EmoShortcuts：用于社交混合现实化身的情感表达身体增强

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我们提出了 EmoShortcuts，一个新的社交混合现实框架，通过动态增强化身的身体手势来反映用户的情感状态来增强情感表达。虽然社交MR通过化身实现沉浸式远程交互，但由于头戴式显示器（HMD）追踪的局限性（例如缺少踩脚或防御姿势等下肢运动）以及用户在多任务处理时倾向于忽略非语言表达，传达情感仍然具有挑战性。EmoShortcuts 通过引入一个增强框架来解决这些挑战，即使在用户身体运动受到限制时也能生成富有表现力的身体手势。我们与12名参与者进行了形成性研究，以确定情感表达的关键挑战并探索用户对AI辅助手势增强的偏好。基于这些见解，我们设计了一个支持自适应手势增强的界面，并允许预设和实时用户控制。通过广泛的用户研究（n=16），我们的发现表明 EmoShortcuts 显著提高了情感表达准确性并降低了认知工作量，展示了其在更沉浸式和情感丰富的虚拟通信中的潜力。