SwipeSense：利用内置IMU传感器探索设备背面滑动交互的可行性

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智能手机尺寸的不断增长加剧了屏幕可达性方面的挑战。设备背面（BoD）交互拓展了可达性范围，并提供了一种有前景的解决方案，可以在增强单手交互的同时减轻屏幕遮挡问题。然而，现有研究大多依赖于添加额外的硬件组件。本论文提出SwipeSense，这是一种利用内置惯性测量单元（IMU）传感器和机器学习模型探索设备背面方向滑动交互可行性的技术。我们对12名参与者进行了用户研究，让他们自然握持设备时执行了9600次8个不同方向的背面滑动。我们的机器学习模型结果表明，仅使用手机内置的IMU传感器就可以准确区分设备背面的各种方向滑动，模型准确率范围在72%到95%之间。此外，我们还展示了这些手势的潜在应用。