Notice bibliographique
Résumé
Eye tracking systems can provide people with severe motor impairments a way to communicate through gaze-based interactions. Such systems transform a user's gaze input into mouse pointer coordinates that can trigger keystrokes on an on-screen keyboard. However, typing using this approach requires large back-and-forth eye movements, and the required effort depends both on the length of the text and the keyboard layout. Motivated by the idea of sketch-based image search, we explore a gaze-based approach where users draw a shape on a sketchpad using gaze input, and the shape is used to search for similar letters, words, and other predefined controls. The sketch-based approach is area efficient (compared to an on-screen keyboard), allows users to create custom commands, and creates opportunities for gaze-based authentication. Since variation in the drawn shapes makes the search difficult, the system can show a guide (e.g., a 14-segment digital display) on the sketchpad so that users can trace their desired shape. In this paper, we take a first step that investigates the feasibility of the sketch-based approach, by examining how well users can trace a given shape using gaze input. We designed an interface where participants traced a set of given shapes. We then compared the similarity of the drawn and traced shapes. Our study results show the potential of the sketch-based approach: users were able to trace shapes reasonably well using gaze input, even for complex shapes involving three letters; shape tracing accuracy for gaze was better than `free-form' hand drawing. We also report on how different shape complexities influence the time and accuracy of the shape tracing tasks.
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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 ».