論文の概要: Towards Intelligent Augmented Reality (iAR): A Taxonomy of Context, an Architecture for iAR, and an Empirical Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02684v1
- Date: Mon, 04 Nov 2024 23:52:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-06 15:02:13.338059
- Title: Towards Intelligent Augmented Reality (iAR): A Taxonomy of Context, an Architecture for iAR, and an Empirical Study
- Title（参考訳）: インテリジェント拡張現実(iAR)を目指して : 文脈の分類学,iARのアーキテクチャ,実証的研究
- Authors: Shakiba Davari, Daniel Stover, Alexander Giovannelli, Cory Ilo, Doug A. Bowman,
- Abstract要約: iARにおける文脈認識推論と適応のためのフレームワークを提案する。
ユーザ動作を観察し,ユーザのパフォーマンス,コンテキスト,ユーザ指定のARインターフェースへの適応を記録可能な経験的AR実験を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.21335713342863
- License:
- Abstract: 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.
- Abstract（参考訳）: Augmented Reality(AR)研究の最近の進歩は、インターフェースの有効性とユーザエクスペリエンスを高める上でのコンテキスト認識の重要性を強調している。
これにより、さまざまなコンテキストにわたって動的に適応して最適なエクスペリエンスを提供する、インテリジェントAR(iAR)インターフェースの必要性が浮き彫りになる。
本稿では,
(a)iARにおける文脈認識推論と適応のための包括的なフレームワークを提案する。
(b)定量的な入力データを通じて文脈を記述する分類を導入し、
(c) 提案するフレームワークの実装とiAR内の分類を概説するアーキテクチャを提案する。
さらに、ユーザ行動を観察し、コンテキストスイッチングシナリオ内でユーザパフォーマンス、コンテキスト、およびユーザ指定のARインターフェースへの適応を記録するための経験的AR実験を提案する。
我が家
(d) このシナリオにおいて、コンテキストとユーザ適応の微妙な関係について検討し、これらのパターンを特定する上でのフレームワークの重要性について論じる。
この実験は、iARにおける文脈認識の重要性を強調し、この特定のシナリオに対する事前トレーニングデータセットを提供する。
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