OptWedge：面向屏外兴趣点的认知优化引导
人机交互
2022-06-10 v1 机器学习
神经元与认知
摘要
引导屏外兴趣点（POIs）是为小屏设备（如智能设备与头戴式显示器）用户提供附加信息的实用方式。以往流行的方法是在屏幕上显示一个称为 Wedge 的基本图形，供用户估计不可见顶点上的屏外 POI。由于它们利用了一种称为模态补全的认知过程（即用户即使图形部分被遮挡也能想象出整体），定位精度受偏差与个体差异影响。为提升精度，我们提出利用考虑该影响的认知代价来优化图形。我们还设计了具有不同参数的两类优化：无偏 OptWedge（UOW）与有偏 OptWedge（BOW）。实验结果表明，相较于启发式方法，OptWedge 在较近距离下实现了更精确的引导。
引用
@article{arxiv.2206.04293,
title = {OptWedge: Cognitive Optimized Guidance toward Off-screen POIs},
author = {Shoki Miyagawa},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.04293},
year = {2022}
}
备注
14 pages,7 figures, accepted to PDPTA 2021