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Enregistrement W2339186592 · doi:10.14288/1.0064925

Moving target selection in interactive video

2010· article· en· W2339186592 sur OpenAlexaff
Michael Ilich

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInteractive and Immersive Displays
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceCursor (databases)Pointer (user interface)Selection (genetic algorithm)Computer visionKinematicsArtificial intelligenceTask (project management)Human–computer interactionEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this thesis, we present the results of a user study that compares three different selection methods for moving targets in 1D and 2D space. The standard Chase-and-Click method involves pursuing an onscreen target with the mouse pointer and clicking on it once directly over it. The novel Click-to-Pause method involves first depressing the mouse button to pause all onscreen action, moving the cursor over the target and releasing the mouse button to select it. The Hybrid method combines the initial pursuit with the ability to pause the action by depressing the mouse button, affording an optimization of the point of interception. Our results show that the Click-to-Pause and Hybrid methods results in lower selection times than the Chase-and-Click method for small or fast targets, while the Click-to-Pause technique is the lowest overall for small-fast targets. We integrate the more practical Hybrid method into a multi-view video browser to enable the selection of hockey players in a pre-recorded hockey game. We demonstrate that the majority of correct player selections were performed while the video was paused and that our display method for extraneous information has no effect on selection task performance. We develop a kinematic model that is based on movement speed and direction in 1D as an adjustment to the effective width and distance of a target. Our studies show that target speed assists users when a target is approaching, up to a critical velocity where the direction is irrelevant and speed is entirely responsible for the index of difficulty. In addition, we suggest that existing linear and discrete models of human motor control are inadequate for modeling the selection of a moving target and recommend the minimum jerk law as a guide for measuring human motor acceleration. By combining our empirical results from moving target selection tasks in 1D with our theoretical model for motor control, we propose an extension to Fitts’ Law for moving targets in 2D polar space.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,870
Score d'incertitude au seuil0,940

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,179 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations12
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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