Notice bibliographique
Résumé
We investigate, model, and design interaction techniques for hand occlusion with direct pen input. Our focus on occlusion follows from a qualitative and quantitative study of direct pen usability with a conventional graphical user interface (GUI). This study reveals overarching problems relating to poor precision, ergonomics, cognitive differences, limited input, and problems resulting from occlusion. To investigate occlusion more closely, we conduct three formal experiments to examine its area and shape, its affect on performance, and compensatory postures. We find that the shape of the occluded area varies across participants with some common characteristics. Our results provide evidence that occlusion affects target selection performance: especially for continuous tasks or when the goal is initially hidden. We observe how users contort their wrist posture during a simultaneous monitoring task, and show this can increase task time. Based on these investigations, we develop a five parameter geometric model to represent the shape of the occluded area and extend this to a user configurable, real-time version. To evaluate our model, we introduce a novel analytic testing methodology using optimization for geometric fitting and precision-recall statistics for comparison; as well as conducting a user study. To address problems with occlusion, we introduce the notion of occlusion-aware interfaces: techniques which can use our configurable model to track currently occluded regions and then counteract potential problems and/or utilize the occluded area. As a case study, we present the Occlusion-Aware Viewer: an interaction technique which displays otherwise missed previews and status messages in a non-occluded area. Within this thesis we also present a number of methodology contributions for quantitative and qualitative study design, multi-faceted study logging using synchronized video, qualitative analysis, image-based analysis, task visualization, optimization-based analytical testing, and user interface image processing.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».