捕捉不同面部微表情和情绪。出于这个原因,初步计算机辅助网络面试(CAWI)调查也分布在2020年冬季和用于探索的主观反应选择的参与者要求几乎处理建筑物或开放空间的特点是一个流行的建筑玻璃的作用。的远程实验,此外,参与者被要求评论他们的感觉。


图3
虚拟实验分析的流程图。

有几个文学研究证实人类情感的潜力作为设计师在不同研究领域的指导(32,33]。此外,这样的结果可以以不同的方式实现。面部微表情,例如,被认为是必不可少的基本情绪的定量分析,因为人脸提供有用的信息关于情感和内心的各州。同时,有大量的文献实验,证实了严格的人力反应和情绪与数据之间的相关性及其变化随着时间的推移,(34- - - - - -36),以及有用的反馈,可以来源于生物(37- - - - - -39]。在目前的研究中,面部表情和光学人力资源数据记录志愿者接触虚拟玻璃结构。

如部分所示3- - - - - -5实验结果的分析,证实了使用玻璃建筑是人类的反应很大程度上仍然受到分散。对于选定的刺激,可以观察到一个非常接近的比赛的参与者。值得注意,一个好的趋势面部微表情可以找到/情感和人力资源数据的实施情况。这样的结果,因此,建议远程面部措施的比较分析与可能的原位实验记录。

3所示。虚拟实验分析

3.1。远程测试

图的过程如图4是每个志愿者重复两次,第一次与一个静态VR输入和后来的VR视频虚拟漫步。所有的实验进行了远程Covid-19限制下流动,与笔记本电脑的支持,共享屏幕输入的刺激,和一个网络摄像头记录的参与者。


图4
流程图为虚拟实验调查。

邀请受试者初步了解如何开展实验工作。这一目标,设置适当的检查,以避免干扰影响备案采集和后处理分析。特别注意,确保最优的,主要是统一的环境照明和脸接触的参与者。屏幕的位置为每个参与者也检查,以避免扭曲或介绍误导倾向值实验采集。最后,参与者戴眼镜的存在或胡子被允许但是分别指出,对于一个更精致的分析收集的数据。一旦操作条件验证,输入源共享所有的参与者。在演讲期间,音频通信被允许向参与者提供额外的舒适。没有音频源确实是除了视觉输入。在每一个陈述,控制机器的摄像头被用来记录参与者的面部表情,一边看着屏幕共享。为此,初步尝试捕捉最佳凸轮分辨率和采样率。 The final choice resulted in high quality records with minimum 1280 × 720 (or 1920 × 1028) video resolution and a total of frames in the range of 4300 fo each signal (30–60, the range of frame rate; 12432 kbits/s, the average bitrate). The software analysis was based on all the collected frames for each record, thus requiring an average of 10 minutes/setup.

3.2。测量的原始信号

分析和解释参与者的面部表情和心率数据暴露在VR刺激是一个混合的方式进行。一个基本角色分配给FaceReader提供的自动分析TM为基本的人类反应的量化,情绪状态和人力资源数据如图2。此外,软件的手册细化结果代表了分析的关键步骤。

使用选定的商业软件,因为它是基于人工智能工具,可以有效地检测主观情感,人类的反应,和人力资源参数输入视频记录。基于500年工作要点的描述面部动作,输出的分类N= 7基于面部表情紧张状态包括“幸福”、“悲伤”、“害怕”,“恶心”,“惊讶”,“愤怒”和“中性”的感觉。这些国家是标准化和量化的瞬时评估行动单元(AU)基本情绪。等等,一个额外的内在的优势的光学测量软件是由使用人力资源的主题,基于复杂远程photoplethysmography (rPPG)光学技术。rPPG模块分析人力资源数据和人力资源变化输入视频的参与者,通过量化的光量,反映在他们的脸。后者与心脏周期和血容量的变化基于视频摄像机捕捉到(40]。不同的文献研究证明远程人力资源分析可以是强大的和有效的41- - - - - -44]。设置条件的限制要求实验是妥善解决。可能的运动参与者(即。,while walking, talking, etc.) may result in overestimates or underestimates for real HR data [45,46]。

在目前的研究中,隐含的优势是由常数为所有参与者和环境条件的主要定位在整个实验分析(坐在椅子上)。此外,初步检查设置的特性导致输入视频记录软件一般分为“高质量”为远程视频来源分析(图5)。的一个例子来自和人力资源记录如图6涉及的参与者。实验测量了每个参与者/虚拟实验/内部状态事实上盟图表的形式收集单基本情绪(范围从0到1)和人力资源数据(bpm),作为时间的函数。


