Using Bayes' Theorem for Command Input: Principle, Models, and Applications
Using Bayes' Theorem for Command Input: Principle, Models, and Applications
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使用贝叶斯定理进行命令输入：原理、模型和应用
DOI：
10.1145/3313831.3376771
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发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Bi, Xiaojun
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zhu, Suwen;Kim, Yoonsang;Zheng, Jingjie;Luo, Jennifer Yi;Qin, Ryan;Wang, Liuping;Fan, Xiangmin;Tian, Feng;Bi, Xiaojun
在触摸屏上输入命令可能会有噪音，但现有的界面通常采用确定性原则来确定目标，并经常导致错误。在前人利用贝叶斯定理处理输入不确定性研究的基础上，将贝叶斯定理形式化为确定指挥输入目标的一般指导原则(简称贝叶斯命令)，建立了三种先验概率和似然概率估计模型，并通过实验验证了该形式化方法的有效性。更具体地说，我们应用BayesianCommand来提高(1)点击和(2)文字-手势命令输入的准确性。我们的评估表明，与使用确定性原则(点击和点击分别减少26.9%和39.9%)或部分应用该原则(分别减少28.0%和24.5%)相比，应用BayesianCommand减少了错误。
Entering commands on touchscreens can be noisy, but existing interfaces commonly adopt deterministic principles for deciding targets and often result in errors. Building on prior research of using Bayes' theorem to handle uncertainty in input, this paper formalized Bayes' theorem as a generic guiding principle for deciding targets in command input (referred to as "BayesianCommand"), developed three models for estimating prior and likelihood probabilities, and carried out experiments to demonstrate the effectiveness of this formalization. More specifically, we applied BayesianCommand to improve the input accuracy of (1) point-and-click and (2) word-gesture command input. Our evaluation showed that applying BayesianCommand reduced errors compared to using deterministic principles (by over 26.9% for point-and-click and by 39.9% for word-gesture command input) or applying the principle partially (by over 28.0% and 24.5%).
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