Mar Gonzalez-Franco

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Mar Gonzalez-Franco 最新论文

Mikkelsen 等人研究3D对接任务中的手部预塑行为，发现直接技术引发有效手部姿势，而间接技术虽高效但缺乏感官反馈，需补偿性操作，控制器可扩展运动范围。

Mueller 等人通过专家研讨会提出计算机控制人体的四大挑战，涵盖技术、设计、用户与伦理维度，呼吁将身体控制作为人机交互的核心体验与伦理问题加以研究。

Zhang 等人提出 ForcePinch 力响应式交互方法，通过改变捏合力度调节指针追踪速度，实现 1D/2D/3D 任务中快速与精确移动的平滑切换。

Tütüncü 等人提出 HandOver XR 交互技术，融合鼠标精确瞄准与手部追踪操作，在 3D 对接任务中降低错误率并改善用户舒适度，实现输入模态优势互补。

Liu 等人提出 Reality Proxy 系统，通过AI增强的虚拟代理抽象表示物理实体，实现MR中浏览、属性过滤、嵌套导航等新型交互，突破物理约束限制。

Mao 等人提出JAR关节放大射线投射技术，通过组合手臂多关节方向减少XR交互中的手臂疲劳，同时保持较高选择精度与吞吐量。

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。

HOU 等人提出 Online-EYE 多模态眼动追踪隐式校准方法，利用UI交互和机器学习实现连续后台校准，效果接近显式校准

Kim 等人提出PinchCatcher多选系统，对比四种确认方法，证明SemiSwipe和SemiDwell可有效降低XR环境下多选任务完成时间和错误率。

Lystbæk 等人提出注视辅助双手3D交互模式，通过Gaze+Pinch实现非惯用手、惯用手或双手的间接控制，使3D建模操作更灵活低 effort。

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