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。2026YNYudai Nakamura et al.Keio University多点触控交互技术移动应用用户体验移动端无障碍设计IUI
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。2026KIKaori Ikematsu et al.LY Corporation有形用户界面设计物理-数字混合交互多点触控交互技术CHI
增强三叉神经味觉：通过电刺激和嗅觉刺激提升辛辣感和凉爽感Ohno等人提出电舌头刺激结合嗅觉的多模态方法增强辛辣和凉爽感知，为数字味觉调制和健康饮食体验提供新思路。2026MOMasaki Ohno et al.The University of Tokyo嗅觉显示与气味交互味觉界面与电子舌多感官融合体验CHI
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。2024KKKunihiro Kato et al.Tokyo University of Technology桌面3D打印与个人制造饮食文化与食物交互CHI
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%。2023KKKunihiro Kato et al.手部手势识别UbiComp
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。2023KKKunihiro Kato et al.抬头显示（HUD）与驾驶辅助系统（ADAS）手部手势识别UbiComp
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%。2022XZXiang Zhang et al.Keio University人体姿态与行为识别原型设计与用户测试CHI
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。2021KIKaori Ikematsu et al.Yahoo Japan Corporation电路制作与硬件原型CHI