3DTouch: A wearable 3D input device with an optical sensor and a 9-DOF inertial measurement unit

We present 3DTouch, a novel 3D wearable input device worn on the fingertip for 3D manipulation tasks. 3DTouch is designed to fill the missing gap of a 3D input device that is self-contained, mobile, and universally working across various 3D platforms. This paper presents a low-cost solution to designing and implementing such a device. Our approach relies on relative positioning technique using an optical laser sensor and a 9-DOF inertial measurement unit. 3DTouch is self-contained, and designed to universally work on various 3D platforms. The device employs touch input for the benefits of passive haptic feedback, and movement stability. On the other hand, with touch interaction, 3DTouch is conceptually less fatiguing to use over many hours than 3D spatial input devices. We propose a set of 3D interaction techniques including selection, translation, and rotation using 3DTouch. An evaluation also demonstrates the device's tracking accuracy of 1.10 mm and 2.33 degrees for subtle touch interaction in 3D space. Modular solutions like 3DTouch opens up a whole new design space for interaction techniques to further develop on.Comment: 8 pages, 7 figure

Wearable and mobile devices

Information and Communication Technologies, known as ICT, have undergone dramatic changes in the last 25 years. The 1980s was the decade of the Personal Computer (PC), which brought computing into the home and, in an educational setting, into the classroom. The 1990s gave us the World Wide Web (the Web), building on the infrastructure of the Internet, which has revolutionized the availability and delivery of information. In the midst of this information revolution, we are now confronted with a third wave of novel technologies (i.e., mobile and wearable computing), where computing devices already are becoming small enough so that we can carry them around at all times, and, in addition, they have the ability to interact with devices embedded in the environment. The development of wearable technology is perhaps a logical product of the convergence between the miniaturization of microchips (nanotechnology) and an increasing interest in pervasive computing, where mobility is the main objective. The miniaturization of computers is largely due to the decreasing size of semiconductors and switches; molecular manufacturing will allow for “not only molecular-scale switches but also nanoscale motors, pumps, pipes, machinery that could mimic skin” (Page, 2003, p. 2). This shift in the size of computers has obvious implications for the human-computer interaction introducing the next generation of interfaces. Neil Gershenfeld, the director of the Media Lab’s Physics and Media Group, argues, “The world is becoming the interface. Computers as distinguishable devices will disappear as the objects themselves become the means we use to interact with both the physical and the virtual worlds” (Page, 2003, p. 3). Ultimately, this will lead to a move away from desktop user interfaces and toward mobile interfaces and pervasive computing

