Visual Perception and Evaluation of Photo-Realistic Self-Avatars From 3D Body Scans in Males and Females

Thaler, Anne; Piryankova, Ivelina; Stefanucci, Jeanine K.; Pujades, Sergi; de la Rosa, Stephan; Streuber, Stephan; Romero, Javier; Black, Michael J.; Mohler, Betty J.

doi:10.3389/fict.2018.00018

原创研究文章

前面。ICT，2018年9月4日
第二节虚拟环境
2018年第5卷| https://doi.org/10.3389/fict.2018.00018

男性和女性三维人体扫描对光真实自我形象的视觉感知和评估

安妮·泰勒^1,2^*

伊芙琳娜·皮里扬科娃¹

珍妮·斯特凡努奇³

塞尔吉Pujades²

斯蒂芬·德拉·罗莎¹

斯蒂芬·斯特鲁伯²

罗梅罗²

迈克尔·J·布莱克²

贝蒂·莫勒^1,2,4

¹德国图宾根马克斯·普朗克生物控制论研究所人类感知、认知和行动
²感知系统，德国图宾根马克斯·普朗克智能系统研究所
³美国犹他州盐湖城犹他大学心理学系
⁴德国达姆施塔特科技大学电机控制与学习

创建或流媒体照片真实感自反器对于旨在复制真实世界体验的感知和行动的虚拟现实应用程序非常重要。数字自反器的出现和识别对于与远程呈现、实体化虚拟现实或沉浸式游戏相关的应用程序可能特别重要。我们调查了在使用自拍器的视觉线索（形状、纹理）来估计体重和评估化身外观时的性别差异。使用全身扫描仪捕获每个参与者的身体几何和颜色信息，并基于统计身体模型创建一组具有真实体重变化的3D虚拟化身。此外，还创建了第二组化身，其平均基本体型与每个参与者的身高和体重相匹配。在四组心理物理实验中，通过操纵身体形状（自身、平均）和纹理（自身照片真实感、棋盘格）来评估视觉线索对体重估计准确性和对体重变化敏感性的影响。这些化身出现在大屏幕上，参与者回答化身的重量是否与自己的体重相符。参与者还将化身的重量调整到他们想要的重量，并评估化身的外观是否与自己的身体相似，是否神秘，以及是否愿意接受它作为自我的数字表示。心理物理实验的结果显示，在估计化身体重的准确性方面，性别没有差异。然而，男性接受了更大的化身重量范围，以对应他们自己的化身。就理想体重而言，女性（而非男性）想要更瘦的身体。关于化身外观的评估，问卷调查结果表明，对于更高的相似性评级，自己的照片逼真度纹理对男性更重要，而自己的体型似乎对女性更重要。这些结果表明，在创建自我增值器时需要考虑性别因素。

1.简介

对现实世界和虚拟现实中空间感知的研究表明，身体对于准确感知空间布局很重要(Ries等人，2008年;Linkenauger等人，2010年;Mohler等人，2010年;McManus等人，2011年). 例如，有人建议使用自己的身体尺寸（例如眼睛高度）来缩放环境(Leyrr等人，2011年)，体重(Piryankova等人，2014b)，手动大小(Linkenauger等人，2011年)、腿、脚和手臂的长度(Mark和Vogele，1987年;2015年6月等;Linkenauger等人，2015年). 这些结果表明，人类依赖其视觉身体维度进行空间感知，并迅速使其对周围世界的空间解释适应新的身体维度。结果表明，对于许多旨在将空间信息从虚拟世界传输到现实世界的虚拟现实应用程序来说，提供按大小定制的虚拟化身可能很重要。阿凡达被用于各种应用和研究领域，如医疗保健(Stevens等人，2006年;Combs等人，2015年)，教育(Hayes等人，2013年)，远程通信(Slater and Steed，2002年;Garau等人，2003年;Bailenson等人，2006年;Biocca，2014年)，沉浸式游戏(克里斯托和迈克尔，2014年)虚拟服装试穿与真实服装动画(Magnenat-Thalmann等人，2011年;Guan等人，2012年;Pons-Moll等人，2017年)，设计过程(谢尔曼和克雷格，2002年)和人体工程学(巴德勒，1997年;洪伦等，2007).

创建或选择一个化身至少需要三个主要考虑因素：身体和面部的整体形状、皮肤和衣服的特殊性（身体的纹理）以及动画化身的能力。在大多数研究中，化身都是通过使用先前建模或购买的化身套件创建的，例如，来自Rocketbox Studios GmbH、Mixamo、Poser或Open-Source Software MakeHuman（另请参阅Spanlang等人，2014年). 一种新的方法是SMPL(Loper等人，2015年),http://smpl.is.tue.mpg.de/，它为研究人员提供的化身显然没有用户的身份，但可以根据身体尺寸和形状进行个性化。此外，近年来，一些低成本的3D身体扫描系统，如商品深度和相机传感器(Shapiro等人，2014年;Malleson等人，2017年)或者微软的Kinect传感器已经可以用于创建自反器。

更复杂的3D扫描系统也被用于创建个性化的化身，以研究身体感知(Piryankova等人，2014a;Mölbert等人，2017a;Thaler等人，2018年)以及对使用三维人体扫描进行服装定制和选择的态度(Lee等人，2012年). 扫描系统能够捕捉身体的形状和纹理。然而，即使提供了最佳的3D扫描功能，人们如何看待基于3D扫描的个性化自拍，以及他们是否接受虚拟化身作为自己的虚拟表示，仍然存在一个悬而未决的问题。

