ChairPose: 基于压力感知并结合椅子形态的坐姿估计通过模拟辅助训练Ray 等人提出 ChairPose 系统，基于两阶段生成模型和物理驱动数据增强，仅通过压力感知实现椅子无关的全身坐姿估计，在未见用户和椅子情况下达到89.4mm精度。2025LRLala Shakti Swarup Ray et al.德国人工智能研究中心人体姿态与行为识别生物传感器与生理监测UIST
iBreath：将呼吸手势用作交互手段Liu 等人开发iBreath系统利用生物阻抗检测呼吸手势，实验表明F1分数超95%，用户50秒可学会手势，提供单双击等八条交互设计指南。2025MLMengxi Liu et al.德国人工智能研究中心全身交互与体感输入生物传感器与生理监测MobileHCI
大型语言模型使手术导航中的上下文感知增强现实成为可能Jaheri 等人为胰腺手术 AR 系统引入集成 LLM 的语音界面，实战验证发现其任务完成时间与认知负荷均显著低于传统语音命令，获外科医生青睐。2025HJHamraz Javaheri et al.德国人工智能研究中心眼动追踪与注视交互AR 导航与情境感知大语言模型（LLM）的人机协作DIS
从概念到临床：增强现实辅助开放胰腺手术的多学科设计、开发和临床验证Jaheri 等人开发 ARAS 增强现实系统，为开放胰腺手术提供血管和肿瘤的现场可视化，采用双层注册方法，在 20 名患者临床试验中成功辅助外科医生血管定位和关键决策。2025HJHamraz Javaheri et al.德国人工智能研究中心VR 医疗训练与康复外科手术辅助与医疗培训CHI
iKAN：基于全局增量学习和KAN实现跨异构数据集的人体活动识别Liu 等人提出 iKAN 增量学习框架，采用 Kolmogorov-Arnold 网络替代多层感知机，在六个数据集上达到 84.9% 的加权 F1 分数，显著优于 EWC(51.42%)和经验回放(59.92%)方法。2024MLMengxi Liu et al.德国人工智能研究中心人体姿态与行为识别UbiComp
通过语言、姿态和合成IMU的联合表示增强基于惯性传感器的手部人体活动识别Rey 等人提出 Multi³Net 多模态对比学习框架，利用视频数据同时学习语言、姿态和合成 IMU 的联合表示，显著提升了细微动作的识别效果。2024VRVitor Fortes Rey et al.德国人工智能研究中心人体姿态与行为识别生物传感器与生理监测UbiComp
头部与肩部：通过电容传感衣物实现手势骑行交互的创新无手操作Geißler 等人提出 Head 'n Shoulder 智能电容传感衣物系统，实现骑行者通过肩部手势在双手不离车把的情况下与数字设备交互，达到97%识别准确率，提升骑行安全。2024DGDaniel Geißler et al.德国人工智能研究中心运动晕车与乘客体验触觉可穿戴设备足部与手腕交互MobileHCI
尼罗河的幽灵读者：解密埃及女性聊天应用中密码共享习惯Saleh 等人通过86名埃及女性的调查和60人参与的聊天应用实验，发现基于内容敏感性的警告能有效降低密码共享行为，提升用户隐私风险意识。2024MSMennatallah Saleh et al.柏林工业大学隐私设计与用户控制密码与身份认证MobileHCI
Quali-Mat：使用压力感应运动垫评估体重锻炼的执行质量Zhou 等人提出 Quali-Mat 压力感应运动垫系统，使用 Conv3D 模型评估体重锻炼质量，可识别 9 种运动准确率达 98.6%，并区分 47 种执行变体。2023BZBo Zhou et al.德国人工智能研究中心健身追踪与运动监测生物传感器与生理监测UbiComp
MoCaPose：采用宽松智能服装中纺织集成电容传感器进行动作捕捉Zhou 等人提出MoCaPose系统，利用16通道纺织电容传感器和深度回归器实现上半身动作捕捉，R²达0.91，MPJPE约86mm，为可穿戴动作跟踪提供新方案。2023BZBo Zhou et al.德国人工智能研究中心触觉可穿戴设备生物传感器与生理监测UbiComp
为松身可穿戴设备选择运动基准真相：光学动作捕捉方法基准测试Ray 等人创建了 DrapeMoCapBench 数据集，针对松身可穿戴设备基准测试光学动作捕捉方法，发现在日常基本运动中无标记方法略优于标记方法，为可穿戴研究提供低成本高效选择。2023LRLala Shakti Swarup Ray et al.德国人工智能研究中心振动反馈与皮肤刺激人体姿态与行为识别UbiComp