图5
质量水平为每个参与者的输入视频记录,在静态或动态虚拟输入刺激。

图6
非盟的例子(0 - 1)记录的面部表情和人力资源数据(bmp),随着时间的实验分析,获得虚拟现实刺激下的参与者之一。
3.3。后处理策略测量原始信号

一组图表同意图6被用于人类反应的解释和分析其可能的相关性对VR刺激。这一目标,后处理反馈志愿者也被用来进行复核的情绪状态。值得注意,图6省略了第一个瞬间的记录,与每个参与者进行了初步探讨,提供指导,并创建一个舒适的条件。

3.3.1。行动单位和情感

考虑到多个非盟记录收集每个参与者/州/ VR刺激,后处理的第一步在于单来自的详细分析。正常化的第一个工作是在非盟的记录,以提供一个更独立的分析和比较,非盟记录多个参与者。这是测量 与0≤t≤120年代和非盟规范(t),每个参与者的规范化记录,情感,和虚拟现实场景中,瞬间的时间t;非盟原始(t),每个参与者的原始信号记录,情感,和虚拟现实场景中,瞬间的时间t;非盟最初,avg每个情感的平均值、参与者和虚拟现实场景(初级阶段)。

在方程(1),基本情绪的个人记录,非盟规范(t),在基本的pos先后分组 (t)和否定 (t)的阴谋。在pos (t),非盟的数据在感情标记为“快乐”只被认为是:

同样,否定 (t)的输入数据集包括标记为“悲伤”,感觉“生气”,“害怕”,和“恶心”:

“惊讶”非盟的数据(“苏尔(t)”)是so-calculated pos的忽视 (t)和否定 (t但单独分析)信号。根据个人主体、上下文和刺激,“惊讶”国家可以事实上通常与正面或负面情绪25]。出于同样的原因,“中性”是省略的研究中,由于虚拟远程设置。情感的最后标记数据分析的基础上主要来自在给定的时间t,苏尔(t)输入叠加 或

总之,舒适的最后检测趋势对于一个给定的视觉刺激是百分比变化的基础上,阐述了信号,在时间的分析。在每一个增量t的实验中,POS的情感变化进行了计算 (t)和否定 (t)数据 与Y= POS (t)或否定 (t),分别在图的例子7。

(一)
(一)
(b)
(b)
图7
(一)计算POS的例子 和(b)底片 非盟信号的测量,获得了VR输入源下的参与者之一。

流行的情绪状态(因此安慰趋势)分析成立,紧张情绪的绝对最大值和最大/最小百分比变化。每一次即时t与最后一个POS或否定标记分类,独特的发现从数据精化。统一的“安慰”价值C (t)= POS或底片(基于流行的紧张状态)是分配给每个参与者/即时/场景中,为了便于比较分析的多个信号和刺激。更准确地说,对于静态VR,主/流行的情感计算基于来自每一个输入项和27个动态虚拟输入,注意力还集中在基于来自主要的情绪,但对于特定的帧只从绝对非盟的峰值检测和选择和构建配置。

3.3.2。心率和情感

精化人力资源数据来源于rPPG技术是基于单一措施的分析实验的时间。文学的研究(见,例如,21)和图8)表明,人力资源措施可以提供有用的反馈量化的情感和人类的感情。在目前的研究中,也基于刺激的持续时间相对较短,注意力都集中在人力资源数据趋势与面部表情的比较测量,对于一个给定的参与者/刺激。在目前的研究中,人力资源是贴上人力资源的变化+(t)或人力资源- - - - - -(t),分别为(0≤t≤120年代) 或

(一)
(一)
(b)
(b)
图8
心率分析虚拟实验的时间:(一)过程中提供21)(图复制CC-BY许可协议的条款和条件下)和(b)当前的研究。

在节3.3。1,一个统一的“舒适”C(t)被分配到人力资源+和人力资源−参数,以便每个瞬间t可以量化的方程(7)与POS或否定的反应。护理是特别是人力资源+数据,以发现可能不适/ NEG志愿者的感觉,而人力资源(HR降低−)与舒适的情况下。此外,一个空安慰重量被分配到人力资源限制条件(t)=人力资源(t1)。

3.3.3。测量心率的相关性和面部表情

来自和人力资源的结合分析结果对参与者的舒适度量化由归一化权重的比较实验。在这种方式中,注意力集中单一的分析阐述了信号对于一个给定的参与者和刺激(人力资源或面部AU)在人力资源和面部表情的同步分析数据为一个参与者,在实验的时间;在这种情况下,注意力都集中在非盟的潜在协议在给定的时间和人力资源数据和趋势t在分析整个组志愿者的反应趋势

