【摘 要】
:
虚拟现实环境下,文本输入是三维自然交互的一项重要任务.但是现在最通用的常规方法,控制器指向法却存在着各种各样的缺陷,如疲劳程度高,输入速度和准确率低等因素。如何提升虚拟现实中文本输入的效率和体验,已经成为了一个亟待解决的问题。针对上述问题,本文提出了两种新型虚拟现实环境的双手手势文本输入技术,旨在使用改进的手势识别算法,通过HTC VIVE控制器中的触摸板输入文本,同时支持双手输入,充分利用双手交
论文部分内容阅读
虚拟现实环境下,文本输入是三维自然交互的一项重要任务.但是现在最通用的常规方法,控制器指向法却存在着各种各样的缺陷,如疲劳程度高,输入速度和准确率低等因素。如何提升虚拟现实中文本输入的效率和体验,已经成为了一个亟待解决的问题。针对上述问题,本文提出了两种新型虚拟现实环境的双手手势文本输入技术,旨在使用改进的手势识别算法,通过HTC VIVE控制器中的触摸板输入文本,同时支持双手输入,充分利用双手交互的优势,并使文本输入比起普通的单手操作变得更加简单而高效。用户可以通过按下两只拇指来触摸控制器以开始输入,同时松开两只拇指完成一次输入。与此同时,该技术设计了全新的专用的手势识别算法,可以识别用户在两个触摸板上绘制的笔画手势,计算出用户想要输入的单词。该技术分为两种类型,遵循启发用户,提升效率和降低学习成本的原则,分别针对习惯于手写或键盘布局的不同人群。一种是以基于手写笔画形状进行的双手手势输入,称之为2-Thumbs Strokes,简称为2TS,左右手分别使用单笔画手势实现文本输入;另一种是基于键盘布局和选择的双手手势输入,称之为Bi Circle,简称为BC,使用圆形的键盘布局实现双手手势输入。在第一种技术中,首先通过参与型实验设计一组模糊的两只拇指单笔画手势,并通过用户研究记忆力,性能效率和易用性来改进它们以完成最终设计。在第二组设计中,该系统通过设置起始点,单双手对称性,键盘布局等变量进行参数的对照实验,以完成设计中最佳参数的选择。完成设计之后,我们根据文本输入性能评估的指导原则,对着两种设计的输入性能进行评价。实验结果表明,本文提出的技术是VR环境中一种在准确度和速度上提升了效率的文本输入方法。同时,在主观的问卷反馈中,该系统不需要额外的设备,支持无眼输入,拥有较高的舒适度。经过广泛的培训,2TS可以达到每分钟8.5个单词,BC可以达到每分钟15.2个单词。此外,用户的主观反馈表明2TS和BC技术比VR中的主流技术:单手手写手势文本输入和控制器指向性文本输入更易于学习和使用,并且疲劳程度更低。实验结果对基于VR中的文本输入设计具有参考意义,尤其是对双手输入的扩展模式。最后,本文还提出并且实现一些应用,设计了Unity插件,以展示在VR场景中使用2TS和BC技术的潜力,如打字聊天,输入密码等,为未来与VR交互提供一种可选择的文本输入方式。
其他文献
近段时间以来,数据挖掘和预测分析技术已经无处不在地应用到了在我们的日常生活中,社交网络的兴起也为我们带来了极大的便捷。随着社交网络的用户规模呈几何级增长,与之相关的研究也在近期逐渐流行起来。社交网络中用户的行为可以对与之相关的其他用户行为产生影响,在潜移默化中对其他用户的思想或行为进行改造,因此除了为了留住用户,也是为了通过用户间的关系进行深层次的信息挖掘,对用户进行相关信息推荐极为重要。通过社交
随着经济的飞速发展,汽车惠及大众的同时也引发了大量的交通事故。汽车高级驾驶辅助系统和无人驾驶技术在辅助驾驶和提高行车安全方面具有极大潜力,因此受到了广泛关注。车道线检测作为汽车高级驾驶辅助系统和无人驾驶中基础且重要的部分已经成为研究热点领域,但在弯道检测、“无视觉检索”等方面仍需进一步研究。基于传统的车道线检测方法一般先进行一系列图像预处理,然后再根据提取到的图像特征进行车道线拟合,输出检测结果时
