在工业VR应用中高效输入文本的手写:板面定向和感官反对性能的影响
IEEE transactions on visualization and computer graphics
|October 2, 2023
概括
虚拟现实 (VR) 手写识别提供了一种高效的文本输入方法,提高了工业应用的速度和可用性. 优化写作条件,如带有感官反的斜面,可以提高性能,但错误率需要进一步降低.
科学领域:
- 人与计算机的交互
- 虚拟现实 虚拟现实 虚拟现实
- 可用性工程可用性工程
背景情况:
- 虚拟现实 (VR) 中的文本输入对于工业应用至关重要,但与物理键盘相比,它面临着生产力差距.
- 当前的VR数据输入方法往往是低效的,难以学习的,或者对用户来说令人丧.
- 有效,用户友好和直观的文本输入对于广泛的VR采用至关重要.
研究的目的:
- 为虚拟现实引入和评估一种基于手写识别 (HWR) 的新型文本输入方法.
- 确定最佳的写作条件,包括表面定向和感官反 (视觉,触觉,听觉).
- 在速度,错误率,可用性和工作量方面评估HWR方法的性能.
主要方法:
- 开发了一个VR文本输入系统,使用手写识别.
- 进行了一项用户研究,以比较不同的写作表面方向和感官反条件.
- 评估的文本输入速度 (Words Per Minute - WPM),错误率,可用性和用户工作负载.
主要成果:
- 倾斜的写作表面与多感官反 (视觉,触觉,听觉) 相结合,为写作速度和减少身体需求提供了最佳结果.
- 与基于控制器的技术相比,HWR方法表现出高进入速度和可用性,训练最小.
- 训练后平均入门速度达到14.5 WPM,熟悉的用户达到16.16 WPM;观察到的最高速度是21.11 WPM.
- 最好的条件实现了9.28%的总错误率,这表明识别准确度有改进的余地.
结论:
- 虚拟现实中的手写识别是一个可行的,高效的文本输入解决方案,特别适用于工业环境.
- 优化写作环境,特别是使用带有感官反的斜面,显著提高了用户的性能.
- 需要进一步改进手写识别算法,以减少错误率并充分发挥这种VR文本输入方法的潜力.
