Hui-Shyong Yeo

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Hui-Shyong Yeo 最新论文

Hu 等人提出 MicroCam 系统，利用智能手机显微镜相机和 IMU 数据识别接触表面材质与物体，通过持续学习优化实现高精度的上下文感知。

Yeo 等人提出 OmniSense 系统，利用移动设备全向相机实现设备附近、周围及周围三大传感支柱，为移动交互提供丰富输入方式

Wu 等人提出 DorsalNet 网络，通过分析手背区域变形估计3D手指关节角度，实现腕戴式摄像头实时手部姿态估计，动态手势识别准确率提升20%，抓取检测精度达75%。

Yeo 等人提出WATouCH系统，利用智能手表IMU与PPG传感器融合实现非触屏设备的直接输入，在点击和追踪任务中实现高精度定位，有效限制定位误差

Yeo 等人提出使用手腕摄像头观察手背进行手势识别的新方法，通过深度神经网络实现89.4%静态和67.5%动态识别率，支持跨用户和跨会话的交互。

Gupta 等人开发 RotoSwype 戒指手势输入技术，单手操作无需佩戴设备，两种姿势均达到14 WPM以上速度，错误率约1%。

Park 等人提出基于混合整数规划的 AdaM 方法，将多用户界面分配问题转化为组合优化，支持动态协作环境中的实时 UI 适配。

Villar等人推出Zanzibar项目，一种灵活可卷曲的实体交互垫子，实现大面积近场通信、物体跟踪及触摸悬停感知，支持多种实物交互设计模式。

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