Laurence Nigay

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Lavenant 等人设计并比较了4种单手微手势滚动技术，发现基于拖动微手势的速率控制方法在选择和计数任务中均表现最优。

Acherki等人研究AR手术导航中四种不确定性可视化技术，发现锥形和圆形可视化效果最佳，可提升24%钻孔精度并增强用户信任，但任务时间增加76%。

Zoppis 等人提出基于圆柱体-球体模型的低成本手指追踪算法，实现0.02毫米精度和600微秒计算耗时，支持悬停触摸、空中及微手势的融合交互。

Acherki 等人评估关节镜手术中AR指导的三种空间锚定策略，通过24名参与者实验发现3D轨迹下工具锚定比患者锚定更精确，为手术AR设计提供实证依据

LAMBERT 等人系统评估了微手势的同时视觉表现形式，为14个应用命令设计同步展示方案，并提出新手用户应使用冗余图形文字表现的建议。

Caillet 等人提出微手势符号系统µGlyph，实验表明读写正确率达90%，为微手势研究建立了统一描述基准。

Goguey 等人提出 PickCells 模块化可重构触摸屏概念，通过共同设计活动构建设计空间框架，为模块化屏幕互动研究提供新方向

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