Culturicon design model: a case of designer’s validation process

As more people own smartphones, using visual elements like emoticons, emojis, and stickers in mobile messaging applications has become popular. Smartphone users have grown accustomed to using these visual elements because of their positive effects on communication through applications. Even Oxford Dictionary named one of these visual elements the word of the year. However, due to cultural differences, these visual elements have limitations such as limited selection, misinterpretation, and misuse. To overcome the limitations, this study presented a Culturicon Design Model combining cultural dimensions and Human-Computer Interaction icon design principles. In doing so, the model must be validated before its efficacy can be established. This paper aims to outline the designer’s validation process. The designer developed Culturicon samples based on the model as part of the validation process. Then, they validated the model by responding to the validation form. The findings revealed that all designers agreed that the model is understandable and practical for designing Culturicon

Fahrerintentionserkennung zur lichtbasierten Kommunikation mit Fußgängern

Besonders Fußgänger sind auf die Interaktion mit anderen Verkehrsteilnehmern angewiesen, welche durch Einführung automatisierter Fahrsysteme entfallen wird und daher zwischen Fahrzeug und Fußgänger stattfinden muss. Deshalb werden unterschiedliche Konzepte zur Fahrzeug-Fußgänger-Kommunikation evaluiert. Die Fahrerintentionserkennung ermöglicht es den Fußgängern, die neuartigen Zeichen zu erlernen, indem der Fahrer und das Fahrzeug kommunizieren

Fahrerintentionserkennung zur lichtbasierten Kommunikation mit Fußgängern

Especially pedestrians rely on the interaction with other road users. The introduction of automated driving systems withdraws this communication from drivers and thus, vehicles need to interact with pedestrians. Therefore, multiple vehicle-pedestrian-communication concepts are evaluated. A driver intention prediction allows pedestrians to learn these newly introduced signals, while driver and vehicle communicate simultaneously

Fahrerintentionserkennung zur lichtbasierten Kommunikation mit Fußgängern

Im heutigen Straßenverkehr ist neben zahlreichen formellen Regeln stets eine informelle Kommunikation zwischen Verkehrsteilnehmern zu beobachten. Besonders Fußgänger sind auf die Interaktion mit anderen Verkehrsteilnehmern angewiesen und suchen beim Überqueren der Straße Blickkontakt zu Autofahrern. Mit der zunehmenden Automation von Fahrzeugen und dem Einführen automatisierter Systeme wird diese Kommunikation zukünftig entfallen. Um auch automatisierten Fahrsystemen die Möglichkeit zu geben, mit Fußgängern zu kommunizieren, werden unterschiedliche Konzepte zur Fahrzeug-Fußgänger-Kommunikation evaluiert. Die im Rahmen dieser Arbeit durchgeführte Voruntersuchung mit 35 Teilnehmern und Onlinestudie mit 709 Teilnehmern zeigen, dass Zeichen für eine Fahrzeug-Fußgänger-Kommunikation häufig nicht intuitiv sind und sogar bekannte Symbole nur selten richtig gedeutet werden. In der Voruntersuchung ist lediglich ein Symbol intuitiv verständlich. Dieses Zeichen empfiehlt den Fußgängern anzuhalten und die Straße nicht zu überqueren. In der hier durchgeführten Onlinestudie werden zwei von neun untersuchten Symbolen intuitiv erkannt. Diese visualisieren die Nachricht „Vorfahrt gewähren“, während Zeichen für die Darstellung eines automatisierten Fahrmodus und zur Erkennung eines Fußgängers nur mit vorgegebenen Antworten signifikant verständlich sind. Die Onlinestudie zeigt weiter, dass Farben keine signifikante Unterstützung für die Verständlichkeit von Symbolen darstellen. Die einzige Ausnahme stellt dabei die bereits erlernte Farbe Grün für die Nachricht „Vorfahrt gewähren“ dar. Dies verdeutlicht, dass Zeichen zur Fahrzeug-Fußgänger-Kommunikation nicht intuitiv interpretiert werden können und deren Bedeutungen erst gelernt werden müssen. Eine Möglichkeit, Zeichen für eine Fahrzeug-Fußgänger-Kommunikation zu erlernen, ist die Symbole bereits im unassistierten Fahrbetrieb anzuzeigen, damit Fußgänger die bestehende informelle Kommunikation mit der neuartigen Fahrzeugkommunikation verbinden können. Hierfür ist vor allem das Erkennen der Fahrerintention an Fußgängerüberwegen notwendig, weshalb ein dreistufiger Algorithmus entwickelt wird. Dieser Algorithmus besteht aus einem rekurrenten neuronalen Netzwerk zur Prädiktion von fünf Signalen, einem Random Forest zur Interpretation dieser und einer Plausibilisierung bzw. Entscheidung, ob das Fahrzeug im Prädiktionshorizont von 2 s anhalten wird. Für ein durchschnittliches Fahrverhalten können so Richtig-positiv Raten von 94,0 % und Falsch-positiv Raten von 2,8 % erreicht werden. Mit einer zusätzlichen Personalisierung auf fahrer- bzw. fahrzeugspezifische Merkmale ist eine Prädiktion mit einer Richtig-positiv Rate von 95,6 % und Falsch-positiv Rate von 1,9 % möglich. Das Anpassen des Algorithmus erfolgt dabei mittels Transfer Learning. Durch Kombination der angepassten Fahrerintentionserkennung und der entwickelten Fahrzeug-Fußgänger-Kommunikation können bereits heutige Fahrzeuge automatisiert mit Fußgängern kommunizieren. Dadurch können diese Symbole für zukünftige Fahrsysteme erlernt und somit die Akzeptanz der automatisierten Fahrzeuge gesteigert werden. Darüber hinaus wird die Kommunikation der Fahrer mit anderen Verkehrsteilnehmern unterstützt

Fahrerintentionserkennung zur lichtbasierten Kommunikation mit Fußgängern

Especially pedestrians rely on the interaction with other road users. The introduction of automated driving systems withdraws this communication from drivers and thus, vehicles need to interact with pedestrians. Therefore, multiple vehicle-pedestrian-communication concepts are evaluated. A driver intention prediction allows pedestrians to learn these newly introduced signals, while driver and vehicle communicate simultaneously

Contributions to the content-based image retrieval using pictorial queries

Descripció del recurs: el 02 de novembre de 2010L'accés massiu a les càmeres digitals, els ordinadors personals i a Internet, ha propiciat la creació de grans volums de dades en format digital. En aquest context, cada vegada adquireixen major rellevància totes aquelles eines dissenyades per organitzar la informació i facilitar la seva cerca. Les imatges són un cas particular de dades que requereixen tècniques específiques de descripció i indexació. L'àrea de la visió per computador encarregada de l'estudi d'aquestes tècniques rep el nom de Recuperació d'Imatges per Contingut, en anglès Content-Based Image Retrieval (CBIR). Els sistemes de CBIR no utilitzen descripcions basades en text sinó que es basen en característiques extretes de les pròpies imatges. En contrast a les més de 6000 llengües parlades en el món, les descripcions basades en característiques visuals representen una via d'expressió universal. La intensa recerca en el camp dels sistemes de CBIR s'ha aplicat en àrees de coneixement molt diverses. Així doncs s'han desenvolupat aplicacions de CBIR relacionades amb la medicina, la protecció de la propietat intel·lectual, el periodisme, el disseny gràfic, la cerca d'informació en Internet, la preservació dels patrimoni cultural, etc. Un dels punts importants d'una aplicació de CBIR resideix en el disseny de les funcions de l'usuari. L'usuari és l'encarregat de formular les consultes a partir de les quals es fa la cerca de les imatges. Nosaltres hem centrat l'atenció en aquells sistemes en què la consulta es formula a partir d'una representació pictòrica. Hem plantejat una taxonomia dels sistemes de consulta en composada per quatre paradigmes diferents: Consulta-segons-Selecció, Consulta-segons-Composició-Icònica, Consulta-segons-Esboç i Consulta-segons-Il·lustració. Cada paradigma incorpora un nivell diferent en el potencial expressiu de l'usuari. Des de la simple selecció d'una imatge, fins a la creació d'una il·lustració en color, l'usuari és qui pren el control de les dades d'entrada del sistema. Al llarg dels capítols d'aquesta tesi hem analitzat la influència que cada paradigma de consulta exerceix en els processos interns d'un sistema de CBIR. D'aquesta manera també hem proposat un conjunt de contribucions que hem exemplificat des d'un punt de vista pràctic mitjançant una aplicació final

Contributions to the Content-Based Image Retrieval Using Pictorial Queris

L'accés massiu a les càmeres digitals, els ordinadors personals i a Internet, ha propiciat la creació de grans volums de dades en format digital. En aquest context, cada vegada adquireixen major rellevància totes aquelles eines dissenyades per organitzar la informació i facilitar la seva cerca.Les imatges són un cas particular de dades que requereixen tècniques específiques de descripció i indexació. L'àrea de la visió per computador encarregada de l'estudi d'aquestes tècniques rep el nom de Recuperació d'Imatges per Contingut, en anglès Content-Based Image Retrieval (CBIR). Els sistemes de CBIR no utilitzen descripcions basades en text sinó que es basen en característiques extretes de les pròpies imatges. En contrast a les més de 6000 llengües parlades en el món, les descripcions basades en característiques visuals representen una via d'expressió universal.La intensa recerca en el camp dels sistemes de CBIR s'ha aplicat en àrees de coneixement molt diverses. Així doncs s'han desenvolupat aplicacions de CBIR relacionades amb la medicina, la protecció de la propietat intel·lectual, el periodisme, el disseny gràfic, la cerca d'informació en Internet, la preservació dels patrimoni cultural, etc. Un dels punts importants d'una aplicació de CBIR resideix en el disseny de les funcions de l'usuari. L'usuari és l'encarregat de formular les consultes a partir de les quals es fa la cerca de les imatges. Nosaltres hem centrat l'atenció en aquells sistemes en què la consulta es formula a partir d'una representació pictòrica. Hem plantejat una taxonomia dels sistemes de consulta en composada per quatre paradigmes diferents: Consulta-segons-Selecció, Consulta-segons-Composició-Icònica, Consulta-segons-Esboç i Consulta-segons-Il·lustració. Cada paradigma incorpora un nivell diferent en el potencial expressiu de l'usuari. Des de la simple selecció d'una imatge, fins a la creació d'una il·lustració en color, l'usuari és qui pren el control de les dades d'entrada del sistema. Al llarg dels capítols d'aquesta tesi hem analitzat la influència que cada paradigma de consulta exerceix en els processos interns d'un sistema de CBIR. D'aquesta manera també hem proposat un conjunt de contribucions que hem exemplificat des d'un punt de vista pràctic mitjançant una aplicació final

A culturicon design model for communication across culture

Emoticons are important in Computer-Mediated Communication due to its capability to express emotions/actions without face-to-face meeting. However, existing emoticons are still incompatible and lack some human expressions that limit user’s selection, particularly in terms of culture. Based on the comprehensive literature review conducted, the study regarding emoticons in cultural perspective is limited and there are demand for more cultural-based emoticons to be developed. To solve the issue, this study developed a model named Culturicon Design Model (CDM) by incorporating appropriate cultural dimensions and icon design principles, where Culturicon is the combination of ‘culture’ and ‘icon’. The components of CDM were determined based on previous study’s findings. CDM was then verified through expert review by applying a convergent parallel mixed method that measured the model’s components, flow, and readability, involving 11 experts. Then, CDM was validated by applying an explanatory sequential mixed method involving two phases – validation by designers and validation by end users. Validation by designers measured the components of the model in terms of gain satisfaction, interface satisfaction, task support satisfaction, and emoticon samples’ development, involving five designers. The validation by the end user was performed through focus group discussions, involving eight participants. Thematic analysis was used to analyse focus group’s results. The final version of CDM comprises five cultural dimensions (high power distance, high collectivism, low uncertainty avoidance, moderate masculinity/femininity, and long-term relationships), and eight Human Computer Interaction (HCI) icon design principles (familiar, understandable, attractive, coherent, informative, distinct, memorable, and legible). Focus group’s result showed that the emoticon’s samples represent the cultural elements, fulfilled the HCI icon design principles, and useful in their communication across culture. CDM contributed to the body of knowledge in HCI. It can be a guideline for designers to develop Culturicon in the future, hence providing more emoticon selections from local culture to satisfy end user’s needs