4所示。刺激和结果的讨论

4.1。静态虚拟输入

的参与者受到选择27照片,等距的5秒的时间间隔。图9显示了一些示例,标签#n表示项目的顺序。对于每个主题,刺激序列保持固定。项目选择的杂志,科学期刊,建筑公司网页,和报纸。主要优势的选择项目从初步CAWI调查(步骤1图3)。

(一)
(一)
(b)
(b)
(c)
(c)
(d)
(d)
(e)
(e)
(f)
(f)
(g)
(g)
(h)
(h)
(我)
(我)
图9
的静态输入源选择静态虚拟现实实验:(a)私人房间(美国Pioneertown离网itHouse;©Airbnb);(b)阿姆斯特丹RAI酒店,问他(由©);(c) Hongyagu桥、河北、CN(©路透/ Stringer);(d) windows下爆炸危险;(e)楼梯(苹果立方体,纽约,美国©Sedak GmbH & Co KG);(f)外观和墙壁;(g)窗口下车辆的影响;(h)太空针塔(美国西雅图,华盛顿州);(我)的摩天大楼(美国芝加哥威利斯大厦)。 (a) Item #1; (b) item #2; (c) item #4; (d) item #6; (e) item #8; (f) item #11; (g) item #12; (h) item #15; (i) item #20.
4.2。基于来自和人力资源数据分析的普遍反应

平均POS和负的反应是首先计算为每个静态条目和参与者。图10显示了普遍反应组志愿者,给予重点测量(a)不适(底片和人力资源+数据)或(b)安慰(POS和人力资源−),分别。

(一)
(一)
(b)
(b)
图10
检测的反应(对整个组的参与者),作为时间的函数的分析,基于面部表情或心率数据。在证据,不适(a)或(b)舒适的参与者。

据不同的时间即时被选中,如图10,值得注意的变化感兴趣的POS /底片和人力资源+/人力资源−志愿者的数据。图表显示了一个明确的情绪变化和人力分配刺激的反应,明显波动的POS和负的数据。而平衡的POS /否定条件可以注意到一些实验的瞬间。而且(至少对于一些间隔),一个好的相关性NEG /人力资源+可以观察到的趋势,以同样的方式POS /人力资源−时间的变化。在这项研究的局限性,这样的发现证实了人力资源增加相应为参与者不适和负面情绪,而人力资源相关的减少可以更舒适的情况和紧张状态。

更简洁的分析测量来自每个刺激的确可以和人力资源数据进行基于图11,平均实验结果提出了27项(5秒)。底片和人力资源的良好匹配+数据的大部分照片是值得注意的。而关闭协议(但数量有限的项目)也可以观察到POS和人力资源−趋势,从而执行过程的潜力。


图11
检测的反应(对整个组的参与者),输入刺激的函数,根据面部表情或心率数据。在证据,参与者的不适。

在这方面,一些第一次的结论对实验方法可以在全球结果分组和分析项目的特点主流否定反应(# # # 14 # 19日25日27),流行的POS反应(20 # 1,# 10 #,# 21),主要是“平衡”底片和POS反应(# 2,# 3,# 5,# 15 # 16),流行的底片人力资源值有一个很好的匹配+反应,表示不适(# 19日# 25)流行的POS人力资源值有一个很好的匹配+反应(# # # 10 # 20日,21日24)。

选择项目标志着否定和POS反应提出了数字12和13,分别。

(一)
(一)
(b)
(b)
(c)
(c)
(d)
(d)
(e)
(e)
(f)
(f)
图12
与流行的静态输入项(a) - (b)底片,(c) - (d) POS反应,或(e) - (f)平衡NEG-POS反应:(a)张家界桥,湖南,CN(©盖蒂图片社);(b)悬崖精品酒店概念(©Hayri Atak);(c)玻璃地板系统的模型(©Vitroplena投资兴建,是);(d)墙(阿姆斯特丹、问(©'DAM Lookout));(e)墙(玻璃馆Rheinbach DE(从47](©(F) Wellershoff));(f)屋顶(植物园、阿姆斯特丹、问)。(a)项# 25;(b)项# 27个;(c)项# 10;(d)项# 21;(e)项# 3;(f)项目# 16。
(一)
(一)
(b)
(b)
图13
静态输入项具有良好匹配的底片(POS)和人力资源变化:(一)Markthal,鹿特丹,NL (©MVRDV);(b)胡伯图斯酒店(Valdaora、IT、©设计&合同)。(a)项# 19;(b)项# 24。
4.3。基于项目的主题分析的反应

