Joshua Newn

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Joshua Newn 最新论文

Khan 等人对103项研究进行综述，系统分析目光与语音在多模态交互中的结合方式，识别出消除歧义、定位参照和适应性支持等应用场景。

Chiossi 等人利用脑电图和眼动追踪研究MR环境对视觉搜索的影响，发现AR会降低目标识别能力并增加注意力分散，设计启示在于需考虑生理指标的适应性交互。

HOU 等人提出 HeadBoost 分类器区分头部目光与头部手势输入，F1-Score 达 0.89，解决 Midas Touch 误触发问题。

Bovo 等人提出将口头交流与视锥结合的语音增强方法，提升VR协作中视线推断准确度，并发布首个头部、眼睛和口头行为多模态数据集。

Sidenmark 等人提出汇聚匹配方法，通过3D对象深度运动与汇聚眼动相匹配，在两项用户研究中可靠推断对小目标的凝视注意力。

Khan 等人融合用户注视活动与语音语义知识，结合逻辑回归分类器实现语音笔记与学术论文段落的准确匹配，F1-Score达0.90，推动多模态交互设计。

Khan 等人通过对比研究发现，语音笔记相比键盘打字能触发生成过程，使学习者记录更详尽笔记，并获得更高概念理解效果。

Babaei 等人通过评估15名参与者一整天工作数据集，识别出凝视、嘴唇张开等面部动作单元可区分参与度与挑战性，为基于面部线索的注意力状态检测提供依据

Allison 等人用框架分析提出语音交互游戏的七个主题，揭示语音控制如何增强或干扰玩家社会体验

Newn 等人通过战略游戏实验发现实时目光可视化可提升玩家计划辨识能力，玩家意识到被追踪后会主动操纵目光进行策略性欺骗。

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