Enlarging a Smartphone with AR to Create a Handheld VESAD (Virtually Extended Screen-Aligned Display)
Notice bibliographique
Résumé
We investigate using augmented reality to extend the screen of a smartphone beyond its physical limits with a virtual surface that is co-planar with the phone and that follows as the phone is moved. We call this extension a VESAD, or Virtually Extended Screen-Aligned Display. We illustrate and describe several ways that a VESAD could be used to complement the physical screen of a phone, and describe two novel interaction techniques: one where the user performs a quick rotation of the phone to switch the information shown in the VESAD, and another called "slide-and-hang" whereby the user can detach a VESAD and leave it hanging in mid-air, using the phone to establish the initial position and orientation of the virtual window. We also report an experiment that compared three interfaces used for an abstract classification task: the first using only a smartphone, the second using the phone for input but with a VESAD for output, and the third where the user performed input in mid-air on the VESAD (as detected by a Leap Motion). The second user interface was found to be superior in time and selection count (a metric of mistakes committed by users) and was also subjectively preferred over the other two interfaces. This demonstrates the added value of a VESAD for output over a phone's physical screen, and also demonstrates that input on the phone's screen was better than input in mid-air in our experiment.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».