论文标题	作者	研究主题	论文库	年份
ReflecTrace：通过角膜反射在普通智能手机上实现无触点悬停交互 Nakamura 等人利用前置摄像头捕捉角膜反射，通过CNN检测悬停手指位置，在粗网格达95%准确率，端到端延迟约22ms，实现普通智能手机无触点悬停交互。	YN Yudai Nakamura et al.庆应义塾大学
DuoTouch：使用二进制序列的被动式双足迹附件扩展触摸交互 Ikematsu等人提出DuoTouch被动式双触控点附件，通过二进制序列编码运动实现最小内容遮挡的触觉输入，嵌入多种产品形态中验证可靠性。	KI Kaori Ikematsu et al.雅虎
FoodSkin: 在食物表面制造可食用的金箔电路 Kato等人推出FoodSkin技术，在食物表面制造可食用金箔电路，使干燥食物集成电子功能，丰富计算机增强饮食体验的设计空间。	KK Kunihiro Kato et al.东京工科大学
Acoustic+Pose：利用声学表面近表面手势识别为智能手机添加输入模态 Kato 等人提出 Acoustic+Pose 方法，利用声学表面技术扩展智能手机输入空间，通过机器学习模型识别近表面手势，10种手势识别准确率达90.2%。	KK Kunihiro Kato et al.东京工科大学
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使用声学 sensing 检测智能手机单手交互中的拇指姿势 Kato 等人提出基于声学 sensing 的拇指姿势识别方法，使用手机扬声器和麦克风识别12种拇指姿势，传统手机达到78.6%准确率，配备 Acoustic Surface 的手机达到87.0%准确率，扩展了单手交互能力。	KK Kunihiro Kato et al.东京工科大学
通过单击或双击预测减少单次点击延迟 Nishida 等人提出 PredicTaps 机器学习预测方法，将单击/双击检测延迟从150-500ms降至12-17.6ms，保持可用性并适用于触控板与智能手机。	NN Naoto Nishida et al.东京大学
ReflecTouch: 使用角膜反射图像检测智能手机的抓握姿势 Zhang等人提出ReflecTouch方法，通过前置摄像头捕捉角膜反射图像检测手机握持姿势，无需额外传感器即可区分六种握持方式，准确率达85%。	XZ Xiang Zhang et al.庆应义塾大学
LightTouch小工具：通过将光发射转换为触摸输入来扩展电容触摸屏上的交互 Ikematsu 等人设计LightTouch装置，利用光敏电阻和屏幕发光原理，在电容触摸屏上实现点击、滑动等手势的自动化控制，无需电池和持续手指接触。	KI Kaori Ikematsu et al.雅虎
TiltChair：通过主动倾斜办公椅的座位来操纵姿势指导 Fujita 等人设计 TiltChair 主动倾斜办公椅，通过控制角度和速度实现隐式姿势引导，实验表明倾斜角度提高会增加维持姿势难度，速度影响显眼度和主观接受度。	KF Kazuyuki Fujita et al.东北大学
Ohmic-Sticker：扩展电容触摸表面的力-运动型输入设备 Ikematsu 等人提出 Ohmic-Sticker 设备，利用 FSR 结构和 Ohmic-Touch 技术在商业触摸板上实现小于 2mm 的薄型力敏感输入。	KI Kaori Ikematsu et al.雅虎
亚洲CHI研讨会：新兴的人机交互研究集 Sakaguchi等人展示亚洲人机交互新兴研究，搭建学术界与实践者交流平台，促进区域研究社区建设	SS Saki Sakaguchi et al.东京大学
Ohmic-Touch：通过电阻对象的间接触摸扩展触摸交互 Ikematsu 等人提出Ohmic-Touch技术，通过感应电阻物体实现触摸位置检测、物体识别及光力温度感应，使用3D打印制作，电阻识别准确率达97%。	KI Kaori Ikematsu et al.雅虎