論文の概要: Enabling hand gesture customization on wrist-worn devices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.15239v1
• Date: Tue, 29 Mar 2022 05:12:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-03-31 06:08:05.270209
• Title: Enabling hand gesture customization on wrist-worn devices
• Title（参考訳）: 手首縫い装置における手指ジェスチャーのカスタマイズ
• Abstract要約: 既存のジェスチャーセットの性能を劣化させることなく、ユーザから最小限のサンプルを必要とするジェスチャーカスタマイズのためのフレームワークを提案する。 われわれのアプローチは、ユーザーが既存のジェスチャーに縛られない未来への道を切り拓き、自分の好みや能力に合わせた新しいジェスチャーを創造的に導入することを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.583516259577486
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a framework for gesture customization requiring minimal examples from users, all without degrading the performance of existing gesture sets. To achieve this, we first deployed a large-scale study (N=500+) to collect data and train an accelerometer-gyroscope recognition model with a cross-user accuracy of 95.7% and a false-positive rate of 0.6 per hour when tested on everyday non-gesture data. Next, we design a few-shot learning framework which derives a lightweight model from our pre-trained model, enabling knowledge transfer without performance degradation. We validate our approach through a user study (N=20) examining on-device customization from 12 new gestures, resulting in an average accuracy of 55.3%, 83.1%, and 87.2% on using one, three, or five shots when adding a new gesture, while maintaining the same recognition accuracy and false-positive rate from the pre-existing gesture set. We further evaluate the usability of our real-time implementation with a user experience study (N=20). Our results highlight the effectiveness, learnability, and usability of our customization framework. Our approach paves the way for a future where users are no longer bound to pre-existing gestures, freeing them to creatively introduce new gestures tailored to their preferences and abilities.
• Abstract（参考訳）: 既存のジェスチャーセットの性能を劣化させることなく、ユーザから最小限のサンプルを必要とするジェスチャーカスタマイズのためのフレームワークを提案する。 これを実現するために,まず大規模研究(n=500+)を実施し,加速度計・ジャイロスコープ認識モデルを95.7%,偽陽性率0.6/hで訓練した。 次に,事前学習したモデルから軽量モデルを導出して,性能低下を伴わずに知識伝達を実現する,数ショット学習フレームワークを設計した。 提案手法は,12種類のジェスチャからデバイス上でのカスタマイズを検証したユーザ調査(n=20)によって検証され,既存のジェスチャセットと同一の認識精度と偽陽性率を維持しつつ,新たなジェスチャを追加する場合,平均精度55.3%,83.1%,87.2%の精度が得られた。 ユーザエクスペリエンススタディ(N=20)により,リアルタイム実装のユーザビリティをさらに評価する。 その結果,カスタマイズフレームワークの有効性,学習性,ユーザビリティが明らかになった。 われわれのアプローチは、ユーザーが既存のジェスチャーに縛られない未来への道を切り開いて、自分の好みや能力に合わせた新しいジェスチャーを創造的に導入する。

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