Identifying key factors to distinguish artificial and human avatars in the metaverse: insights from software professionals

The Metaverse comprises a network of interconnected 3D virtual worlds, poised to become the primary gateway for future online experiences. These experiences hinge upon the use of avatars, participants' virtual counterparts capable of exhibiting human-like non-verbal behaviors, such as gestures, walking, dancing, and social interaction. Discerning between human and artificial avatars becomes crucial as the concept gains prominence. Advances in artificial intelligence have facilitated the creation of virtual human-like entities, underscoring the importance of distinguishing between virtual agents and human characters. This paper investigates the factors differentiating human and virtual participants within the Metaverse environment. A semi-structured interview approach was employed, with data collected from software practitioners (N=10). Our preliminary findings indicate that response speed, adaptability to unforeseen events, and recurring scenarios play significant roles in determining whether an entity in the virtual world is a human or an intelligent agent

Posıtıon And Scale Orıented Improvement Of Surf Method For Band Regıstratıon In Multıspectral Satellıte Images

Aynı bölge veya alana bakan iki görüntü arasında oransal olarak dağılmış tanımlayıcı alanların çıkarılması ve doğru eşleştirme sayısının yükseltilmesi uydu görüntülerinde band çakıştırmada hedeflenen amaçların başında gelir. Önerilen yöntemlerin hatadan uzak, gürbüz ve ayrıştırıcı olması aranan niteliklerdendir. Uzaktan algılamada bu niteliklere sahip ve hedeflenen amaçları yerine getirebilen yöntemlerden bir tanesi SURF metodudur. SURF metodu hesaplamalı dönüşümler ile çözüm süresini iyileştiren bir yöntem olması nedeniyle birçok uzaktan algılama probleminin çözümünde sıklıkla tercih edilmektedir. Çıkarılan ayırıcı nokta sayısının artırılması, elde edilen tanımlayıcı alanların eşleştirme sayısının yükseltilmesi ve hesaplama maliyetinin düşürülmesi amaçları gözetilerek bu çalışmada çok kanallı uydu görüntülerinin çakıştırılması için pozisyon ve ölçek yöneltmeli mesafe hesabı ile iyileştirilmiş bir SURF yöntemi sunulmuştur. Önerilen çözüm SURF, FSC-SURF, SIFT ve FSC-SIFT yöntemleri ile ayırıcı nokta sayısı, eşleşen tanımlayıcı alan sayısı ve bunların hesaplama süreleri ölçütlerinde kıyaslanmıştır. Sonuçların doğruluk analizi için aritmetik ortalama ve standard sapma sonuçları hesaplanmış ve çizelgeler halinde paylaşılmıştır. Önerilen çözümün SURF yöntemine göre daha fazla sayıda tanımlayıcı alan eşleşmesi yapabildiği, SIFT yöntemi ile kıyaslandığında ise eşleşen tanımlayıcı alan sayısı az olmasına rağmen hesaplama zamanının daha iyi olduğu görülmüştür. Önerilen yöntemle uydu kameraları ile alınan tek kanallı görüntülerin çok kanallı yapıya çevrilmesinde literatürdeki önde gelen algoritmalara göre daha başarılı sonuçlar elde edildiği gösterilmiştir.The detection of the proportionally distributed descriptive fields between two images facing the same region or area and increasing the number of correct matches is one of the most desirable objectives in satellite band image registration. Robustness and uniqueness are the required qualifications for solution methods. One of the methods that have these qualifications in remote sensing and can fulfill the intended objectives is the SURF method. Because SURF is a method that improves the calculation time with computational transformations, it is frequently preferred to solve many remote sensing problems. In order to increase the number of separator points extracted, and the number of descriptive field matches obtained from them and to decrease the calculation cost, in this study, an improved SURF method with position and scale oriented distance calculation for registering multichannel satellite images is proposed. The proposed solution is compared with the SURF, FSC-SURF, SIFT and FSC-SIFT methods. The number of separator points, the number of descriptive field matches and their computation time were recorded. The arithmetic mean and standard deviation results for the accuracy analysis of the results were calculated and shared in tables. The proposed solution can match more number of identifier fields than the SURF method. Compared to the SIFT method, the computation time was better, although the number of matching identifier fields was lower. With the proposed method, it is shown that in conversion of single channel structure of the images taken by satellite cameras to multi-channel structure, it is possible to obtain improved results in comparison to well-known algorithms in the literature