基于预测树的虚拟键盘以提升注视打字效率
人机交互
2024-10-14 v1 新兴技术
摘要
屏幕键盘眼打字系统受限于缺乏预测文本和以用户为中心的方法，导致文本输入速率低下和频繁校准。为此，本文提出将部分匹配（PPM）技术集成到基于树的虚拟键盘中。我们开发了使用两阶段基于树的字符选择系统的 Flex-Tree 屏幕键盘，测试了三种不同程度的 PPM（PPM1、PPM2、PPM3）。Flex-Tree 提供对 72 个英文字符的访问，包括大小写字母、数字和特殊字符，并提供删除命令等功能。该系统使用 16 名健康志愿者进行评估，测试包括挑选句子和随机句子两类专门设计的打字任务。使用两种输入模式进行打字测试：(i) 鼠标和 (ii) 便携式眼动追踪器。共进行 24 种不同条件的实验。将 Flex-Tree 的打字性能与使用字母排列的基于树的虚拟键盘（NoPPM）和面向新用户的 Dasher 屏幕键盘进行比较。实验结果表明，PPM3 级别的 Flex-Tree 在两种输入模式下均优于其他键盘，鼠标下平均输入速度为 27.7 字母/分钟，眼动追踪器下为 16.3 字母/分钟。使用眼动追踪器时，命令层和字母层的信息传递速率分别为 108.4 位/分钟和 100.7 位/分钟。Flex-Tree 在所有三种 PPM 级别的系统可用性量表评分均很高，在两种作业模式下的 NASA 任务负荷指数加权评分也很低，凸显其以用户为中心的设计。
引用
@article{arxiv.2410.08570,
title = {Predictive Tree-based Virtual Keyboard for Improved Gaze Typing},
author = {Hrushikesh Etikikota and Yogesh Kumar Meena},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.08570},
year = {2024}
}