混合与增强现实评估：一项系统性文献综述（2009–2019）
人机交互
2020-10-14 v1
摘要
我们对 2009–2019 年 11 年间发表在 ISMAR、CHI、IEEE VR 和 UIST 上的 458 篇报告混合与增强现实（MR/AR）评估的论文进行了系统性综述。我们的目标是为未来的 MR/AR 方法评估提供指导。为此，我们按论文类型（如技术、设计研究）、研究主题（如跟踪、渲染）、评估场景（如算法性能、用户性能）、认知方面（如感知、情绪）以及进行评估的情境（如实验室 vs. 真实环境）对出版物进行刻画。我们发现类型、主题和场景之间存在强耦合。我们观察到两类：（a）聚焦于改进跟踪、显示、重建、渲染和标定的算法技术中心性能评估，以及（b）分析应用与设计、人的因素对感知、可用性、决策、情绪和注意的影响的人本中心研究。在 458 篇论文中，我们识别出 248 项涉及共 5,761 名参与者的用户研究，其中仅 1,619 名被识别为女性。我们识别出用于分析 10 个认知方面的 43 种数据收集方法。我们发现九种客观方法，以及八种支持定性分析的方法。大多数（216/248）用户研究在实验室环境中进行。通常（138/248），此类研究以静态方式让参与者参与。然而，我们也发现了相当数量（30/248）以移动方式让参与者参与的真实环境研究。我们认为本文通过呈现最前沿状态并指导 MR/AR 评估的设计、实施与结果分析步骤，对学术界和工业界均具参考价值。
引用
@article{arxiv.2010.05988,
title = {Evaluating Mixed and Augmented Reality: A Systematic Literature Review (2009-2019)},
author = {Leonel Merino and Magdalena Schwarzl and Matthias Kraus and Michael Sedlmair and Dieter Schmalstieg and Daniel Weiskopf},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.05988},
year = {2020}
}
备注
ISMAR