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Enregistrement W7147728785 · doi:10.1145/3769872.3769893

What's the Thumb Doing? Improving Precision for Thumb-to-Finger Interactions on Hand Proximate User Interfaces

2025· article· W7147728785 sur OpenAlexaff
Shariff AM Faleel, Rishav Banerjee, Omang Baheti, Khalad Hasan, Pourang Irani

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineComputer Science
ThématiqueInteractive and Immersive Displays
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLeverage (statistics)ThumbSimple (philosophy)User interfaceTracking (education)Rule of thumb

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hand Proximate User Interfaces (HPUI) on Head Mounted Displays (HMD) leverage hand tracking to anchor content on the hand and interact with it using thumb-to-finger interactions. Similar to many other interaction techniques on HMDs, HPUI realizes these interactions by combining simple geometry in game engines. This, in turn, leads to accidental triggers, akin to the "fat-finger problem" on touch screens. To address this, we explore and provide insight into how the thumb’s surface interacts when using HPUI by approximating the thumb’s surface with a large number of raycasts. We observe that different regions of the thumb are used when interacting with different parts of the hand. The results also highlight the need to consider the temporal component. We then propose approaches to improving the precision of thumb-to-finger interactions on HPUI and show that these improve target selection accuracy with denser target layouts.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,881
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,302 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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