定制自拍时，有几个方面需要考虑：“从身体尺寸来看，虚拟化身是如何被视觉感知的？”和“如何根据与自身身体和所需身体的相似性评估虚拟化身的外观？用户会接受它作为自我的数字表示吗？”这种区别与对人的身体意象的研究相类似，传统上人们把身体意象描述为由两个基本上独立的成分组成：一个是感知自己身体尺寸的准确程度的感性成分，另一个是指评价自己的外表的认知情感成分(加德纳和布朗，2011年). 由于对化身感知的研究是一个较新的领域，我们认为，如何评估化身感知，可能来自对身体感知长期研究的考察。几十年来，人们开发了许多不同的测量方法来评估身体意象的感知和态度因素（即真实身体）(汤普森，2004;加德纳和布朗，2011年). 身体图像的感知成分通常在体型估计任务中进行评估，该任务要求参与者估计自己身体部位相对于空间测量的尺寸（例如，卡尺；公制方法）或整个身体相对于另一个身体的尺寸（描绘方法）。描述性方法具有测量整体感知的优势，并且比度量方法更具生态有效性。使用心理物理范式，参与者通常会看到个性化或非个性化数字身体（照片、视频，有时还有化身）在身体尺寸上的不同，并被要求识别最能代表自己的身体。这些实验的结果为估计体型的准确性以及对体型变化的敏感性提供了衡量标准。因此，在当前的论文中，我们将使用类似的心理物理范式来评估自我还原的感知。

虽然男性的身体意象最近开始被研究，但大多数文献都关注女性的身体意象。对女性的关注可能是因为女性饮食障碍的发病率较高，以及研究结果表明这些障碍与体型感知的扭曲有关(汤普森等人，1999年). 此外，还发现健康女性无法准确估计自己的体重(Piryankova等人，2014a;Mölbert等人，2017年a;Thaler等人，2018年). 先前的研究发现，处于正常体重指数（BMI）范围内的健康女性略微低估了自己的体重，与肥胖女性相比，她们更愿意接受苗条的身体(Piryankova等人，2014a;Mölbert等人，2017a). 很少有研究对男性的体型估计以及这些估计中潜在的性别差异进行研究。很少有关于男性体型估计的研究通过比较超重和肥胖男性与正常体重男性来关注体重状况如何影响对自身体型的感知（有关综述，请参阅加德纳，2014). 然而，这些研究并没有使用生物特征看似合理的身体刺激，也没有进行性别比较。在目前的研究中，我们探讨了男性如何用生物识别的自我化身来估计自己的体型，并假设男性不会像女性那样低估自己的体重。作为对这一假设的支持，文献表明男性往往比女性对自己的身体更满意(Feingold和Mazzella，1998年)更关心他们的肌肉(金发，2008)，而女性的不满主要集中在体重上，希望自己更瘦(Grabe等人，2008年). 这种性别差异“肌肉与体重”反映了男性和女性的社会审美理想，也反映在人们选择在视频游戏中自我展示的自我增值器上(Dunn和Guadagno，2012年;Ducheneaut等人，2009年).

因为体型，在很大程度上是体重，是成年人身体在一生中变化最大的因素(GBE，2013年)，我们选择将研究重点放在体重感知上。在这里，我们使用类似镜子的虚拟现实（VR）设置，质疑在使用静态自拍器的视觉线索（形状和纹理）来估计体重和评估化身外观时是否存在性别差异。为了评估化身的视觉感知，我们使用了两种心理物理范式，并结合3D身体扫描和生物统计似是而非的体重变化。第一种范式包括一项选择性强迫选择任务（1AFC），参与者在该任务中估计呈现的身体是否与自己的体重相符。第二种测量方法是调整任务（MoA），参与者调整虚拟身体，直到其与自己的体重相匹配。最后，参与者还将化身调整到他们想要的体重，并根据感知到的与自己身体的相似性、神秘感以及接受该化身作为自己数字表示的意愿来评估化身的外观。

此处呈现的女性研究结果部分发表于Piryankova等人（2014a）其中，重点是用于估计自己体重的视觉线索，并建立在虚拟现实中研究自我身体尺寸感知的心理物理方法。在本研究中，我们关注性别差异¹使用视觉线索感知化身的重量，以及与在沉浸式VR中提供个性化自我还原相关的因素，例如根据与自己身体的相似性、化身的神秘性以及化身作为数字自我的相似性来评估化身的外观。男性数据和VR相关评估因子（神秘度和数字自我测量）之前未公布。

2.方法

2.1. 参与者

视力正常或矫正至正常的13名男性和13名女性白种人参与者参加了实验（见表1用于参与者的描述性统计）。男性和女性参与者的BMI代表了德国人口(GBE，2013年). 参与者出具了书面知情同意书，并获得每小时8欧元的补偿。实验方案得到了图宾根大学当地伦理委员会的批准，并根据《赫尔辛基宣言》进行。

表1

表1参与者的描述性统计数据（13名男性，13名女性）。

2.2. 视觉刺激

使用3D全身扫描系统（佐治亚州亚特兰大市3dMD）对每位参与者进行身体扫描。该系统由22个立体声单元组成，每个单元由一对黑白摄像机组成，它们观察散斑投影仪投射的纹理光模式，以及一个500万像素的彩色摄像机，用于捕捉人体纹理。人体扫描系统的空间分辨率约为1毫米。为了准确地描述体型，所有参与者都穿着灰色紧身短裤和无袖衬衫。为了减少头发造成的扭曲，参与者戴了一顶发帽。每个参与者都以三种不同的姿势（中性姿势、A姿势、T姿势）进行扫描，以减少由于遮挡或处于扫描仪的捕获空间之外而导致的网格和纹理中的数据丢失。为了生成身体刺激，将三个高多边形网格合并并首先注册到统计身体模型中，如下所述Hirshberg等人（2012）纹理是根据三次身体扫描的RGB图像生成的。

