AutoGain:通过子运动效率优化自适应增益函数

荣誉提名
手部手势识别计算方法在HCI中的应用AI/ML 研究员与工程师HCI 研究员

一个设计良好的控制-显示增益函数可以提高间接指向设备(如触控板)的指向性能。然而,增益函数的设计具有挑战性,且大多基于试错法。AutoGain是一种新颖的方法,用于在可以跟踪光标轨迹的上下文中为间接指向设备个性化增益函数。它通过使用一种新颖的子运动级跟踪+优化技术,逐步提高指向效率,该技术最小化每个子运动的瞄准误差(欠冲/超冲)。我们首先展示了AutoGain可以在不到半小时的积极使用中,从零开始生成与商业设计性能相当的增益函数。其次,我们展示了AutoGain对新兴输入设备(此处为Leap Motion控制器)的适用性,这些设备没有参考增益函数。第三,一项为期一个月的纵向研究显示,使用AutoGain进行正常计算机使用时,参与者默认功能的性能得到了提高。

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https://hci.top/zh/papers/chi/32050/2020

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DOI: https://doi.org/10.1145/3313831.3376244
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来源
CHI
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2020
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4 位作者
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研究子方向
手部手势识别、计算方法在HCI中的应用
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职业/产业
AI/ML 研究员与工程师、HCI 研究员
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