Evidotes：整合科学证据与逸事以支持同伴健康帖引发的不确定性Bali 等人开发 Evidotes 系统，通过三种用户可选视角整合科学证据与个人逸事，17名慢性病患者研究显示信息满意度从3.2提升至4.6，情感成本从3.4降至1.9。2026SBShreya Bali et al.Carnegie Mellon University身体活动与行为改变技术CHI
LubDubDecoder：将微机械心脏监测引入音频穿戴设备Zhang 等人开发LubDubDecoder系统，将音频穿戴设备扬声器转为传感器重建心震动图，与参考设备相关性达0.88-0.95，实现微机械心脏振动的无感监测。2026SZSiqi Zhang et al.Carnegie Mellon UniversityAI 辅助临床诊断与推理CHI
CalmReminder：一款基于手表实时运动传感辅助多动症儿童家长参与的设计探究Arakawa 等人设计 CalmReminder 手表系统，通过实时运动传感检测多动症儿童平静时刻并向父母发送即时提示，四周部署研究表明父母将系统灵活应用于表扬、正念和活动规划等多元教养实践。2026RARiku Arakawa et al.Carnegie Mellon University正念、呼吸与生物反馈技术CHI
IMUCoCo：实现人体姿态估计与活动识别中灵活的IMU身体放置Zhou 等人提出 IMUCoCo 框架，将身体表面任意位置IMU信号映射到统一特征空间，实现灵活IMU放置进行姿态估计和活动识别，支持典型和非典型传感器位置。2025HZHaozhe Zhou et al.人体姿态与行为识别UIST
通过演示学习和混合主动对话实现可扩展的情境感知任务助手Arakawa 等人提出 PrISM 框架，通过单次演示学习传感器表示并结合对话式情境适应机制，使日常任务的步骤跟踪准确性提升，减少错误响应，为可扩展的情境感知任务助手提供新方案。2025RARiku Arakawa et al.语音用户界面（VUI）设计环境感知与上下文计算普适计算（Ubiquitous Computing）UIST
JoulesEye: 运动时热成像估算能量消耗与呼吸感应Adhikary 等人开发 JoulesEye 热成像系统，通过分析人体热信号实现运动时能量消耗估算与呼吸频率监测，提供无接触健康监测方案。2024RARishiraj Adhikary et al.健身追踪与运动监测生物传感器与生理监测UbiComp
Kirigami：用于隐私保护活动识别的轻量级语音过滤Boovaraghavan 等人设计 Kirigami 轻量级语音过滤框架，通过过滤敏感语音特征在保护用户隐私前提下实现音频活动识别。2024SBSudershan Boovaraghavan et al.隐私设计与用户控制UbiComp
PrISM-Observer：帮助用户执行日常程序的智能干预代理Arakawa 等人开发 PrISM-Observer 智能手表干预系统，通过多模态感知实时预测用户行为并在最佳时机主动干预，帮助认知障碍用户完成烹饪等日常任务。2024RARiku Arakawa et al.健身追踪与运动监测老年护理与认知症照护环境感知与上下文计算UIST
将隐私带到桌面上：共享传感设备隐私设置的交互式谈判Zhou 等人开发 ThingPoll 系统，通过偏好模型和交互引导帮助用户协商共享物联网设备隐私设置，30名参与者在 3.27 分钟内达成 97.5% 协议。2024HZHaozhe Zhou et al.Carnegie Mellon University隐私设计与用户控制物联网设备隐私CHI
EITPose：用于连续手部姿态估计的可穿戴和实用的电气阻抗断层扫描Kyu等人提出EITPose可穿戴手势估计方法，利用8电极阻抗分布实现连续3D追踪，在22人实验中达11.06mm精度，功耗仅0.3瓦且无摄像头2024AKAlexander Kyu et al.Human Computer Interaction Institute触觉可穿戴设备手部手势识别足部与手腕交互CHI
