混合现实界面的情境感知在线自适应
AR 导航与情境感知环境感知与上下文计算
我们提出了一种基于优化方法的混合现实系统,可自动控制应用程序的显示时机、位置以及信息呈现量。目前,内容创作者设计应用程序,然后用户手动调整哪些应用程序可见以及显示多少信息。每次用户切换情境( 即切换任务或环境)时都需要调整此选择。由于情境切换每天发生多次,我们认为混合现实界面需要自动化来缓解这一问题。我们提出了一种基于用户当前认知负荷及其任务和环境知识的实时自动化方法。我们的系统自适应调整显示哪些应用程序、显示多少信息以及放置位置。我们将这个问题表述为基于规则的决策和组合优化的混合形式,可以实时高效解决。我们展示了一组概念验证应用,表明我们的方法适用于广泛场景。最后,我们使用双重任务范式进行了评估。我们的方法获得了与传统UI相似的任务性能,同时将次要任务交互减少了36%。
研究问题 / 现实痛点
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来源
UIST
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年份
2019
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奖项
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作者
3 位作者
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研究子方向
AR 导航与情境感知、环境感知与上下文计算
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职业/产业
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