统计人体模型由一个模板网格组成，该模板网格可以在形状和姿势上变形，以适合三维扫描。在CAESAR数据集中，雌性的身体模型的形状分量是从2094个雌性身体中学习的，雄性的身体模型的形状分量是从1700个雄性身体中学习的(Robinette等人，1999年)通过主成分分析，对消除姿态引起的变形后观察网格中的三角形变形进行分析。这使得可以在子空间中模拟身体形状变化，U型由前300个主要部件跨越，其中个人的体型，S公司_j，被描述为300个线性系数的向量，β_j，近似形状变形为S公司_j=Uβ_j+μ，其中μ是女性或男性群体的平均形状变形。

人体模型的姿势分量是从大约1200个不同姿势的人的三维扫描中训练出来的，并描述了由于身体部位的旋转而产生的变形。在配准过程中，识别姿态和形状参数，并通过最小化模板网格与扫描之间的距离，将模板网格转换为扫描。注册扫描后，将基于22个RGB校准图像中的像素为每个参与者的模型计算纹理贴图。纹理图在Adobe Photoshop（CS6，13.0.1）中进行后处理，以标准化每个性别参与者的纹理颜色，并隐藏小的人工制品。

为了生成每个化身的不同重量变化，线性回归因子X（X）在整个CAESAR数据集的拟人测量值A=[体重、身高、臂长、内接缝]和形状识别成分β之间进行了学习，因此差异||(一个|1)X（X）−β||最小化。这定义了每个参与者的形状和测量值之间的线性关系，并允许以在拟人测量中产生预期变化的方式修改β。给定每个参与者的体重w个，高度小时和注册，生成了9个体重指数不同的化身 $(1 + \frac{△ B类 M（M）我}{100}) \cdot \frac{w个}{{小时}^{2}}$ ，使用△体重指数={0，±5%，±10%，±15%，±20%}（图1). 通过改变形状向量来改变BMI，以便△β= $[\frac{△ B类 M（M）我}{100} \cdot w个, 0, 0, 0, 0] \cdot X（X）$ （即，将体重平均改变为BMI中所需的比例变化，同时保持某些测量值（身高、臂长和内接缝）不变。根据每位参与者的BMI变化百分比生成体重变化，选择与每位参与者的实际身体大小相等的身体。这确保了身体刺激的重量范围不会影响个体身体尺寸估计的准确性，正如之前由Mölbert等人（2017b）此外，正如韦伯定律所描述的那样，两个刺激之间的明显差异与它们的大小成正比(Gescheider，2013年)通过使用体重变化百分比，可以比较参与者对体重增加和体重减轻的敏感度，这与个人体型无关。

图1

图1一组个性化化身的示例，其具有在身体质量指数（BMI）上变化的自身形状和自身照片逼真纹理。此处显示的个人提供了书面知情同意书，表示其身体和面部可以在出版物中显示。

此外，为每个参与者创建了另一个具有不同整体体型的头像，但与参与者的身高、体重和性别相同（图2). 这是通过在CAESAR数据集中选择最接近女性或男性平均体型（含身高）的个体来实现的小时_平均值和重量w个_平均值). 然后，将该个体化身的身高和体重与每个参与者的九个化身的BMI相匹配，该BMI是通过将变形系数改变△β = $[\frac{△ B类 M（M）我}{100} \cdot w个 + (w个 - {w个}_{一 v（v）克}), (小时 - {小时}_{一 v（v）克}), 0, 0, 0] \cdot X（X）$ 九个化身的结果集显示参与者的身高和BMI步长相同，但相对身体比例和形状不同，从这里开始称为“平均”身体形状。

图2

图2.本研究中使用了四种不同的实验条件，使用了不同的纹理相关线索（自己的照片真实感、棋盘格）和形状相关线索（自身形状、平均形状）。此处显示的个人提供了书面知情同意书，表示其身体和面部可以在出版物中显示。

对于这两组化身（自己的体型、平均体型），以及每个男性和女性参与者，这九个化身在Autodesk 3ds Max 2015中进行了组合，因此可以以参与者实际BMI的0.05%为步长在身体之间进行变形。为了调查颜色信息（纹理）的影响在体重感知方面，生成了一个棋盘格纹理，删除了参与者特有的颜色细节。这种纹理还删除了身体的低级视觉特征，并将注意力吸引到整体身体形状上（见图2). 与单色哑光纹理相比，选择棋盘格纹理的原因是，照明会对低层次与整体身体特征的可用性产生更大的影响。在这项研究中，所有身体刺激的姿势都是相同的（通过保持姿势参数不变），以消除与姿势相关的任何感知效果。姿势参数向量计算为A姿势中所有注册扫描的平均姿势参数向量。

2.3. 实验设置和虚拟场景

在实验期间，参与者站在一个平面大屏幕沉浸式显示器（LSID）前一米处（图3，右侧）。视觉刺激用分辨率为1400 x 1050像素的Christie SX+立体视频投影仪投射到显示器上。投影面面积为2.16 x 1.62 m，地面偏移为0.265 m，视野为94.4°（水平）x 78°（垂直）。一个运动跟踪系统（ART SMARTTRACK）连接到平面LSID上，该LSID包括两个跟踪摄像头和一个带有反光标记的刚性物体，反光标记附着在快门眼镜上。这提供了运动视差并改善了对化身的距离感知。立体投影使用0.065 m的平均瞳孔间距（IPD）生成(Willemsen等人，2008年).Willemsen等人（2008）研究表明，与个体特定IPD相比，使用平均IPD不会影响距离判断。虽然0.065米的IPD比女性更接近男性的平均IPD(道格森，2004)，参与者对他们的立体视觉体验没有主观评论或抱怨。参与者戴着103°x 62°视角的快门眼镜（NVIDIA）（相当于平面LSID的2.52 x 1.2 m的面积），以便立体观看虚拟场景。虚拟场景中有一个空房间，一个栩栩如生的化身站在离参与者两米远的地方，保持a姿势（图3，左）。参与者通过按下操纵杆键盘上的按钮进行回应。

