GraspR：面向自适应抓取用户界面设计的空间用户偏好计算模型
人机交互
2025-09-11 v2
摘要
抓取用户界面（grasp UI）通过允许在手持物理物体的同时与数字内容交互，实现了扩展现实中的双任务处理。然而，当前的抓取用户界面设计实践面临一个根本性挑战：现有方法要么通过劳动密集型的启发式研究来捕捉用户偏好（难以扩展），要么依赖忽略主观因素的生物力学模型。我们引入了GraspR，这是首个预测抓取用户界面中单指微手势用户偏好的计算模型。我们的数据驱动方法将计算方法的可扩展性与人类偏好建模相结合，基于通过两选一强迫选择范式从八名参与者和四种常用抓取变体中收集的1,520个偏好进行训练。我们通过一个工作原型展示了GraspR的有效性，该原型在四项日常任务中动态调整界面布局。我们发布了数据集和代码，以支持自适应抓取用户界面的未来研究。
引用
@article{arxiv.2501.05434,
title = {GraspR: A Computational Model of Spatial User Preferences for Adaptive Grasp UI Design},
author = {Arthur Caetano and Yunhao Luo and Adwait Sharma and Misha Sra},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.05434},
year = {2025}
}