i'sFree: 通过触摸启用的遥控器实现无需视觉的手势输入
手部手势识别足部与手腕交互
无需关注键盘即可输入文本具有吸引力但具有挑战性,因为缺乏视觉指导。我们提出了i'sFree,使用户能够从带有触摸功能的遥控器在远处的显示器上进行无视觉的手势输入。i'sFree不显示键盘或手势轨迹,而是根据一个不可见且不断变化的Qwerty布局将手势解码为文本。i'sFree的解码方式类似于通用的手势输入解码器,但会根据即时和历史输入手势动态调整键盘位置。我们根据用户如何进行无视觉的手势输入的理解设计了i'sFree。我们的评估表明,无视觉的手势输入是可行的:减少远处显示器上的视觉指导几乎不会影响输入速度。结果还表明,i'sFree的手势解码算法是有效的,能够实现23 WPM的输入速度,比基于通用手势解码器的基准无视觉条件快46%。最后,i'sFree易于学习:参与者在最初的十分钟内达到了22 WPM的速度,即使其中40%的人是第一次进行手势输入的用户。
研究问题 / 现实痛点
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手机魔术手法:基于手指的灵巧手势进行手机物理交互
CHI '23· 手部手势识别 +1
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EchoWrist:使用腕带上的低功耗主动声学感应进行连续手势跟踪和手-物体交互识别
CHI '24· 手部手势识别 +1
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FlowRing:用于多样化XR输入的集成微手势与表面交互戒指
MobileHCI '25· 手部手势识别 +1
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PalmTouch:在普通智能手机上使用手掌作为额外的输入模式
CHI '18· 中空超声波触觉(Mid-air Haptics) +2
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TapType: 通过贝叶斯推理在日常表面进行十指输入
CHI '22· 手部手势识别 +2
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EITPose:用于连续手部姿态估计的可穿戴和实用的电气阻抗断层扫描
CHI '24· 触觉可穿戴设备 +2
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WritingRing:使用单个IMU戒指实现自然手写输入
CHI '25· 电肌肉刺激(EMS)控制 +2
基于研究子主题与职业分类的 Jaccard 相似度(≥60%)
快捷操作
一眼看懂
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来源
CHI
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年份
2019
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奖项
未标记奖项
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作者
4 位作者
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研究子方向
手部手势识别、足部与手腕交互
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职业/产业
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