Fugu-MT 論文翻訳(概要): Predicting Human Performance in Vertical Hierarchical Menu Selection in Immersive AR Using Hand-gesture and Head-gaze

論文の概要: Predicting Human Performance in Vertical Hierarchical Menu Selection in Immersive AR Using Hand-gesture and Head-gaze

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.09480v1
Date: Sun, 19 Jun 2022 20:13:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-06-23 16:19:30.339347
Title: Predicting Human Performance in Vertical Hierarchical Menu Selection in Immersive AR Using Hand-gesture and Head-gaze
Title（参考訳）: 没入型ARにおける垂直的階層型メニュー選択における人的パフォーマンス予測
Authors: Majid Pourmemar, Yashas Joshi, Charalambos Poullis
Abstract要約: 本稿では,ユーザ研究への参加者の関与を伴わずに,対象UIのユーザパフォーマンスを推定する予測モデルを提案する。このモデルは、階層的なドロップダウンメニューを使用して、消費持続時間(CE)やポインティング時間(PT)などの客観的なパフォーマンス対策に対する参加者の反応に基づいて訓練される。本稿では,認知能力の異なるユーザの階層的メニュー上でのCE予測において,提案した予測モデルが高精度に達成可能であることを示すユーザスタディの結果を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.317624228510748
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: There are currently limited guidelines on designing user interfaces (UI) for immersive augmented reality (AR) applications. Designers must reflect on their experience designing UI for desktop and mobile applications and conjecture how a UI will influence AR users' performance. In this work, we introduce a predictive model for determining users' performance for a target UI without the subsequent involvement of participants in user studies. The model is trained on participants' responses to objective performance measures such as consumed endurance (CE) and pointing time (PT) using hierarchical drop-down menus. Large variability in the depth and context of the menus is ensured by randomly and dynamically creating the hierarchical drop-down menus and associated user tasks from words contained in the lexical database WordNet. Subjective performance bias is reduced by incorporating the users' non-verbal standard performance WAIS-IV during the model training. The semantic information of the menu is encoded using the Universal Sentence Encoder. We present the results of a user study that demonstrates that the proposed predictive model achieves high accuracy in predicting the CE on hierarchical menus of users with various cognitive abilities. To the best of our knowledge, this is the first work on predicting CE in designing UI for immersive AR applications.
Abstract（参考訳）: 現在、没入型拡張現実(AR)アプリケーションのためのユーザーインターフェイス(UI)の設計に関するガイドラインが限定されている。デザイナーは、デスクトップおよびモバイルアプリケーションのUI設計の経験を反映し、UIがARユーザーのパフォーマンスにどのように影響するかを推測する必要がある。本研究では,ユーザ研究への参加者の関与を伴わずに,対象UIのユーザパフォーマンスを推定する予測モデルを提案する。モデルは、階層的なドロップダウンメニューを使用して、消費持続時間(CE)やポインティング時間(PT)などの客観的パフォーマンス対策に対する参加者の反応に基づいて訓練される。語彙データベースWordNetに含まれる単語から階層的なドロップダウンメニューと関連するユーザタスクをランダムに動的に生成することにより、メニューの深さとコンテキストに大きなばらつきが保証される。モデルトレーニング中にユーザの非言語標準パフォーマンスwais-ivを組み込むことで、主観的パフォーマンスバイアスを低減する。メニューの意味情報はUniversal Sentence Encoderを使って符号化される。本稿では,認知能力の異なるユーザの階層的メニュー上でのCE予測において,提案した予測モデルが高精度であることを示すユーザスタディの結果を示す。私たちの知る限りでは、没入型ARアプリケーション用のUIを設計する上で、CEを予測する最初の作業です。

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