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计算机科学 > 人机交互

arXiv:2411.02684 (cs)
[提交于 2024年11月4日 ]

标题: 面向智能增强现实(iAR):上下文的分类、iAR的架构和实证研究

标题: Towards Intelligent Augmented Reality (iAR): A Taxonomy of Context, an Architecture for iAR, and an Empirical Study

Authors:Shakiba Davari, Daniel Stover, Alexander Giovannelli, Cory Ilo, Doug A. Bowman
摘要: 最近在增强现实(AR)研究中的进展突显了上下文感知在提高界面效果和用户体验中的关键作用。 这强调了需要智能AR(iAR)界面,这些界面能够在各种上下文中动态适应以提供最佳体验。 在本文中,我们(a)提出一个全面的框架,用于iAR中的上下文感知推理和适应,(b)引入一种分类法,通过可量化的输入数据描述上下文,并(c)展示一个架构,概述我们提出的框架和分类法在iAR中的实现。 此外,我们进行了一项实证AR实验,以观察用户行为并记录用户在上下文切换场景中对AR界面的性能、上下文和用户指定的适应情况。 我们(d)探讨了此场景中上下文与用户适应之间的细微关系,并讨论了我们的框架在识别这些模式中的重要性。 该实验强调了iAR中上下文感知的重要性,并为此特定场景提供了一个初步的训练数据集。
摘要: Recent advancements in Augmented Reality (AR) research have highlighted the critical role of context awareness in enhancing interface effectiveness and user experience. This underscores the need for intelligent AR (iAR) interfaces that dynamically adapt across various contexts to provide optimal experiences. In this paper, we (a) propose a comprehensive framework for context-aware inference and adaptation in iAR, (b) introduce a taxonomy that describes context through quantifiable input data, and (c) present an architecture that outlines the implementation of our proposed framework and taxonomy within iAR. Additionally, we present an empirical AR experiment to observe user behavior and record user performance, context, and user-specified adaptations to the AR interfaces within a context-switching scenario. We (d) explore the nuanced relationships between context and user adaptations in this scenario and discuss the significance of our framework in identifying these patterns. This experiment emphasizes the significance of context-awareness in iAR and provides a preliminary training dataset for this specific Scenario.
主题: 人机交互 (cs.HC) ; 人工智能 (cs.AI); 计算机与社会 (cs.CY); 新兴技术 (cs.ET); 机器学习 (cs.LG)
引用方式: arXiv:2411.02684 [cs.HC]
  (或者 arXiv:2411.02684v1 [cs.HC] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2411.02684
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Shakiba Davari [查看电子邮件]
[v1] 星期一, 2024 年 11 月 4 日 23:52:43 UTC (22,518 KB)
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