A mobile platform for controlling and interacting with a do-it-yourself smart eyewear
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Smart eyewear, such as augmented or virtual reality headset, allows the projection of virtual content through a display worn on the user’s head. This paper aims to present a mobile platform, named “CARTON”, which transforms a smartphone into smart eyewear, following a do-it-yourself (DIY) approach. This platform is composed of three main components: a blueprint to build the hardware prototype with very simple materials and regular tools; a software development kit (SDK) to help with the development of new applications (e.g. augmented reality app); and, finally, a second SDK (ControlWear) to interact with mobile applications through a Smartwatch. Design/methodology/approach User experiments were conducted, in which participants were asked to create, by themselves, the CARTON’s hardware part and perform usability tests with their own creation. A second round of experimentation was conducted to evaluate three different interaction modalities. Findings Qualitative user feedback and quantitative results prove that CARTON is functional and feasible to anyone, without specific skills. The results also showed that ControlWear had the most positive results, compared with the other interaction modalities, and that user interaction preference would vary depending on the task. Originality/value The authors describe a novel way to create a smart eyewear available for a wide audience around the world. By providing everything open-source and open-hardware, they intend to solve the reachability of technologies related to smart eyewear and aim to accelerate research around it.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».