Multimodal target prediction model
Multimodal target prediction model
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多模态目标预测模型
DOI：
10.1145/2559206.2581151
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发表时间：
2014
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Biswas P
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Biswas P
本文提出了一种基于神经网络的模型，可用于预测指向目标的物理和环境的损害。该模型以运动目标的速度、加速度和方位等不同的轨迹轮廓作为输入参数，并在此基础上预测下一个指向目标。我们报告了三项用户研究-一项涉及使用鼠标的身体和年龄相关障碍的用户，另两项涉及使用头部和眼睛注视跟踪系统的健全用户。我们发现，该模型可以准确地预测在所有情况下的目标。最后，我们提出了一个自适应系统，使用目标预测模型，可以显着减少指向时间。
This paper presents a Neural Network based model that can be used to predict pointing target for both physical and situational impairment. The model takes different trajectory profiles like velocity, acceleration and bearing of movement as input parameters and based on that predicts next pointing target. We reported three user studies -- one involving users with physical and age-related impairment using a mouse and the other two involved able-bodied users using head and eye-gaze tracking based systems. We found that the model can accurately predict target in all cases. Finally we proposed an adaptation system using the target prediction model that can statistically significantly reduce pointing times.
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