EyeTAP：一种利用语音输入解决基于注视交互中迈达斯 touch 问题的新技术
人机交互
2021-06-18 v2
摘要
基于注视交互的主要挑战之一，是区分正常眼动功能与对计算机系统的有意交互，后者通常被称为“迈达斯 touch”。本文提出 EyeTAP（通过定向声脉冲实现眼动追踪点选），一种用于点选任务的无手交互方法。我们在两项独立的用户研究中评估了该原型，每项研究包含两组实验，共 33 名参与者，发现 EyeTAP 即使在音频输入信号中存在高达 70 dB 容限的环境噪声时依然稳健，其移动时间更短、任务完成时间更快，且认知负荷低于语音识别。此外，在带状实验中 EyeTAP 的错误率低于驻留时间法。这些特性使其适用于因残疾而身体活动受限或不可能的用户。再者，EyeTAP 对用户界面设计无特定要求，因此只需极少修改即可轻松集成到现有系统中。EyeTAP 可视为解决迈达斯 touch 的一种可接受替代方案。
引用
@article{arxiv.2002.08455,
title = {EyeTAP: A Novel Technique using Voice Inputs to Address the Midas Touch Problem for Gaze-based Interactions},
author = {Mohsen Parisay and Charalambos Poullis and Marta Kersten},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.08455},
year = {2021}
}