图3

图3。（左）参与者观看的虚拟场景；（右）参与者在大屏幕沉浸式显示器上观看个性化的头像。此处显示的个人已提供书面知情同意书，其身体和面部可以在出版物中显示。

2.4. 程序

实验过程分两个阶段进行。在第一次会议上，对参与者的身体进行了扫描。在第二节课中，参与者首先填写罗森博格自尊问卷(罗森博格，1965年)，然后是四组两个心理物理学实验。雌鼠的疗程间隔为m=13.23天（sd=6.39），雄鼠为m=113.31天（sd=58.91）。²

这些块在虚拟形象的视觉线索上有所不同（自己的形状具有自己的照片真实感纹理，自己的形状带有棋盘格纹理，平均形状具有自己照片真实感的纹理，以及平均形状具有棋盘格的纹理；图2). 块的顺序在参与者之间随机分配；街区内两个心理物理实验的顺序保持不变。在每个区块之后，参与者都有一个短暂的休息，并填写了一份后问卷，在该问卷中，他们按照7点利克特量表（例如，“化身与你有多相似？”和“化身的腿/臂/躯干/脸与你的身体有多相似？”）。此外，他们还从神秘感和愿意接受化身作为自我的数字表示来评估化身的外观。参与者被要求询问他们是否不理解这些问题，在这些情况下，他们解释说，不自然意味着在观看整个身体或身体部位时感到陌生和/或缺乏现实感。整个实验耗时约90分钟。

我们使用了两种心理物理测量方法：一种是具有两种反应可能性的单间隔强迫选择范式中的恒定刺激方法（1AFC），另一种是调整方法（MoA）任务。在1AFC任务的每次试验中，参与者都被要求通过回答“它和你的体重一样吗？是/否”的问题来判断所呈现的化身是否与他们的实际体重相符。九个化身（参与者实际BMI的0、±5%、±10%、±15%和±20%）中的每一个化身都被呈现了20次，总共进行了180次试验。试验被分成20个箱子，每个箱子里有9个化身，这样每个化身在重复之前都会出现一次。试验呈现在箱子中的顺序是随机的。在得到响应之前，虚拟形象一直可见，之后屏幕变黑了两秒钟，然后下一次测试开始。45次试验后，参与者得到了一次休息，以避免疲劳。他们被要求尽可能准确地作出回应。在完成1AFC任务后，参与者完成了两项MoA任务，其中他们首先调整化身的重量九次以匹配其实际重量，然后通过按下操纵杆键盘上的按钮九次以符合其理想（期望）体重。这九个试验的起始点都是随机排列的九个化身中的一个。参与者可以自由互动地探索参与者BMI的+20%至-20%的整个体重范围。九个身体之间的变形可能是参与者实际BMI的0.05%。实际体重的MoA任务被用作1AFC程序的融合测量，这两个任务都给出了视觉体重估计指标。如果MoA任务产生的结果与1AFC任务相似，那么这可能是一种有用的化身评估方法，因为它更快，并且由于步长更小，因此可以得到更精确的答案。

2.5。数据分析

为了控制通过使用性别特定模型生成与每个参与者的身高和体重匹配的平均体型的化身而引入的潜在偏见，计算了每个参与者自己和平均体型化身的身高和重量估计值。虽然虚拟化身的高度可以很容易地测量，但不可能直接称重。因此，使用了身体体积和体重之间的关系，并分别为女性和男性学习了允许根据体积预测体重的线性回归器。为此，SMPL车身模型(Loper等人，2015年)在CAESAR数据集中登记了所有女性和男性受试者(Robinette等人，2002年)并计算获得的注册量。CAESAR数据集中女性和男性受试者的体重测量值与SMPL拟合量呈线性关系，但每个性别略有不同。这两个回归变量使用迭代加权最小二乘法。基于估计的身高和体重，计算每个参与者的化身与具有自身体型的化身的平均体型的%-BMI偏差。为了确保具有自己体型和平均体型的化身的体型估计中的任何性别差异都不是由身体刺激量的差异引起的，然后在1AFC和MoA任务中使用%-BMI偏差来校正每个参与者对平均体型身体刺激的体型估计。

对于每个参与者，针对四种情况中的每一种情况，分别为九个化身确定了“它和你的体重一样吗？”4). 回答“是”的比例最高的身体反映了参与者的估计体重。为了分析参与者对比估计体重更瘦和更胖的体重变化的敏感性，根据Wichmann和Hill（2001）对于每个参与者和条件，峰值每一侧的斜率。心理测量功能沿x轴的位置（α）、斜率陡度（β）和峰值（λ）可以自由变化。地板性能（伽马）固定为零。估计体重的准确性和对体重变化的敏感性是相互独立的。例如，即使体重被低估或高估，对体重变化的敏感性也可能很高。在MoA任务中，根据每个条件和问题（当前体重、理想体重）计算每个参与者的九个回答的平均值。

图4

图4。1AFC任务中一名参与者的原始数据示例。

所有分析均在R v 3.3.2中进行。为了分析1AFC（峰值）和MoA任务（平均反应）中估计的自身体重如何根据体型（自身、平均）、质地（自身照片真实感、棋盘格）和参与者性别（男性、女性）而变化，重复测量方差分析（ANOVA）以身体形态和质地为被试内因素，参与者性别为被试间因素。为了分析拟合心理测量函数的斜率陡度如何根据形状、纹理和参与者性别而变化，进行了多层次回归分析。之所以选择多级建模，是因为对于某些参与者和条件，由于数据点数量不足，无法拟合威布尔函数。尽管数据丢失，但仍可以进行此分析，而方差分析对丢失的数据无效。使用R中lme4包的lmer函数进行分析(Bates等人，2015年). 坡度（β值）回归到形状、质地和参与者性别。所有因素都可以相互作用。具体来说，以下混合效应模型是用威尔金森符号拟合的(威尔金森和罗杰斯，1973年)]：坡度~形状*纹理*坡面*参与者性别+（形状+纹理+坡面|参与者）。因此，它包括了副主体随机斜率：形状、纹理和斜面。报告的结果采用了Satterthwaite自由度近似。对于成对比较，R中的lsmeans包(Lenth，2016年)已使用。

