Ian Oakley

school韩国科学技术院bar_chart全球第 #1000 名

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Ian Oakley 最新论文

Kim 等人提出 WatchHand，利用智能手表扬声器和麦克风发出声波追踪20个手指关节，跨会话误差仅7.87mm，实现现成设备上的连续3D手部姿态追踪。

Lin 等人提出 GazeZoom 注视辅助交互技术，融合眼动追踪与双手/单手/头部输入，对比基准双手技术速度提升17%-36%，并开发VR应用验证实用性。

Al-Taie 等人研究自动驾驶车辆与跑步者交互，发现跑步者因时间压力大更依赖eHMI而非车辆行为，倾向于颜色变化而非动画进行快速决策。

Jalilov 等人提出基于用户定义手势与手部关节运动信号的异常检测认证系统，可有效抵御视频观察攻击（AUC=0.97，EER=3.58%），一周内仍保持良好性能（AUC=0.93，EER=9.82%）。

Shin 等人开发 StabilizAR 技术，通过头部-眼球向量对齐触发光标限速，目标评分系统减少选择精度需求，移动中目标选择成功率从6%提升至91%。

Kim 等人提出 BudsID 耳塞手指识别技术，借助磁力计检测磁环磁场，实现触摸输入快速准确（0.98秒/5.6%错误），分类精度达 96.9%

Kim 等人开发了首个基于声纳的消费级智能手表环绕输入系统，通过双交叉和驻留触发选择，二元任务中双交叉最优，多目标任务驻留更佳，触觉反馈提升舒适度。

Oh等人通过238人在线调查识别密码检查服务采用关键因素，设计新界面将密码更改成功率从16%提高至40%，从60%提高至74%

Lee 等人通过对业余啦啦队的系列用户研究，阐述了团队舞蹈学习的设计机会，提出多用户反馈与沟通的交互概念，将舞蹈交互系统设计从单人手势识别拓展至群体实践场景。

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