Avec l'expansion de l'informatique dans tous les domaines de la vie courante, les interactions avec des agents virtuels sont devenues courantes. Par ailleurs, nous savons que les émotions influencent les interactions entre individus. Dans cette thèse, nous nous plaçons dans le cas de la marche expressive non contrainte pour étudier, dans un premier temps, l'influence des émotions sur les interactions entre deux marcheurs réels. Puis, dans un deuxième temps, nous nous intéressons aux interactions entre un marcheur expressif virtuel et un sujet réel. La première étape de ce travail a consisté à concevoir et valider un protocole expérimental permettant l'analyse de marches expressives non contraintes. Nous avons ainsi capturé les mouvements de deux acteurs dans des tâches de marche seul ou en groupe. Dans la deuxième partie de ce travail, nous avons étudié les données de marche en groupe afin de mettre en évidence l'émergence d'un comportement de synchronisation entre les marcheurs de type meneur-suiveur. Nous avons également montré que les caractéristiques des émotions (comme le dialogue par exemple) peuvent avoir une influence sur cette synchronisation. Enfin, dans la troisième et dernière partie de cette thèse, nous avons étudié l'influence des émotions sur les interactions entre un humain virtuel et un humain réel. Pour cela, nous avons adopté une démarche en trois étapes : conception et analyse d'une base de données de marches expressives entre deux acteurs réels en ligne droite ; validation de la base de données par une étude en perception ; animation d'un humain virtuel grâce aux données de la base de données puis analyse de la marche entre des sujets réels et l'humain virtuel. Les résultats obtenus ont montré une forte similarité entre les deux situations.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00938469 |
| Date | 19 December 2013 |
| Creators | Perrinet, Jonathan |
| Publisher | Université Rennes 1, Université Rennes 1 |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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