特别照顾了分组实验测量分析的静态照片。的注意力都集中在玻璃结构和组件的代表项目大类和建成环境,即:A组:步行系统和结构或玻璃元素特点是下跌的风险居住者(项目# 4,# 8 # 10 # 13 # 15 # 17 # 18、20 #,# 22 # 23日和# 27)。B组:玻璃系统或元素伤害和/或在风险(项目# 6,# 9 # 12,和# 25)。C组:其他(# 1,# 2,# 3,# 5,# 7 # 11 # 14 # 16 # 19日# 21 # 24日和# 26)。

图14报告剩余静态项目27个全套的图片,而表1总结了基于面部表情和心率的普遍反应参数分组项目的测量(%)。

(一)
(一)
(b)
(b)
(c)
(c)
(d)
(d)
(e)
(e)
(f)
(f)
(g)
(g)
(h)
(h)
(我)
(我)
(j)
(j)
图14
静态输入项:(a)私人房间(美国Pioneertown离网itHouse;©Airbnb);阿姆斯特丹(b)玻璃砖块(香奈儿商店,问,©MVRDV);(c)分层(从[复制48)根据CC-BY许可和权限);(d)人行天桥(THA Mahanakhon、曼谷、©Tripadvisor);(e)屋顶(英国伦敦圣玛丽斧街30号塔©ArchDaily);(f)人行桥(玻璃桥、里斯本、PT,©Schlaich Bergermann伙伴,DE);(g)人行天桥(贾斯珀国家公园,CA,©盖蒂图片社);(h)人行道(悬崖人行天桥、CN©环球时报);(我)观景台(美国芝加哥360年芝加哥倾斜,©Tripster);(j)水下餐厅(N)©Dezeen。(一)项目# 5;# 7 (b)项; (c) item #9; (d) item #13; (e) item #14; (f) item #17; (g) item #18; (h) item #22; (i) item #23; (j) item #26.
表1
分析现行静态虚拟现实项目的反应(%值给定的项目)。

值得注意,有一个明显否定响应组a和B所具有的一个主要参与者的风险。特别是,损害的存在(B)唤起高不适在大多数的志愿者。除此之外,在C组的一组照片,一个更加平衡的响应进行了测量。在A组图片,实验结果表明,行人玻璃系统涉及人类最高的反应和内在的不适,相比于其他建筑玻璃解决方案。效果可以通过人机交互的合理结构成为主流。重要的是要注意到POS居住者的效果图片,,例如,对于项目# 10。

即使在本试验研究的局限,收集到的结果表明,至于玻璃系统的结构设计优化设计保持健壮性、稳定性、和整体保护使用者的反馈,人类第一次反应略的POS的感情。在这方面,它必然需要进一步探索这种场景和扩展虚拟现实实验和田间试验阶段,以捕捉人类反应的活跃行人和把这些情感与结构振动和其他主要的力学参数对结构本身的动态特性影响下的人行走。

人力资源+和人力资源−关联表1最后,收集到的结果表明与面部表情的结果也推荐一些协议的需要在这个方向(即更扩展分析。、志愿者的数量/刺激)。

5。讨论的结果从动态虚拟现实实验

第二阶段的远程进行调查与同一组参与者接触到一个虚拟的走在一个玻璃的环境。主要优点是适应的VR剪辑代表一个真实的案例研究构建(忠利房地产法国分公司)位于巴黎。建筑,如图15,目前正在装修,特点是大量的结构玻璃外墙、屋顶和地板。为了保持总持续时间120秒整个实验分析,案例研究构建片段的选择是分为三个不同的虚拟走(40秒/每个),意识到在屋顶或阳台级别(W1),在地面,从建筑的主入口(W2),在第一级(W3),在内部开放空间。更多的细节,走在以下的特征:W1(室外):秋天的风险(玻璃栏杆)和玻璃外墙的存在。W2(室内):秋季(玻璃地板)的风险,而且玻璃屋顶,玻璃墙和内部分区。W3(室内):瀑布(玻璃栏杆)和风险的玻璃地板(仅视觉刺激)。

(一)
(一)
(b)
(b)
(c)
(c)
(d)
(d)
(e)
(e)
(f)
(f)
图15
选择从虚拟现实视频截图帧(由©忠利房地产法国分支,改编自http://www.helloworldparis.com)的灵感来自于案例研究宫在巴黎,FR: (a)(从列氏寒暑表街)的建设;(b)内部开放空间;(c)高层阳台;(d)玻璃锥形信封/外观;(e)玻璃地板(从顶部/地面);(f)玻璃屋顶(从底部/地面)。

