Hasti Seifi

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Hasti Seifi 最新论文

John 等人开发HapticLens方法，从任意视频检测细微运动并生成振动触觉，只需单一致动器，22名参与者验证其实用性和高质量。

Li 等人提出Sound2Hap CNN自编码器模型，从多样化环境声音生成低延迟感知振动，用户评分在音频振动匹配和触觉体验指数上均优于信号处理基线。

Cheema 等人开发 Describe Now 系统让视障用户自主控制音频描述时机和详细程度，20人实验表明不同视频类型的描述偏好存在显著差异。

Bhatia 等人创建含176种XR文本输入技术的数据库，分析技术设计趋势与交互属性的影响，开发交互式在线工具 TEXT 促进技术比较。

Sung 等人提出 HapticGen 文本到振动生成模型，在335,000样本上训练后，五个触觉体验和系统可用性因素显著改进，简化了设计师构思流程。

Lim等人提出ChatHAP对话式触觉系统，利用LLM整合振动设计方法，自适应算法使任务完成时间减少38%，提示数量减少25%，有效辅助新手用户设计振动。

Li 等人提出 VideoA11y 方法，利用多模态大模型生成视障友好视频描述，构建包含 4 万条描述的最大数据集，质量媲美人类注释。

John 等人开发AdapTics工具包，支持实时创建可自适应空中超声波触觉单元，配有图形界面和Unity集成包，显著提升XR触觉设计的创造力支持指数。

Lim 等人通过五项研究确定空中超声波触觉的时间参数，发现节奏和低包络频率可创建可区分Tactons，与机械触觉相似性达到ρ=0.75。

Bhatia 等人创建了使用漫画视觉语言增强AR中非视觉感知的设计空间，通过8个演示和20人用户研究验证了触觉、听觉等多感知的显著变化

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