L’Homme-Foule : Vers des captures de mouvements de foules basées sur un seul utilisateur immergé en réalité virtuelle

Les données de mouvements de foule sont essentielles pour comprendre et simuler leurs comportements. Ces données sont toutefois rares en raison des multiples difficultés liées à leur collecte. Récemment, la réalité virtuelle (RV) a commencé à être utilisée pour étudier le comportement individuel dans les foules, généralement en immergeant les utilisateurs dans des foules virtuelles et en capturant leur comportement.
Dans cette thèse, nous proposons et évaluons une nouvelle approche utilisant la RV, qui lève les limites des expériences réelles pour l’acquisition de données de mouvements de foules. Nous appelons ce nouveau paradigme « One-Man-Crowd ».
Nous proposons tout d’abord de capturer les mouvements de la foule avec un seul utilisateur. En enregistrant les trajectoires passées et les mouvements du corps de l’utilisateur, et en les affichant sur des personnages virtuels, ceux-ci construisent progressivement le comportement global de la foule.
Nous proposons ensuite un nouveau concept de foule contextuelle qui s’appuie sur l’utilisation de la simulation de foule pour atténuer les biais comportementaux des utilisateurs lors de la procédure de capture.
Nous mettons en œuvre deux stratégies différentes, à savoir un processus Replace-Record-Replay (3R) et un processus Replace-Record-Replay-Responsive (4R).
Nous évaluons et validons l’approche proposée en reproduisant et en comparant au total cinq expériences de foules réelles. Nos résultats suggèrent que le paradigme One-Man-Crowd est une approche prometteuse pour l’acquisition de données réalistes de mouvements de foule dans des environnements virtuels.