Kaori Ikematsu

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Kaori Ikematsu 最新论文

Nakamura 等人利用前置摄像头捕捉角膜反射，通过CNN检测悬停手指位置，在粗网格达95%准确率，端到端延迟约22ms，实现普通智能手机无触点悬停交互。

Ikematsu等人提出DuoTouch被动式双触控点附件，通过二进制序列编码运动实现最小内容遮挡的触觉输入，嵌入多种产品形态中验证可靠性。

Kato等人推出FoodSkin技术，在食物表面制造可食用金箔电路，使干燥食物集成电子功能，丰富计算机增强饮食体验的设计空间。

Kato 等人提出 Acoustic+Pose 方法，利用声学表面技术扩展智能手机输入空间，通过机器学习模型识别近表面手势，10种手势识别准确率达90.2%。

Kato 等人提出基于声学 sensing 的拇指姿势识别方法，使用手机扬声器和麦克风识别12种拇指姿势，传统手机达到78.6%准确率，配备 Acoustic Surface 的手机达到87.0%准确率，扩展了单手交互能力。

Nishida 等人提出 PredicTaps 机器学习预测方法，将单击/双击检测延迟从150-500ms降至12-17.6ms，保持可用性并适用于触控板与智能手机。

Zhang等人提出ReflecTouch方法，通过前置摄像头捕捉角膜反射图像检测手机握持姿势，无需额外传感器即可区分六种握持方式，准确率达85%。

Ikematsu 等人设计LightTouch装置，利用光敏电阻和屏幕发光原理，在电容触摸屏上实现点击、滑动等手势的自动化控制，无需电池和持续手指接触。

Fujita 等人设计 TiltChair 主动倾斜办公椅，通过控制角度和速度实现隐式姿势引导，实验表明倾斜角度提高会增加维持姿势难度，速度影响显眼度和主观接受度。

Ikematsu 等人提出 Ohmic-Sticker 设备，利用 FSR 结构和 Ohmic-Touch 技术在商业触摸板上实现小于 2mm 的薄型力敏感输入。

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