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Enregistrement W2313113473

Direct pen input and hand occlusion

2010· dissertation· en· W2313113473 sur OpenAlexaffvenue
Daniel Vogel

Notice bibliographique

RevueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2010
Typedissertation
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueErgonomics and Musculoskeletal Disorders
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOcclusionUsabilityComputer scienceTask (project management)Artificial intelligenceHuman–computer interactionComputer visionEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,179
Écart entre enseignants0,176 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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