图16显示了POS的分析、否定和人力资源+数据组的志愿者。分散情绪反应的动态虚拟现实场景中作证的志愿者。此外,人力资源+趋势的观察组志愿者与底片数据密切相关,从而确认和执行,根据当前设置的限制,实验结果部分4。


图16
检测的反应(对整个组的参与者),作为时间的函数动态分析的虚拟现实场景。

在图的兴趣16的局部和全局上下POS或底片的山峰(因此人力资源+数据)与视觉刺激及其相关性。主要NEG /人力资源+山峰的不适实际上是检测条件的存在户外或室内栏杆(下跌)的风险地板(下跌)的风险,

而主要的舒适的响应情况进行计算外墙/墙(没有直接接触)和屋顶组件(没有直接接触),

因此建议再次达成协议与实验结果从静态虚拟现实场景。

另一方面,人力资源分散和疲软的进化+是注意到在图数据与负的值16相比,节4。能找到一个这样的结果的原因在刺激本身的动态特性20.,21]。

当然,直接比较静态或动态虚拟现实刺激下人们的反应是不可能的。上下文特征以及参与者的主观反应在给定远程场景可能会受到几个方面的影响。在图17这一目标,分析心率参数显示所有志愿者暴露在两种实验条件。大部分制服下静态或动态响应刺激只能观察到几个参与者。

(一)
(一)
(b)
(b)
图17
人力资源数据(bpm)涉及参与者在静态或动态虚拟现实设置:(a)和(b)平均标准差。

在这方面,未来的调查将进行详细量化更多使用者的主观反应在玻璃建筑场景,以及设计参数的相关性和人类反应的定量数据。最重要的是,实验仪器的配置将检查在现场场景与实际走的参与者和一个新的校准他们的主观感受。

6。结论

分析、量化和优化建筑环境的舒适性是几个设计领域的目标,取决于几个工程方面,在数学上可以控制,以满足特定的性能指标。典型的例子涉及到结构、能源和热设计问题。另一方面,人类的反应也敏感的参数,发现起源在用户的主观感受,以同样的方式,所谓的“情感结构”旨在唤起住户的积极响应。

本文给出了实验分析和解决支持情绪和紧张状态的定量测量和分析用户对于选择建立场景,对增强设计策略的定义,结合工程目标/方法与架构概念,技术解决方案,唤起顾客的主观感受。在这一过程中,主要优势是来自虚拟实验技术和面部表情的使用商业软件都能捕捉到微表情和紧张状态的参与者(基于面部动作单元(au)),以及心率(HR)参数。一群10名志愿者实际上是暴露在静态和动态玻璃环境的视觉刺激。

通过设计一个输入刺激的特点是普遍的角色结构玻璃元素(即。,roofs, floors, balustrades, etc.), the attention was focused on the quantification of the herein called “positive” (POS) or “negative” (NEG) feelings of participants based on their facial microexpressions and feedback, as well as to address the possible correlation of heart rate modifications with the so-detected POS and NEG emotions. As shown, the analysis of remote experimental measurements gave evidence of some good correlations of facial expression parameters, HR trends, and input stimuli, and this was found in agreement with preliminary expectations at the time of the experimental planning. Postprocessing feedback also suggested the use of remote tools and facial measurements in support of comfort analysis, as a direct quantitative measure of nervous states evoked by virtual stimuli. The remote measurement of HR variations for participants was then addressed to explore their potential correlation with selected input stimuli and corresponding facial expression/emotional state. Well promising outcomes were observed through the postprocessing analysis, with general HR trends in correlation with facial microexpressions outcomes, for most of the stimuli. On the other side, while proving the efficiency of the approach, the same experimental outcomes highlighted scattered human reactions for some of the stimuli, thus enforcing the need of additional in situ experimental procedures to address more in detail the emotional state and trend of glazing customers. [49]。

数据可用性

研究数据用于支持本研究的发现可以从相应的作者。

的利益冲突

作者声明没有利益冲突的研究。

确认

Seretti Vetroarchitetture开发。http://www.seretti.it)被公认为共享的动态虚拟视频案例研究构建在巴黎(由©忠利房地产法国分支,改编自http://www.helloworldparis.com)。所有的参与者自愿和积极促成了试验研究热情地承认。特别感谢将女士Corine Tetteroo (Noldus信息技术bv, NL)。