MI-Poser：使用磁性和惯性传感器融合结合金属干扰缓解的人体姿态跟踪Arakawa等人提出MI-Poser系统，利用AR眼镜结合电磁场与IMU传感器融合，在缓解金属干扰的同时实现上半身姿态跟踪，平均关节位置误差仅6.6cm。2023RARiku Arakawa et al.人体姿态与行为识别UbiComp
LemurDx：利用无约束被动传感客观测量儿童多动症，无需家长输入Arakawa 等人开发LemurDx利用智能手表被动传感客观测量儿童多动症，在无需家长额外输入的情况下达到82-85%准确率，为临床诊断提供可解释的风险评分。2023RARIKU ARAKAWA et al.认知障碍与神经多样性（自闭症、ADHD、阅读困难）生物传感器与生理监测UbiComp
PrISM-Tracker：利用可穿戴传感器和状态转换信息进行多模态过程追踪的框架，支持用户驱动的错误和不确定性处理Arakawa 等人提出PrISM-Tracker框架，利用图表示和Viterbi算法增强可穿戴传感器动作识别，并通过用户交互模块处理模型不确定性，在拿铁制作和伤口护理实验中验证了有效性。2023RARiku Arakawa et al.人体姿态与行为识别生物传感器与生理监测UbiComp
VAX: 使用现有基于视频和音频的活动识别模型引导隐私敏感传感器Patidar 等人提出 VAX 系统，利用视频/音频活动识别模型生成标签训练隐私敏感传感器，使17种日常活动检测准确率达84%，用户标注负担减少8倍。2023PPPrasoon Patidar et al.人体姿态与行为识别生物传感器与生理监测环境感知与上下文计算UbiComp
uKnit：一种用于手势交互和被动感应的电气阻抗断层扫描的位置感知可重构机器针织可穿戴设备Yu等人研发uKnit可穿戴设备，融合机器针织与电阻抗断层扫描技术，在5类穿戴位置检测达88%/78%准确率，实现手势识别、呼吸监测与坐姿检测功能。2023TYTianhong Catherine Yu et al.Carnegie Mellon University电肌肉刺激（EMS）控制触觉可穿戴设备人体姿态与行为识别CHI
IMUPoser：使用手机、手表和耳塞中的IMU进行全身姿态估计Mollyn等人提出IMUPoser系统，利用手机、手表、耳塞等消费设备IMU数据重建全身姿态，10人数据集验证稀疏设备数据下的姿态估计效果。2023VMVimal Mollyn et al.Carnegie Mellon University人体姿态与行为识别生物传感器与生理监测CHI
FitNibble：一项关于眼镜式可穿戴设备自动饮食监测在食物日志中实用性与可用性的实地研究Bedri等人研发FitNibble眼镜式可穿戴设备提供即时饮食提醒，13人9天实验显示遗漏事件减少19.6%，显著提升饮食记录依从性。2022ABAbdelkareem Bedri et al.运动障碍辅助输入技术饮食追踪与营养管理生物传感器与生理监测IUI
随身姿态：使用智能手机传感器融合和逆运动学近似用户姿态Ahuja等人研发Pose-on-the-Go系统，融合智能手机多传感器与逆运动学实现全身姿态估计，经Vicon系统验证可提升移动交互体验。2021KAKaran Ahuja et al.Carnegie Mellon University全身交互与体感输入人体姿态与行为识别CHI
PrivacyMic：利用不可听频率进行保护隐私的日常活动识别Iravantchi 等人设计 PrivacyMic 设备捕捉不可听频率进行活动识别，准确率超 95 能完全过滤语音内容，实现保护隐私的日常识别。2021YIYasha Iravantchi et al.University of Michigan数据隐私感知与决策物联网设备隐私环境感知与上下文计算CHI
Vid2Doppler: 从视频中合成多普勒雷达数据以训练保护隐私的活动识别Ahuja 等人提出 Vid2Doppler 软件管道，将活动视频转换为多普勒雷达数据，解决雷达数据集稀缺问题并保护隐私。2021KAKaran Ahuja et al.Carnegie Mellon University人体姿态与行为识别脑机接口（BCI）与神经反馈数据隐私感知与决策CHI