IV Ramakrishnan

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Kodandaram 等人通过访谈 14 位视障用户，发现论坛存在信息过载问题而 GenAI 工具可信度不足，为改进无障碍支持资源设计提供依据。

Li 等人提出 KeySense 系统，利用时序模式识别和 LLM 解码器实现触屏十指打字，显著降低身体疲劳度并提升输入速度达 28.3 WPM。

Reddy 等人通过访谈和可用性研究发现，手册对视障用户DIY至关重要但往往不足，AI工具非但未能解决此问题，反而常提供不完整或误导性指导，需改进AI生成定制化说明书的能力。

Zhang 等人开发智能盲文键盘，利用最优传输理论结合语言模型实现自动纠错，经模拟和12人用户研究验证可将词错误率降低59.5%，显著提升视障用户打字体验。

Zhao 等人提出Tap&Say系统，融合触摸位置与大型语言模型注意力机制，使文本校正任务完成时间缩短16.4%，键盘点击减少47.5%。

Ma 等人提出微调 FLAN-T5 解码器，手势识别 top-1 准确率达 93.1%，支持灵活输入方法改善智能手机文本输入体验

Zhang 等人为低视力用户设计布局放大和按键放大键盘，配合运动学解码算法，按键放大键盘达到 5.28 词/分钟，比传统手势输入快 27.5%。

Khanna等人设计基于3D轨迹和微小动作的手势识别算法，结合图像分类与几何属性，在普通智能手表上实现92%准确率，显著超越现有技术。

Li 等人提出基于强化学习的盲人菜单选择计算模型，模拟滑动、滑行和直接触摸等技术，正确预测菜单长度和布局对选择时间及策略的影响。

Cui 等人提出 GlanceWriter，通过概率解码凝视路径实现无需停留和无需交叉的文本输入，显著优于 EyeSwipe 和商业眼动系统。

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