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Virtual environment trajectory analysis: a basis for navigational assistance and scene adaptivity

机译：虚拟环境轨迹分析：导航辅助和场景适应性的基础

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This paper describes the analysis and clustering of motion trajectories obtained while users navigate within a virtual environment (VE). It presents a neural network simulation that produces a set of five clusters which help to differentiate users on the basis of efficient and inefficient navigational strategies. The accuracy of classification carried out with a self-organising map algorithm was tested and improved to in excess of 85% by using learning vector quantisation. This paper considers how such user classifications could be utilised in the delivery of intelligent navigational support and the dynamic reconfiguration of scenes within such VEs. We explore how such intelligent assistance and system adaptivity could be delivered within a Multi-Agent Systems (MAS) context. (c) 2004 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译：本文介绍了用户在虚拟环境（VE）中导航时获得的运动轨迹的分析和聚类。它提供了一个神经网络仿真，该仿真产生了一组五个群集，这些群集有助于在有效和无效的导航策略的基础上区分用户。测试了使用自组织映射算法执行的分类的准确性，并通过使用学习矢量量化将其提高到超过85％。本文考虑了如何在智能导航支持的交付和此类VE中场景的动态重新配置中利用此类用户分类。我们探索如何在多代理系统（MAS）上下文中提供这种智能协助和系统适应性。 （c）2004 Elsevier B.V.保留所有权利。

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