LeapBoard: Integrating a Leap Motion Controller with a Physical Keyboard for Gesture-Enhanced Interactions
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This research explores multimodal interaction whereby users engage multiple input and output channels, such as gestures, touch, audio, and graphics. Our system, LeapBoard, is a novel computer keyboard integrating a Leap Motion Controller (LMC) on a 3D printed frame. LeapBoard combines cursor positioning using mid-air gestures with selection using a key on a physical keyboard. In a user study with 12 participants using a 2D Fitts’ law target selection task, we compared LeapBoard with two alternative input methods, (i) a touchpad and (ii) an LMC combining mid-air gestures for cursor movement with a tap gesture for selection. LeapBoard yielded a significantly higher throughput (3.55 bps) than the touchpad (2.26 bps) and the LMC (1.97 bps). Error rates were significant lower for LeapBoard (4.6%) and the touchpad (3.4%) in comparison to LMC (12.8%). As well, the LMC method fared poorly on participant scores for fatigue (6.4/10). Fatigue scores were favorable for LeapBoard (1.8/10) and the touchpad (2.0/10). This work opens new possibilities for gestural and multimodal interaction while demonstrating off-loading of selection to alternate channels such as a separate hand or a dedicated key.
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.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle