論文の概要: Dynamic User Interface Generation for Enhanced Human-Computer Interaction Using Variational Autoencoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.14521v1
• Date: Thu, 19 Dec 2024 04:37:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-20 13:29:48.241143
• Title: Dynamic User Interface Generation for Enhanced Human-Computer Interaction Using Variational Autoencoders
• Title（参考訳）: 変分オートエンコーダを用いた人-コンピュータインタラクションの動的ユーザインタフェース生成
• Authors: Runsheng Zhang, Shixiao Wang, Tianfang Xie, Shiyu Duan, Mengmeng Chen,
• Abstract要約: 本研究では,変分オートエンコーダ(VAE)モデルに基づく,インテリジェントなユーザインタラクションインタフェース生成と最適化のための新しいアプローチを提案する。 VAEベースのアプローチは、オートエンコーダ(AE)、生成敵ネットワーク(GAN)、条件付きGAN(cGAN)、ディープ信頼ネットワーク(DBN)、VAE-GAN(VAE-GAN)などの他の手法と比較して、インタフェース生成の品質と精度を著しく向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.1676654279172265
• License:
• Abstract: This study presents a novel approach for intelligent user interaction interface generation and optimization, grounded in the variational autoencoder (VAE) model. With the rapid advancement of intelligent technologies, traditional interface design methods struggle to meet the evolving demands for diversity and personalization, often lacking flexibility in real-time adjustments to enhance the user experience. Human-Computer Interaction (HCI) plays a critical role in addressing these challenges by focusing on creating interfaces that are functional, intuitive, and responsive to user needs. This research leverages the RICO dataset to train the VAE model, enabling the simulation and creation of user interfaces that align with user aesthetics and interaction habits. By integrating real-time user behavior data, the system dynamically refines and optimizes the interface, improving usability and underscoring the importance of HCI in achieving a seamless user experience. Experimental findings indicate that the VAE-based approach significantly enhances the quality and precision of interface generation compared to other methods, including autoencoders (AE), generative adversarial networks (GAN), conditional GANs (cGAN), deep belief networks (DBN), and VAE-GAN. This work contributes valuable insights into HCI, providing robust technical solutions for automated interface generation and enhanced user experience optimization.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,変分オートエンコーダ(VAE)モデルに基づく,インテリジェントなユーザインタラクションインタフェース生成と最適化のための新しいアプローチを提案する。 インテリジェントな技術の急速な進歩により、従来のインターフェース設計手法は多様性とパーソナライゼーションの進化する要求を満たすのに苦慮し、ユーザエクスペリエンスを向上させるためにリアルタイム調整の柔軟性に欠けることが多い。 HCI(Human-Computer Interaction)は、機能的で直感的で、ユーザニーズに応答するインターフェースを作ることに集中することで、これらの課題に対処する上で重要な役割を担います。 本研究では、RICOデータセットを活用してVAEモデルをトレーニングし、ユーザ美学やインタラクションの習慣に合わせてユーザインターフェースのシミュレーションと生成を可能にする。 リアルタイムユーザ行動データを統合することで、インターフェースを動的に洗練、最適化し、ユーザビリティを改善し、シームレスなユーザエクスペリエンスを実現する上でのHCIの重要性を強調する。 実験の結果,VAEに基づくアプローチは,オートエンコーダ(AE),ジェネレーティブ・逆境ネットワーク(GAN),条件付きGAN(cGAN),ディープ・信仰ネットワーク(DBN),VAE-GAN(VAE-GAN)などの他の手法と比較して,インターフェース生成の品質と精度を著しく向上させることがわかった。 この作業は、HCIに対する貴重な洞察をもたらし、インターフェイスの自動生成とユーザエクスペリエンスの最適化のための堅牢な技術的ソリューションを提供する。

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