在扩展现实头部显示器中基于手势的人机接口的性能测量
Leopoldo Angrisani1, Mauro D'Arco1, Egidio De Benedetto1
1Department of Electrical Engineering and Information Technology (DIETI), University of Naples Federico II, 80125 Napoli, Italy.
Sensors (Basel, Switzerland)
|May 14, 2025
概括
本研究介绍了一种方法来测量使用手势在扩展现实 (XR) 头戴式耳机的人机界面 (HMI) 的性能. 该方法考虑了用户的变化,确保XR HMI评估可靠的性能指标.
科学领域:
- 人与计算机的交互
- 虚拟现实 虚拟现实 虚拟现实
- 测量科学 测量科学 测量科学
背景情况:
- 扩展现实 (XR) 人机界面 (HMI) 头部显示器 (HMD) 越来越依赖于手势识别.
- 评估这些基于手势的HMI的性能和可靠性对于用户体验和应用程序的成功至关重要.
- 现有的方法可能无法充分解决人类性能和测量不确定性的固有变化.
研究的目的:
- 提出和验证一种系统方法来测量XR HMD中基于手势的HMI的性能.
- 确保性能测量符合"测量不确定性表达指南" (GUM).
- 为分析手势识别表现的个体内和个体间变异性提供一个框架.
主要方法:
- 在XR HMD的视野中展示图标的测试台的开发.
- 使用特定的手势 (例如,手指敲击) 进行线索引导的选择任务.
- 进行多个选择周期与不同的参与者收集绩效数据和测量不确定性贡献.
主要成果:
- 拟议的方法产生了考虑手势参数和用户可变性的性能指标.
- 使用微软HoloLens 2和手指点击的案例研究表明,该方法能够揭示性能趋势.
- 统计分析证实了由于用户熟悉而导致的性能改进与精度变化之间的差异化能力.
结论:
- 开发的框架提供了一种全面的方法来评估基于手势的XR HMI.
- 该方法为不同用户和手势参数的性能提供了有价值的见解.
- 它可以评估HMI是否符合特定应用的性能规格.
