计算机科学 > 人机交互
[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
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。
文献和引用工具
与本文相关的代码,数据和媒体
alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)
演示
推荐器和搜索工具
arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目
arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。
与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。
有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.