論文の概要: Computational Adaptation of XR Interfaces Through Interaction Simulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.09162v1
• Date: Tue, 19 Apr 2022 23:37:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-21 15:14:34.750417
• Title: Computational Adaptation of XR Interfaces Through Interaction Simulation
• Title（参考訳）: 相互作用シミュレーションによるXRインタフェースの計算適応
• Authors: Kashyap Todi, Ben Lafreniere, Tanya Jonker
• Abstract要約: 本稿では,ユーザエクスペリエンスとパフォーマンスの向上を目的として,XRインタフェースを適応するための計算手法について論じる。 メニュー選択タスクに適用した新しいモデルでは,認知的コストと運動的コストの両方を考慮してユーザインタラクションをシミュレートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.6193503399184275
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Adaptive and intelligent user interfaces have been proposed as a critical component of a successful extended reality (XR) system. In particular, a predictive system can make inferences about a user and provide them with task-relevant recommendations or adaptations. However, we believe such adaptive interfaces should carefully consider the overall \emph{cost} of interactions to better address uncertainty of predictions. In this position paper, we discuss a computational approach to adapt XR interfaces, with the goal of improving user experience and performance. Our novel model, applied to menu selection tasks, simulates user interactions by considering both cognitive and motor costs. In contrast to greedy algorithms that adapt based on predictions alone, our model holistically accounts for costs and benefits of adaptations towards adapting the interface and providing optimal recommendations to the user.
• Abstract（参考訳）: 拡張現実(XR)システムの重要な構成要素として,適応的かつインテリジェントなユーザインタフェースが提案されている。 特に、予測システムはユーザに関する推論を行い、タスクに関連するレコメンデーションや適応を与えることができる。 しかし、このような適応インタフェースは、予測の不確実性に対処するために、相互作用の全体であるemph{ Cost}を慎重に考慮すべきである。 本稿では,ユーザエクスペリエンスと性能の向上を目的として,XRインタフェースを適応するための計算手法について論じる。 メニュー選択タスクに適用した新しいモデルでは,認知と運動のコストを考慮したユーザインタラクションをシミュレートする。 予測のみに基づいて適応する欲求アルゴリズムとは対照的に,我々のモデルは,インターフェースの適応に対する適応のコストとメリットを総括的に考慮し,ユーザに最適なレコメンデーションを提供する。

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