3.结果

与具有自身体型的化身的预测BMI相比，具有平均体型的化名的预测BMA男性低4.25%（se=0.4），女性低0.35%（se:0.3）。因此，在1AFC和MoA任务中，对每个参与者的平均形状化身的体型估计值进行了修正。

3.1. 阿凡达的视觉感知

3.1.1. 阿凡达体重的估计

我们研究了视觉线索（身体形状、纹理）对参与者估计化身体重的影响是否因男性和女性而异。作为衡量体重估计准确性的一个指标，我们首先考虑了参与者实际BMI中“这和你的体重一样吗？是/否”问题的回答中“是”的最高比例的BMI偏差。注意，由于身体刺激的高度保持不变，%-BMI偏差相当于%-体重偏差。以形状（自身、平均）和质地（自身照片真实感、棋盘格）作为受试者因素，以参与者性别（男性、女性）为受试者之间因素，对估计体重进行重复测量方差分析。

方差分析表明，质地显著影响估计体重，F类_（1，24）= 13.54,第页= 0.001, η²= 0.05. 对于具有真实照片和棋盘格纹理的化身，1AFC任务中的平均估计体重（以原始单位表示）（与参与者实际BMI的单位偏差%）如图所示5参与者报告说，与自己的照片逼真纹理（m=-1.54%，se=0.99）相比，体重明显较低的化身对应于他们棋盘纹理的实际体重（m=-4.42%，se=1.24）。一个样本t吨-测试表明，棋盘格纹理的估计体重与0（参与者的实际BMI）显著不同，t吨₍₂₅₎= −3.57,第页=0.001，但对于自己的照片真实感纹理，t吨₍₂₅₎= −1.54,第页= 0.14. 因此，参与者报告称，与他们自己的照片真实感纹理相比，他们的体重相当于用棋盘格纹理显示的BMI显著较低的化身的体重。

图5

图5。1AFC任务中的平均估计体重，即BMI偏离参与者实际BMI的百分比，即自己的照片真实感和棋盘纹理在虚拟形象的身体形状（自己的，平均的）和参与者性别（男性，女性）中的平均值。误差条表示平均值的一个标准误差。

没有体型或参与者性别的主要影响，也没有显著的交互作用。图中显示了具有自己形状和男女平均形状的化身在1AFC任务中的平均估计体重（以原始单位表示）（与参与者实际BMI的单位偏差%）6平均而言，参与者报告称，一个化身的BMI为实际体重的−3.17%（se=1.17），与他们的实际体重相当；一个化名的平均体型BMI为−2.78%（se=1.117），与其实际体重相当。估计的体重与0有显著差异，无论是对于体型，t吨₍₂₅₎= −2.71,第页=0.01，对于平均形状，t吨₍₂₅₎= −2.37,第页= 0.03. 因此，参与者报告说，他们的体重相当于一个化身的重量，无论是对于他们自己的体型还是平均体型来说，这个化身的体重都明显低于他们自己的体重。

图6

图6。1AFC任务中的平均估计体重，即BMI偏离参与者自身体型的实际BMI的百分比，以及男性和女性参与者的平均体型。误差条表示平均值的一个标准误差。

除了1AFC任务外，MoA实际体重任务为体重估计的准确性提供了另一个衡量标准。为了测试MoA任务中实际体重的估计值是否受到视觉线索（形状和纹理）的影响，视觉线索与1AFC任务中估计体重的模式类似，对调整后的体重进行了重复测量方差分析（与参与者实际BMI的单位偏差%）形状和质地是主体内因素，参与者性别是主体间因素。一名女性参与者被排除在分析之外，因为一个条件（自身形状、棋盘纹理）的数据由于技术问题而丢失。

正如在1AFC任务中，在MoA任务中，纹理再次对估计体重产生显著影响，F类_{(1, 23)}= 21.55,第页< 0.001. 参与者报告称，与自己的照片真实感纹理（m=0.36%，se=1.32）相比，体重明显较轻的化身对应于棋盘纹理的实际重量（m=−3.09%，se=1.55）。没有形状或性别的主要影响，也没有显著的交互作用。平均而言，参与者在估计自己的实际体重时，将自己体型的化身调整为体重的-2.16%（se=1.67），将平均体型的化身调整为体重的-0.57%（se=1.41）。估计体重与0没有显著差异，体型也没有显著差异，t吨₍₂₅₎= −1.29,第页=0.2，也不适用于平均形状，t吨₍₂₅₎= −0.41,第页=0.69。与1AFC相比，参与者准确估计了自己的体重。结果中的这种差异可能是由于MoA任务中使用的更精细的步长导致的，这使得响应具有更大的可变性。

3.1.2. 阿凡达体重的接受范围

我们假设体重增加和体重减轻的情绪负荷可能不同，例如，对体重增加有更多的负面情绪。因此，接受与自身体重相对应的较瘦和较胖身体的意愿也可能不同。在本实验中，我们认为，接受一个与自己体重相对应的身体的意愿可能反映在对体重变化的敏感性上（心理测量曲线的陡度）。坡度越陡，根据自身体重接受的化身就越少。

为了检查体重变化敏感性的潜在性别差异，研究了每种情况下相对于估计体重的体重正变化和负变化的下降率。如第2.5节所述，心理测量功能分别适用于每个参与者的数据和情况。心理测量功能与数据的平均拟合良好（平均对²= 0.996; se=0.001）。总共208个斜坡中有13个（26名参与者x 4个条件x 2个斜坡边）由于数据点不足而无法适合（男性：9个，女性：4个）。

