基于 Affordance 的空间可触交互用户定义手势研究
作者
形变界面与软机器人材料手部手势识别全身交互与体感输入
虽然空一手势已被VR/AR产品(如Quest 2和HoloLens)广泛采用,但由于缺乏可触性和触觉反馈,仍存在一些缺点。机会性可触用户界面可以通过重新利用物理环境中的现有对象来弥补这些不足。然而,目前尚缺乏对使用机会性对象时 desirability 的系统研究,也没有研究这些对象如何影响手势。本研究进行了一项启发式研究,调查各种交互中对象和手势组合的desirability。结果贡献了:1)空间界面的机会性可触UI手势集;2)基于Affordance的对象选择方案,该方案根据对象的物理affordance识别给定目标输入手势的理想对象。从这些发现中产生了自适应可触用户界面的愿景,该界面支持基于物理环境中发现的affordance和用户输入任务快速组合可触界面。
研究问题 / 现实痛点
这篇论文在当前问题库中对应的问题线索。
当前问题库还没有收录这篇论文的问题与痛点。
- 100%
平面、射线与点:利用形状约束实现精确空间操作
UIST '19· 形变界面与软机器人材料 +2
- 67%
iTurk: 通过让用户在虚拟现实中重新配置道具将被动触觉转变为 active haptics
CHI '18· 形变界面与软机器人材料 +1
- 67%
运动相关性:通过匹配其运动来选择对象
CHI '18· 手部手势识别 +1
- 67%
为桌面多尺度导航设计一致的手势集
CHI '18· 手部手势识别 +1
- 67%
方向对单笔触触摸手势的影响
CHI '19· 手部手势识别 +1
- 67%
成人和儿童与交互式球面显示器进行手势交互的心理模型
CHI '20· 手部手势识别 +1
- 67%
瞄准空中运动的动力学
CHI '20· 手部手势识别 +1
- 67%
Elevate:用于大型可变形地形的可行走针阵
CHI '21· 形变界面与软机器人材料 +1
- 67%
FingerMapper:将手指动作映射到虚拟手臂上,以在受限空间中实现安全的虚拟现实交互
CHI '23· 手部手势识别 +1
- 67%
情感具象化:揭示单手手势的表达潜力
CHI '24· 手部手势识别 +1
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
fact_check论文快照
dataset
来源
DIS
calendar_month
年份
2023
emoji_events
奖项
未标记奖项
group
作者
6 位作者
sell
研究子方向
形变界面与软机器人材料、手部手势识别、全身交互与体感输入
work
职业/产业
—
article
内容状态
仅摘要
hub
相关论文
10 篇相关论文