Designing wearable interfaces for blind people

Tese de mestrado, Engenharia Informática (Arquitectura, Sistemas e Redes de Computadores), Universidade de Lisboa, faculdade de Ciências, 2015Hoje em dia os dispositivos com ecrã táctil, estão cada vez mais onipresentes. Até recentemente, a maioria dos ecrãs sensíveis ao toque forneciam poucos recursos de acessibilidade para deficientes visuais, deixando-os inutilizáveis. Sendo uma tecnologia tão presente no nosso quotidiano, como em telemóveis e tablets. Estes dispositivos são cada vez mais essenciais para a nossa vida, uma vez que, guardam muita informação pessoal, por exemplo, o pagamento através carteiras eletrónicas. A falta de acessibilidade deste tipo de ecrãs devem-se ao facto de estas interfaces serem baseadas no que os utilizadores veem no ecrã e em tocar no conteúdo apresentado neste. Isso torna-se num grande problema quando uma pessoa deficiente visual tenta usar estas interfaces. No mercado existem algumas soluções mas são quase todas baseadas em retorno áudio. Esta solução não é a melhor quando se trata de informação pessoal que a pessoa deseja manter privada. Por exemplo quando um utilizador está num autocarro e recebe uma mensagem, esta é lida por um leitor de ecrã através das colunas do dispositivo. Esta solução é prejudicial para a privacidade do utilizador, pois todas a pessoas `a sua volta irão ouvir o conteúdo da mensagem. Uma solução para este problema, poderá ser a utilização de vibração e de teclas físicas, que retiram a necessidade da utilização de leitores de ecrã. Contudo, para a navegação em menus a problemática mantém-se. Uma maneira de resolver este problema é através da utilização de uma interface baseada em gestos. Este tipo de interface é uma forma flexível e intuitiva de interação com este dispositivos. Até hoje, muitas abordagens têm vindo a apresentar soluções, no entanto não resolvem todos os pontos referidos. De uma maneira ou de outra estas abordagens terão de ser complementadas com outros dispositivos. Guerreiro e colegas (2012), apresentaram um protótipo que possibilita a leitura texto através de vibração, mas todo o impacto de uma utilização no dia a dia não é tido em conta. Um outro estudo realizado por Myung-Chul Cho (2002) apresenta um par de luvas para escrita codificada pelo alfabeto Braile, contudo não é testado para uma utilização com integração de uma componente de leitura, sem ser o retorno áudio. Dois outros estudos destacam-se, relativamente à utilização de gestos para navegação no dispositivo. Ruiz (2011), efetuou uma elicitação de gestos no ar, no entanto, eles não incluem pessoas invisuais no estudo, o que poderá levar à exclusão de tais utilizadores. Outro estudo apresentado por Kane (2011), inclui pessoas invisuais e destina-se a interações com gestos mas exigindo contacto físico com os ecrãs tácteis. A abordagem apresentada neste estudo integra as melhores soluções apresentadas num único dispositivo. O nosso objectivo principal é tornar os dispositivos de telemóveis mais acessíveis a pessoas invisuais, de forma serem integrados no seu quotidiano. Para isso, desenvolvemos uma interface baseada num par de luvas. O utilizador pode usá-las e com elas ler e escrever mensagens e ainda fazer gestos para outras tarefas. Este par de luvas aproveita o conhecimento sobre Braille por parte dos utilizadores para ler e escrever informação textual. Para a característica de leitura instalámos seis motores de vibração nos dedos da luva, no dedo indicador, no dedo do meio e no dedo anelar, de ambas as mãos. Estes motores simulam a configuração das teclas de uma máquina de escrever Braille, por exemplo, a Perkins Brailler. Para a parte de escrita, instalámos botões de pressão na ponta destes mesmos dedos, sendo cada um representante de um ponto de uma célula de Braille. Para a detecção de gestos optámos por uma abordagem através de um acelerómetro. Este encontra-se colocado nas costas da mão da luva. Para uma melhor utilização a luva é composta por duas camadas, e desta forma é possível instalar todos os componente entre as duas camadas de tecido, permitindo ao utilizador calçar e descalçar as luvas sem se ter que preocupar com os componentes eletrónicos. A construção das luvas assim como todos os testes realizados tiveram a participação de um grupo de pessoas invisuais, alunos e professores, da Fundação Raquel e Martin Sain. Para avaliarmos o desempenho do nosso dispositivo por invisuais realizámos alguns teste de recepcão (leitura) e de envio de mensagens (escrita). No teste de leitura foi realizado com um grupo apenas de pessoas invisuais. O teste consistiu em, receber letras em Braille, onde o utilizador replicava as vibrações sentidas, com os botões das luvas. Para isso avaliámos as taxas de reconhecimento de caracteres. Obtivemos uma média de 31 %, embora estes resultados sejam altamente dependentes das habilidades dos utilizadores. No teste de escrita, foi pedido uma letra ao utilizador e este escrevia em braille utilizando as luvas. O desempenho nesta componente foi em média 74 % de taxa de precisão. A maioria dos erros durante este teste estão ligados a erros, onde a diferença entre a palavra inicial e a escrita pelo utilizador, é de apenas um dedo. Estes testes foram bastante reveladores, relativamente à possível utilização destas luvas por pessoas invisuais. Indicaram-nos que os utilizadores devem ser treinados previamente para serem maximizados os resultados, e que pode ser necessário um pouco de experiencia com o dispositivo. O reconhecimento de gestos permite ao utilizador executar várias tarefas com um smartphone, tais como, atender/rejeitar uma chamada e navegar em menus. Para avaliar que gestos os utilizadores invisuais e normovisuais sugerem para a execução de tarefas em smartphones, realizámos um estudo de elicitação. Este estudo consiste em pedir aos utilizadores que sugiram gestos para a realização de tarefas. Descobrimos que a maioria dos gestos inventados pelos participantes tendem a ser físicos, em contexto, discreto e simples, e que utilizam apenas um ´unico eixo espacial. Concluímos também que existe um consenso, entre utilizadores, para todas as tarefas propostas. Além disso, o estudo de elicitação revelou que as pessoas invisuais preferem gestos mais simples, opondo-se a uma preferência por gestos mais complexos por parte de pessoas normovisuais. Sendo este um dispositivo que necessita de treino para reconhecimento de gestos, procurámos saber qual o tipo de treino é mais indicado para a sua utilização. Com os resultados obtidos no estudo de elicitação, comparámos treinos dos utilizadores individuais, treinos entre as das populações (invisuais e normovisuais) e um treino com ambas as populações (global). Descobrimos que um treino personalizado, ou seja, feito pelo próprio utilizador, é muito mais eficaz que um treino da população e um treino global. O facto de o utilizador poder enviar e receber mensagens, sem estar dependente de vários dispositivos e/ou aplicações contorna, as tão levantadas, questões de privacidade. Com o mesmo dispositivo o utilizador pode, ainda, navegar nos menus do seu smartphone, através de gestos simples e intuitivos. Os nossos resultados sugerem que será possível a utilização de um dispositivo wearable, no seio da comunidade invisual. Com o crescimento exponencial do mercado wearable e o esforço que a comunidade académica está a colocar nas tecnologias de acessibilidade, ainda existe uma grande margem para melhorar. Com este projeto, espera-se que os dispositivos portáteis de apoio irão desempenhar um papel importante na integração social das pessoas com deficiência, criando com isto uma sociedade mais igualitária e justa.Nowadays touch screens are ubiquitous, present in almost all modern devices. Most touch screens provide few accessibility features for blind people, leaving them partly unusable. There are some solutions, based on audio feedback, that help blind people to use touch screens in their daily tasks. The problem with those solutions raises privacy issues, since the content on screen is transmitted through the device speakers. Also, these screen readers make the interaction slow, and they are not easy to use. The main goal of this project is to develop a new wearable interface that allows blind people to interact with smartphones. We developed a pair of gloves that is capable to recognise mid-air gestures, and also allows the input and output of text. To evaluate the usability of input and output, we conducted a user study to assess character recognition and writing performance. Character recognition rates were highly user-dependent, and writing performance showed some problems, mostly related to one-finger issues. Then, we conducted an elicitation study to assess what type of gestures blind and sighted people suggest. Sighted people suggested more complex gestures, compared with blind people. However, all the gestures tend to be physical, in-context, discrete and simple, and use only a single axis. We also found that a training based on the user’s gestures is better for recognition accuracy. Nevertheless, the input and output text components still require new approaches to improve users performance. Still, this wearable interface seems promising for simple actions that do not require cognitive load. Overall, our results suggest that we are on track to make possible blind people interact with mobile devices in daily life

EYECOM: an innovative approach for computer interaction

The world is innovating rapidly, and there is a need for continuous interaction with the technology. Sadly, there do not exist promising options for paralyzed people to interact with the machines i.e., laptops, smartphones, and tabs. A few commercial solutions such as Google Glasses are costly and cannot be afforded by every paralyzed person for such interaction. Towards this end, the thesis proposes a retina-controlled device called EYECOM. The proposed device is constructed from off-the-shelf cost-effective yet robust IoT devices (i.e., Arduino microcontrollers, Xbee wireless sensors, IR diodes, and accelerometer). The device can easily be mounted on to the glasses; the paralyzed person using this device can interact with the machine using simple head movement and eye blinks. The IR detector is located in front of the eye to illuminate the eye region. As a result of illumination, the eye reflects IR light which includes electrical signals and as the eyelids close, the reflected light over eye surface is disrupted, and such change in reflected value is recorded. Further to enable cursor movement onto the computer screen for the paralyzed person a device named accelerometer is used. The accelerometer is a small device, with the size of phalanges, a human thumb bone. The device operates on the principle of axis-based motion sensing and it can be worn as a ring by a paralyzed person. A microcontroller processes the inputs from the IR sensors, accelerometer and transmits them wirelessly via Xbee wireless sensor (i.e., a radio) to another microcontroller attached to the computer. With the help of a proposed algorithm, the microcontroller attached to the computer, on receiving the signals moves cursor onto the computer screen and facilitate performing actions, as simple as opening a document to operating a word-to-speech software. EYECOM has features which can help paralyzed persons to continue their contributions towards the technological world and become an active part of the society. Resultantly, they will be able to perform number of tasks without depending upon others from as simple as reading a newspaper on the computer to activate word-to-voice software

Context-aware gestural interaction in the smart environments of the ubiquitous computing era

A thesis submitted to the University of Bedfordshire in partial fulfilment of the requirements for the degree of Doctor of PhilosophyTechnology is becoming pervasive and the current interfaces are not adequate for the interaction with the smart environments of the ubiquitous computing era. Recently, researchers have started to address this issue introducing the concept of natural user interface, which is mainly based on gestural interactions. Many issues are still open in this emerging domain and, in particular, there is a lack of common guidelines for coherent implementation of gestural interfaces. This research investigates gestural interactions between humans and smart environments. It proposes a novel framework for the high-level organization of the context information. The framework is conceived to provide the support for a novel approach using functional gestures to reduce the gesture ambiguity and the number of gestures in taxonomies and improve the usability. In order to validate this framework, a proof-of-concept has been developed. A prototype has been developed by implementing a novel method for the view-invariant recognition of deictic and dynamic gestures. Tests have been conducted to assess the gesture recognition accuracy and the usability of the interfaces developed following the proposed framework. The results show that the method provides optimal gesture recognition from very different view-points whilst the usability tests have yielded high scores. Further investigation on the context information has been performed tackling the problem of user status. It is intended as human activity and a technique based on an innovative application of electromyography is proposed. The tests show that the proposed technique has achieved good activity recognition accuracy. The context is treated also as system status. In ubiquitous computing, the system can adopt different paradigms: wearable, environmental and pervasive. A novel paradigm, called synergistic paradigm, is presented combining the advantages of the wearable and environmental paradigms. Moreover, it augments the interaction possibilities of the user and ensures better gesture recognition accuracy than with the other paradigms

DeepASL: Enabling Ubiquitous and Non-Intrusive Word and Sentence-Level Sign Language Translation

There is an undeniable communication barrier between deaf people and people with normal hearing ability. Although innovations in sign language translation technology aim to tear down this communication barrier, the majority of existing sign language translation systems are either intrusive or constrained by resolution or ambient lighting conditions. Moreover, these existing systems can only perform single-sign ASL translation rather than sentence-level translation, making them much less useful in daily-life communication scenarios. In this work, we fill this critical gap by presenting DeepASL, a transformative deep learning-based sign language translation technology that enables ubiquitous and non-intrusive American Sign Language (ASL) translation at both word and sentence levels. DeepASL uses infrared light as its sensing mechanism to non-intrusively capture the ASL signs. It incorporates a novel hierarchical bidirectional deep recurrent neural network (HB-RNN) and a probabilistic framework based on Connectionist Temporal Classification (CTC) for word-level and sentence-level ASL translation respectively. To evaluate its performance, we have collected 7,306 samples from 11 participants, covering 56 commonly used ASL words and 100 ASL sentences. DeepASL achieves an average 94.5% word-level translation accuracy and an average 8.2% word error rate on translating unseen ASL sentences. Given its promising performance, we believe DeepASL represents a significant step towards breaking the communication barrier between deaf people and hearing majority, and thus has the significant potential to fundamentally change deaf people's lives