OddEyeCam:基于WFoV RGB和NFoV深度摄像头的身体中心透视交互传感技术

全身交互与体感输入人体姿态与行为识别环境感知与上下文计算

身体周围的空间不仅将移动设备的交互空间扩展到其小屏幕之外,还使用户能够利用本体感觉。因此,身体为中心的透视交互已获得相当多的关注。为支持其实际实现,我们提出了OddEyeCam,这是一种基于视觉的方法,可以以绝对、广泛和连续的方式跟踪移动设备在静态和移动环境中相对于用户身体的3D位置。OddEyeCam使用广角RGB摄像头跟踪用户的身体,并使用智能手机上接近身体的窄视角深度摄像头获取精确深度信息。我们通过一项精度测试和两项用户研究对OddEyeCam进行了定量评估。精度测试显示,当参与者站立和行走时,OddEyeCam的平均跟踪精度分别为4.17厘米和4.47厘米。在第一项用户研究中,我们实现了各种交互场景,并观察到OddEyeCam受到参与者的良好欢迎。在第二项用户研究中,我们观察到使用我们的系统执行的透视目标获取任务遵循菲茨定律。我们还使用获得的测量数据分析了OddEyeCam的性能,观察到参与者在足够的速度和精度下完成了任务。

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https://hci.top/zh/papers/uist/42085/2020

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DOI: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3379337.3415889
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UIST
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2020
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全身交互与体感输入、人体姿态与行为识别、环境感知与上下文计算
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