Spatial-geometric approach to physical mobile interaction based on accelerometer and IR sensory data fusion
Notice bibliographique
Résumé
Interaction with the physical environment using mobile phones has become increasingly desirable and feasible. Nowadays mobile phones are being used to control different devices and access information/services related to those devices. To facilitate such interaction, devices are usually marked with RFID tags or visual markers, which are read by a mobile phone equipped with an integrated RFID reader or camera to fetch related information about those objects and initiate further actions. This article contributes in this domain of mobile physical interaction; however, using a spatial-geometric approach for interacting with indoor physical objects and artifacts instead of RFID based solutions. Using this approach, a mobile phone can point from a distance to an annotated object or a spatial subregion of that object for the purpose of interaction. The pointing direction and location is determined based on the fusion of IR camera and accelerometer data, where the IR cameras are used to calculate the 3D position of the mobile phone users and the accelerometer in the phone provides its tilting and orientation information. The annotation of objects and their subregions with which the mobile phone interacts is performed by specifying their geometric coordinates and associating related information or services with them. We perform experiment in a technology-augmented smart space and show the applicability and potential of the proposed approach.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».