Analysis of Hand Movement and Head Orientation in Hierarchical Menu Selection in Immersive AR
Notice bibliographique
Résumé
Immersive Augmented Reality (AR) has become pervasive across multiple domains, ranging from medicine and education to interior design, and other fields. Leading technology giants like Apple, Meta, and Microsoft have introduced their proprietary Head Mounted Displays (HMD), joining the competitive market. This technology offers users an immersive experience by superimposing virtual 3D content onto real-world objects, allowing for various interactions and input modalities. Numerous Graphical User Interfaces (GUIs) have also been devised for immersive AR, integrating with input modalities such as hand gesture, head pointing, and voice commands. Since the most favored interaction method in immersive AR involves the interplay between hand gesture and head pointing, our research aims to analyze the workload exerted on users during hand gesture-head pointing interactions. For instance, a hierarchical menu selection task relies on both hand gesture (for item selection or click) and head pointing (to navigate the cursor). The degree of reliance on each input modality affects the user’s workload. We applied both objective and subjective means to assess the physical workload. Two user studies were conducted, from which we derived a unified metric to evaluate the interdependence of hand and head in immersive AR. A significant correlation was discovered between the metric and both objective and subjective workload assessments. Our findings provide insights for AR designers, suggesting the combined use of head pointing and hand gesture when creating hierarchical menu selection interfaces in immersive AR.
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 | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».