Comparing the Fidelity of Contemporary Pointing with Controller Interactions on Performance of Personal Space Target Selection
Notice bibliographique
Résumé
The goal of this research is to provide much needed empirical data on how the fidelity of popular hand gesture tracked based pointing metaphors versus commodity controller based input affects the efficiency and speed-accuracy tradeoff in users’ spatial selection in personal space interactions in VR. We conduct two experiments in which participants select spherical targets arranged in a circle in personal space, or near-field within their maximum arms reach distance, in VR. Both experiments required participants to select the targets with either a VR controller or with their dominant hand’s index finger, which was tracked with one of two popular contemporary tracking methods. In the first experiment, the targets are arranged in a flat circle in accordance with the ISO 9241-9 Fitts’ law standard, and the simulation selected random combinations of 3 target amplitudes and 3 target widths. Targets were placed centered around the users’ eye level, and the arrangement was placed at either 60%, 75%, or 90% depth plane of the users’ maximum arm’s reach. In experiment 2, the targets varied in depth randomly from one depth plane to another within the same configuration of 13 targets within a trial set, which resembled button selection task in hierarchical menus in differing depth planes in the near-field. The study was conducted using the HTC Vive head-mounted display, and used either a VR controller (HTC Vive), low-fidelity virtual pointing (Leap Motion), or a high-fidelity virtual pointing (tracked VR glove) conditions. Our results revealed that low-fidelity pointing performed worse than both high-fidelity pointing and the VR controller. Overall, target selection performance was found to be worse in depth planes closer to the maximum arms reach, as compared to middle and nearer distances.
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 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 | 0,003 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».