多元回归分析表明，参与者性别对坡度有显著影响，F类_{(1, 22.35)}= 6.32,第页= 0.02. 平均而言，男性参与者的β值（m=6.92，se=0.92）低于女性参与者（m=13.91，se=1.39），如图所示7高β值表示下降速度更陡，因此对重量变化的敏感性更高。因此，与女性相比，男性愿意接受与其实际体重相对应的更大范围的身体。

图7

图7男性和女性参与者心理测量功能的平均β值（斜率陡度指数）。值越大，表示坡度越陡，因此对重量变化的敏感性越高。误差条表示平均值的一个标准误差。

此外，体型和体重变化方向之间存在显著的交互作用，F类_{(1, 133.66)}= 4.55,第页= 0.03. 然而，计划的比较表明，平均体型的体重负变化和正变化之间只有微小差异，t吨_(47.25)= −1.94,第页=0.06，自身体型无显著差异，t吨_（50.76）= 0.75,第页= 0.45. 质地和重量变化方向也存在显著的交互作用，F类_{(1, 132.31)}=5.8时，第页= 0.02. 然而，计划的比较表明，对于棋盘纹理，体重增加和减少之间没有差异，t吨_(52.14)= 0.6,第页=0.55，以及自己的照片真实感纹理，t吨_(45.74)= −1.81,第页= 0.08.

3.2. 阿凡达外观评估

3.2.1. 理想体重

为了检验参与者对自己体重的满意度是否存在潜在的性别差异，分析了MoA任务中调整后的理想体重与实际体重之间的差异。对调整后的理想体重（与参与者实际BMI的单位偏差%）进行重复测量方差分析（ANOVA），以形状（自身、平均）和纹理（自身照片真实感、棋盘格）以及受试者内因素和参与者性别（男性、女性）作为受试者间因素。

性别的影响很小，F类_{(1, 23)}= 4.07,第页= 0.05. 女性调整后的理想体重（m=−8.27%，se=2.06）低于男性（m=–1.62%，se=2.52），如图所示8.一个样品t吨-测试表明，女性调整后的理想体重与0有显著差异(t吨₍₁₁₎= −4.01,第页=0.002），但不适用于男性(t吨₍₁₂₎= −0.64,第页= 0.53). 因此，雄性根据自己的实际体重调整了理想体重，而雌性则希望自己的身体更瘦。

图8

图8根据男性和女性参与者的BMI偏离参与者实际BMI的百分比，理想体重的平均调整BMI。误差条表示平均值的一个标准误差。

与1AFC和MoA实际体重任务中的估计体重一样，质地对调整后体重的影响也很明显，F类_{(1, 23)}= 21.86,第页< 0.001. 参与者减少了棋盘纹理头像的重量（m=−6.38%，se=1.81），而减少了具有真实照片纹理头像（m=–3.25%，se=1.75）的重量。与1AFC和MoA任务不同，我们发现形状和纹理之间存在显著的交互作用，F类_（1，23）= 4.83,第页= 0.04. 与平均形状相比，自身形状的纹理效果更大。

有人建议，化身的身体和用户的身体之间的差异与自尊有关(Dunn和Guadagno，2012年). 为了检验男女自尊是否存在差异，对罗森博格自尊问卷的结果进行了分析。罗森博格自尊问卷包含10条必须按4分制评分的陈述（强烈同意、同意、不同意、强烈不同意）(罗森博格，1965年). 分数在15到25之间（30分中）表示自尊水平在正常范围内。平均而言，男性得分23.23（sd=3.61），女性21.46（sd=5.44），其中两名女性和一名男性得分低于15，三名女性和两名男性得分高于25。由于分数不是正态分布的，所以采用Wilcoxon秩和检验来测试参与者性别之间的自尊是否存在差异。男性（Mdn=24）和女性（Mdn/22）的自尊得分没有差异，W公司= 65.5,第页= 0.34,第页=−0.19，因此无法解释理想体重的性别差异。每个性别13个样本太小，无法对自尊得分和心理物理实验结果进行相关分析。

3.3. 阿凡达与自己身体的感知相似性

虚拟形象与参与者自身身体的相似性可能会影响心理物理实验的结果。在每个心理物理实验块之后，参与者对化身整体外观的相似性评级通过“化身与你的相似程度如何？”这个问题进行评估，如图所示9.

图9

图9。男性和女性参与者的所有四种情况的后问卷评估的虚拟形象整体外观的平均相似性评级。误差条表示平均值的一个标准误差。

为了调查视觉线索对虚拟形象与参与者自身身体感知相似性影响的潜在性别差异，对相似性评级进行了统计比较。由于数据不是正态分布的，因此使用非参数检验分析相似性评级的结果。为了检验潜在的性别差异，采用了Wilcoxon秩和检验；为了分别检验视觉线索对男性和女性参与者感知相似性的影响，采用Wilcoxon符号秩检验。由于非参数测试用于对数据进行排名，并使用排名而非实际数据进行分析，因此下文结合统计结果报告了数据的中位数而非平均数。

根据不同条件的平均值，男性和女性对化身的整体外观给出了同样高的相似性评级（女性：Mdn=4.75；男性：Mdn=5），W公司＝63，第页=0.28（图9). 此外，与平均形状的化身相比，具有自己身体形状的化名获得了更高的评级，这是由与平均形状相比，男性的自身形状的相似性评级更高所表明的（自身形状：Mdn=4.9，平均形状：Mdd=4.4；W公司= 13,第页= 0.045,第页=−0.39），雌性（自身形状：Mdn=6.2，平均形状：Mddn=3.5；W公司= 1,第页< 0.001,第页= −0.68). 头像的纹理也会影响相似度评级。对于男性来说，具有自身照片逼真纹理的化身比具有棋盘纹理的化身获得了更高的相似性评级（自身照片逼真纹理：Mdn=4.9，棋盘纹理：Mdn=4.4；W公司= 0,第页= 0.002,第页=−0.62）和雌性（自己的照片真实感纹理：Mdn=6.2，棋盘纹理：Mddn=3.5；W公司= 0,第页< 0.001,第页=−0.72）。如图所示9，当男性拥有自己的照片真实感纹理时，他们认为头像与自己的身体更相似，而对于女性来说，拥有自己身体形状的头像获得更高的评级，这与他们是否拥有自己的纹理或棋盘格纹理无关。

