UniKey：通过跨模态学习借助商品智能手表实现表面打字

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随着增强现实/虚拟现实（AR/VR）和可穿戴设备以及智能电视等移动技术的兴起，传统键盘的大尺寸正变得越来越不切实际。在表面上感应打字提供了一种潜在的替代方案，但目前大多数解决方案依赖昂贵的定制硬件或大量的用户引导和校准。在本文中，我们设想UniKey，一种仅使用商品智能手表检测手指在平面上敲击的表面打字方法。UniKey通过无缝适应用户在传统键盘上已有的打字习惯，消除了专用设备的需求，并减少了 burdensome 的传感器数据收集，从而降低了用户开销。为了证明我们方法的可行性，我们实现了一个概念验证，并在不同条件下进行了全面的真实世界实验。参与者被邀请在佩戴智能手表时打字，记录了超过2700分钟的打字数据。我们的实验表明，UniKey可以实现相当于6.45%的平均前五词错误率，表明这是一种潜在的简单日常文本输入任务解决方案。