近年来,汽车保有量在逐年递增,但是相应的停车资源却增长缓慢,同时现有停车资源并没有得到充分的利用,这使得停车难问题愈加严重。因此可以通过提高停车资源的利用率来缓解停车难问题。本文设计实现了一个共享停车资源信息的服务平台,为驾驶员停车提供参考信息,以提高停车资源的利用率。平台采用前后端分离架构,使用Django和DRF作为后端开发框架实现平台后端功能服务的各项业务逻辑;使用Vue和uni-app作为
随着经济的飞速发展,国人的生活水平迅速提高,人民对医疗健康领域话题的关注度日益增多。检索式医疗问答系统作为问答系统的子领域,可以根据用户提出的医学问题检索知识库,给出专业的医学答案,具有极其重要的研究与应用前景。典型的检索式问答系统主要包含召回模块与排序模块两个关键模块。在排序模块中,使用深度语义匹配模型对召回的数据重排序,深度语义匹配模型的性能直接影响到检索式问答系统的性能。因此,检索式问答系统
互联网信息时代下,就计算机应用而言,以结构化和非结构化形式存储并用于语言文字的信息处理占比十分巨大,在神经网络广泛应用于自然语言处理任务之前,命名实体识别领域的研究通常集中在利用词汇和句法知识来提高模型或方法的性能。随着低资源的命名实体识别任务成为主流方向,作为应对的手段之一的迁移学习也逐渐成为热门的研究方向。跨领域迁移学习是一种可以将知识从高资源领域传递到低资源领域来弥补数据信息不足的技术,在处
随着人工智能和大数据的飞速发展,无人驾驶技术在全世界掀起研究热潮,吸引了社会各界高度关注。无人驾驶技术分为环境感知、行为决策、路径规划以及路径跟踪四个部分。其中,路径跟踪部分控制车辆准确地遵循路径规划部分生成的参考路径,是无人驾驶技术中的重要研究方向。因此,研发跟踪准确性强、实时性高的路径跟踪算法是无人驾驶技术研究的重点工作。纯追踪算法是自动驾驶汽车中最有效的路径跟踪方法之一。与其他路径跟踪算法相
肺癌的发病率与死亡率全球第一,种类多样,发病机制复杂。目前,肺癌依然存在着预后差、生存率低、早期难以筛查的特点。随着基因芯片技术和数据挖掘技术的迅猛发展,越来越多的高通量组学数据被应用于癌症的研究中。在这种背景下,利用生物组学数据寻找与肺癌相关的特征标志物,为肺癌患者的早期筛查和靶向治疗提供指导,并且探究肺癌的发病机理意义十分重要。然而,大多数生物组学数据都具有维度高,噪音数据多,样本数目过少的特
随着人们对数据的重视程度不断的加深,以及越来越完善的传感器与物联网技术,海量的数据被人类不断的制造出来。而近年来数据规模的爆炸式增长也同时带来了数据安全事件的频频发生,对数据的篡改、销毁、恶意泄露等行为几乎每周都有所报道,对于一些敏感数据如经济数据的恶意篡改甚至会造成严重的经济损失,传统的数据存储系统的安全性隐患逐渐浮出水面,同时大型分布式存储系统的单点故障问题也使得系统的稳定性难以保证。区块链技
近年来,进化算法相关方面的研究得到社会上科研人员的广泛关注和应用。通过进化算法对实际问题的求解提供了很多有效的解决思路,可以利用智能生物的某些行为规律在整个求解空间寻求我们所需的最优解,例如常见的复杂工程问题—压力管问题、汽车定损问题、背包问题、阵列天线优化问题等等。但常见的以往大多数进化算法的优化过程仅仅依赖于目标函数的值,在实际问题中,无论是单目标函数还是多目标函数,这些问题的求解通常需要大量
作为病人疾病检测的重要依据,眼底图像在医学领域有着广泛的使用。眼底图像不仅可以反映出病人眼睛相关疾病情况,而且一些其他全身性疾病也会在眼底图像有着直观的反映,比如高血压、心脏病等。在医疗诊断过程中,对病人眼底进行采样形成的眼底图像,是医生诊断眼底病变的依据,医生通过对眼底图像的判读来分析病人所患病症。相较于从病人眼球中直接提取信息,眼底图像为医生提供了一个更直观、更清晰的判断依据,这使得眼底疾病诊