我们进一步检查了身体部位的相似性评级（图10). 毫不奇怪，当减少个性化特征（形状、纹理）时，相似度下降最大的是面部。此外，对于身体部位的相似性评级，视觉线索具有相同的一般重要性，即自己的身体形状对女性更重要，而自己的照片真实感纹理对男性更重要。

图10

图10根据男性和女性参与者所有四种情况的后问卷评估的化身身体部位的平均相似性评级。误差条表示平均值的一个标准误差。

3.4. 问卷答复

此外，参与者被问及他们是否知道化身，以及是否觉得化身在虚拟环境中代表了他们（表2). 根据相似性评级，男性和女性认为具有自己形状和照片真实感纹理的化身非常熟悉，并表示他们觉得化身在虚拟环境中代表了他们。此外，就相似性评级而言，自己的照片真实感纹理对雄性更重要，而体型对雌性更重要。男性用他们自己的照片真实感纹理和平均体型感知虚拟化身，与拥有自己体型的虚拟化身相似。对于女性来说，体型比质地的影响更大。与平均形状与纹理无关的化身相比，拥有自己形状的化身被视为更熟悉。

表2

表2。对Q1的回答：“你知道这个化身吗？是/否”，Q2：“你觉得这个化身在虚拟环境中代表了你吗？是的/否”。Q3：“你同意这个说法吗？当我看这个化身时，有时我会觉得自己在看自己。”

我们还询问参与者，看阿凡达是否会引起任何不自然的感觉（怪异的感觉），如果他们觉得是这样，他们认为哪个身体部位对他们来说最奇怪。有人建议，当虚拟人（化身）接近栩栩如生的外表时，人们对虚拟人的反应从同情转变为厌恶，但未能达到这一点(Mori等人，2012年). 与男性相比，女性表现出奇怪感觉的人数更少，与病情无关。总的来说，更多的男性在观看头像时表现出一些奇怪，特别是对于具有自己照片真实感纹理的头像。具体而言，69.23%的男性和23.08%的女性对自己的形状和自己的照片真实感纹理表现出不自然的感觉，30.77%的男性和7.69%的女性对自身的形状和棋盘格纹理表现出神秘感，61.54%的男性和23.08%的女性对平均形状和自身的照片真实性纹理表现出陌生感，平均形状和棋盘格纹理男性30.77%，女性15.38%。对“你觉得化身的哪一部分最奇怪？”的定性回答如下；男性回答：躯干（53.85%）、手臂（53.88%）、腿部（38.46%）、腹部（30.77%）、眼睛（23.08%）、头发（7.69%）、耳朵（7.69%；而女性回答为：眼睛（38.46%）、鼻子（15.38%）、腿（15.38%.）、脸/头（7.69%）、嘴（7.69%。

最后，为了考虑可能的混淆，参与者在后问卷中被问及与身体形象相关的一般问题（表3). 总的来说，男性和女性在对外表的担忧方面没有差异。

表3

表3身体意象问卷。

4.讨论

目前的研究调查了在使用静态化身的视觉线索（形状和纹理）来估计体重和评估化身外观方面的潜在性别差异。关于化身的视觉感知，我们发现体重估计的准确性没有性别差异。与女性一样(Piryankova等人，2014a)，我们还发现男性对化身体重的感知受到化身上显示的纹理的影响。具有棋盘格纹理的身体被认为比具有自己的照片真实感纹理的身体更重。由于着色导致的亮度变化是对象形状的重要指示器。与没有定向照明信息的棋盘纹理相比，照片逼真纹理包含一些照明信息，这些照明信息提供来自着色信息的形状，作为身体形状的附加提示。其他研究发现，服装（水平和/或垂直条纹）影响体型感知(汤普森和米凯利杜，2011年;斯瓦米和哈里斯，2012年)，但结果相互矛盾，这表明服装的这种效果可能会因个人体型因素而异(Ashida等人，2013年).

化身的体型（自己的，平均的）对参与者的体重估计没有影响。在当前的研究中，使用了两个心理物理任务来评估体重估计：一个是选择性强迫选择范式（1AFC），参与者在该范式中估计BMI变化的身体是否与其自身体重相符，另一个是调整任务方法（MoA）参与者调整体重，直到与自己的体重相匹配。我们的结果表明，这两种方法产生的结果略有不同。男性和女性在1AFC任务中显著低估了化身的重量，而在MoA任务中准确估计了化身重量。结果中的这种差异可能是由于MoA任务中的步长更细，可以进行更精确的调整。然而，MoA可能是1AFC测量感知重量的一种可能的替代方法，这一方法对参与者来说实施起来要快得多。此外，MoA任务非常适合可能的虚拟形象创建任务，因为用户可以在虚拟现实中使用之前根据自己感知的身体尺寸调整身体形状。

我们发现参与者接受的头像重量范围与自己的身体相对应，存在性别差异。与女性相比，男性更愿意接受更大的体重范围，因为与自己的体重相似。女性对体重变化的敏感性更高，这与文献显示女性身体形象关注的中心是体重一致(Feingold和Mazzella，1998年). 未来的研究应该调查身体不同方面的视觉感知，如肌肉发达度、男子气概、力量(Wellerdiek等人，2015年)自信、吸引力，以及这与人格特征和身体接受度的关系。

