晶格菜单：一种利用目标辅助注视手势在视觉锚点晶格上基于注视的标记菜单，具有低错误率

文献标题

Lattice Menu: A Low-Error Gaze-Based Marking Menu Utilizing Target-Assisted Gaze Gestures on a Lattice of Visual Anchors

文献信息

• 主题领域: 人机交互 - 目光追踪与互动界面设计
• 关键词: 目光追踪, 目光交互, 标记菜单, AR/VR, 人机交互设计

研究背景与问题

• 问题与挑战:

  • 传统目光标记菜单（如基于边界穿越的方法）在准确度上存在问题，尤其是面临错误选择率较高的挑战。
  • 复杂的多级菜单结构在目光追踪领域的使用往往因为用户偏差或眼动的不准确受到限制。
  • 没有固定的视觉目标（如边界穿越方法中的“空中”目光手势）容易导致误差。

• 重要性:

  • 随着AR/VR等技术的发展，目光追踪技术变得愈发重要，特别是在免手操作的交互场景中。研究一种低误差率和快速选择的目光交互系统能够提升用户体验，尤其是在多级菜单结构场景下减轻用户疲劳感。

• 研究动机与相关工作:

  • 边界穿越方法和其他一些基于目光的交互技术，如EyeWrite、EyeDraw等，在支持精确目光手势方面有所尝试，但未能实现较低的错误率。
  • StickyPie等新方法虽然改善了一些问题，但还有待进一步优化特别是在多级菜单 Item selection时误差的控制。

解决方案

• 提出的解决方案:

  • Lattice Menu：提出了一种基于目光手势的标记菜单（Marking Menu），通过在视觉锚点格子上采用目标辅助目光手势，提升了精准度和可靠性。

• 创新之处:

  • 通过提供“视觉锚点格子”（Lattice of Visual Anchors），让用户的目光可以有明确的目标，从而执行稳定且准确的目光手势。
  • 创造了一种能显著降低误差率的交互方案（大约1%的误差率）。
  • 设计了分步展开的视觉锚点显示策略（Progressive Unfolding Effect）以减少视觉分散引起的不便。

• 实施步骤与关键技术:

  • 通过实验优化菜单的视觉设计参数（例如锚点的大小、Item Selection Zone的范围、菜单尺寸等）。
  • 使用VR环境和FOVE目光追踪设备实现Lattice Menu，并为其设计了任务完成性和误差率的测量方法，对比不同条件下的性能。
  • 设计并执行了多个用户研究，包括比较Lattice Menu与传统目光菜单（如BorderPie）的误差率与选择时间。

研究成果

• 具体成果:

  • 误差率: Lattice Menu在多级结构中的误差率显著低于传统方案，例如仅为1%（4×4×4菜单结构）。
  • 选择时间: 专家用户场景下的菜单选择时间为1.3-1.6秒，比其他方法更快。
  • 用户体验改进: 在用户后测访谈中，所有受试者都更倾向于选择Lattice Menu，理由包括用户觉得视觉目标帮助了精确性并降低了疲劳感。

• 实验和评估结果:

  • 与没有视觉锚点的传统方法相比（例如BorderPie），Lattice Menu在专家使用场景的错误率降低5倍。
  • 对比结果显示，Lattice Menu的菜单选择速度提升了约1.3倍，错误率显著减少。
  • 用户的凝视着陆点均匀分布在视觉锚点附近，进一步验证了视觉目标的有效性。

• 局限性与未来方向:

  • 局限性:
    • 当前设计主要是在VR头戴设备与固定的背景下测试，未考虑复杂动态背景对用户体验的影响。
    • 需进一步探索如何优化“取消”或“回退”选项的操作方法。
  • 未来方向:
    • 探索头部固定菜单（Head-Fixed Menu）与仅眼部控制的差异，以支持更广泛的应用。
    • 针对不同用户开发可定制化的Lattice Menu，例如自适应视觉锚点大小或者精准度优化。
    • 在不同实际应用场景（例如AR/VR的动态环境或智能电视的交互）中进行测试与调整。