关于根据期望的身体对化身进行评估，我们发现男性的实际体重和期望体重之间没有差异，而女性想要的是比自己体重低得多的身体。这一发现与之前的研究一致，该研究表明女性希望身体更瘦(Grabe等人，2008年). 然而，重要的是，我们的研究结果并不一定意味着男性对自己的整体身体感到满意，而是体重的正负变化并没有导致想要的体型。

对于男性来说，观看自己的照片真实感纹理更为重要，因为他们对化身外观与自己身体的相似性评分更高。另一方面，女性则将具有自己潜在身体形状的化身评为与自己的身体更相似，与纹理无关。这些结果表明，纹理和形状对创建自还原体都很重要。因此，如果创建自反者的愿望是参与者强烈认同化身，那么对女性来说，更重要的是专注于创建自己的身体形状（例如，在body Talk等工具中(Streuber等人，2016年):http://bodytalk.is.tue.mpg.de/和Body Visualizer：http://bodyvisualizer.com/)，而对于男性来说，关注纹理的真实性可能更为重要。这可能是因为自己的身体形状携带了有关体重的必要信息；以及携带有关自身肌肉强弱的相关信息的照片真实感纹理。然而，还需要进行更多的研究，以调查自我识别的快速创建以及形状和纹理对自我识别的许多因素（即自我识别、体重、肌肉、姿势、运动、能动性）的相对影响。未来的工作还应该用不同的纹理测试这些含义。

男性在看头像时表现出更多的不可思议，尤其是在看自己逼真的照片纹理时。也许，男性的神秘感较高，部分是因为相似感较高。未来的研究还应采用感知现实性和体现性的措施。在这方面，研究动画化身以复制用户的运动将如何影响对化身外观的感知和评估是很有意思的。未来的研究还可以尝试调查视觉感知和自我增值评估之间的任何可能交互作用。虽然身体意象文献表明，这些成分在很大程度上相互独立，但值得研究注意机制是否发挥作用。具体来说，如果在某些身体部位感觉到不自然，那么这可能会吸引人们对身体部位的注意，从而过度强调身体部位，并可能会对整体身体感觉产生偏见。

5.结论

我们的研究表明，在自反器的视觉感知和自反器外观的评估方面存在一些性别差异。关于化身的视觉感知，我们发现体重估计的准确性没有性别差异。然而，与女性相比，男性对虚拟形象中的体重变化不太敏感，并且接受了与自身体重相对应的更大的体重范围。关于化身外观的评估，我们发现男性的实际体重和期望体重没有差异，而女性的期望体重低于其实际体重。此外，查看自己的照片真实感纹理对男性来说更为重要，因为他们对化身外观与自己身体的相似性评分更高，而自己的身体形状对女性来说似乎更为重要。男性在观看虚拟形象时表现出更多的神秘感。这些性别差异表明，当为场景创建自反时，如果虚拟形象与用户对自己的感知相匹配，而不是度量准确，则需要在设计时给予重要考虑，以确保两性都是虚拟现实设置的预期用户。同样，如果目标是只为一个性别创建一个高度相似的自我增值，这项研究建议，对于女性化身的创建，重点应该放在形状上；对于男性角色的创作，重点应该放在纹理上。

作者贡献

IP、JS、SdlR和BM构思了研究和实验方案。MB提供了身体扫描设备和资源。IP、JR和SS处理身体扫描并生成头像。IP进行了实验。AT分析并可视化了数据，撰写了手稿并进行了修订。AT和BM准备了体型分析，SP分析了体型差异。JS和BM帮助修改了手稿。所有作者提供了最终修订和批准。

基金

这项研究得到了亚历山大·冯·洪堡基金会、JS经验丰富研究人员奖学金、国家科学基金会（NSF IIS-11-16636）、EC FP7项目VR-HYPERSPACE（AAT-2011-RTD-1-285681）和综合神经科学中心Tübingen通过德国卓越计划（EXC307）的支持池项目-2014-03。

利益冲突声明

MB是Body Labs Inc.的联合创始人、投资者和董事会成员。

其余作者声明，该研究是在没有任何可能被解释为潜在利益冲突的商业或金融关系的情况下进行的。

致谢

我们要感谢Naureen Mahmood对人体扫描特征提出的有益建议和讨论；Emma-Jayne Holderness、Sophie Lupas和Andrea Keller扫描参与者；Joachim Tesch帮助Unity编程；特雷弗·多兹（Trevor Dodds）和奥雷莉·索尔顿（Aurelie Saulton）就心理物理实验和对身体尺寸的感知提出建议和进行讨论，埃里克·拉赫林（Eric Rachlin）和杰西卡·普莫特（Jessica Purmort）就早期讨论提出建议。

脚注

1^没有一个参与者表示他们的生理性别和性别之间有差异，因此我们可以互换使用这些词。

2^男性的时间间隔明显大于女性，但由于我们对1AFC任务中不同条件下身体尺寸估计准确性的分析表明，男性的变异性并不大于女性，因此我们认为测试男性和女性之间的时间差异不太可能影响我们的结果。此外，化身的5%单位BMI步长保证了男性在这3-4个月内体重会有相当大的变化，以改变他们的体型估计。

工具书类

Ashida，H.、Kuraguchi，K.和Miyoshi，K..（2013年）。亥姆霍兹幻觉只会让你在已经健康的时候看起来很健康，但并不是对每个人都适用。i感知4, 347–351. doi:10.1068/i0595rep

PubMed摘要|CrossRef全文|谷歌学者

Badler，N.（1997年）。中的“用于动画、人机工程学和仿真的虚拟人”非刚性和铰接运动研讨会，1997年。诉讼程序。，电气与电子工程师协会，（圣胡安：IEEE）28–36。