46 research outputs found

    Grasp-sensitive surfaces

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    Grasping objects with our hands allows us to skillfully move and manipulate them. Hand-held tools further extend our capabilities by adapting precision, power, and shape of our hands to the task at hand. Some of these tools, such as mobile phones or computer mice, already incorporate information processing capabilities. Many other tools may be augmented with small, energy-efficient digital sensors and processors. This allows for graspable objects to learn about the user grasping them - and supporting the user's goals. For example, the way we grasp a mobile phone might indicate whether we want to take a photo or call a friend with it - and thus serve as a shortcut to that action. A power drill might sense whether the user is grasping it firmly enough and refuse to turn on if this is not the case. And a computer mouse could distinguish between intentional and unintentional movement and ignore the latter. This dissertation gives an overview of grasp sensing for human-computer interaction, focusing on technologies for building grasp-sensitive surfaces and challenges in designing grasp-sensitive user interfaces. It comprises three major contributions: a comprehensive review of existing research on human grasping and grasp sensing, a detailed description of three novel prototyping tools for grasp-sensitive surfaces, and a framework for analyzing and designing grasp interaction: For nearly a century, scientists have analyzed human grasping. My literature review gives an overview of definitions, classifications, and models of human grasping. A small number of studies have investigated grasping in everyday situations. They found a much greater diversity of grasps than described by existing taxonomies. This diversity makes it difficult to directly associate certain grasps with users' goals. In order to structure related work and own research, I formalize a generic workflow for grasp sensing. It comprises *capturing* of sensor values, *identifying* the associated grasp, and *interpreting* the meaning of the grasp. A comprehensive overview of related work shows that implementation of grasp-sensitive surfaces is still hard, researchers often are not aware of related work from other disciplines, and intuitive grasp interaction has not yet received much attention. In order to address the first issue, I developed three novel sensor technologies designed for grasp-sensitive surfaces. These mitigate one or more limitations of traditional sensing techniques: **HandSense** uses four strategically positioned capacitive sensors for detecting and classifying grasp patterns on mobile phones. The use of custom-built high-resolution sensors allows detecting proximity and avoids the need to cover the whole device surface with sensors. User tests showed a recognition rate of 81%, comparable to that of a system with 72 binary sensors. **FlyEye** uses optical fiber bundles connected to a camera for detecting touch and proximity on arbitrarily shaped surfaces. It allows rapid prototyping of touch- and grasp-sensitive objects and requires only very limited electronics knowledge. For FlyEye I developed a *relative calibration* algorithm that allows determining the locations of groups of sensors whose arrangement is not known. **TDRtouch** extends Time Domain Reflectometry (TDR), a technique traditionally used for inspecting cable faults, for touch and grasp sensing. TDRtouch is able to locate touches along a wire, allowing designers to rapidly prototype and implement modular, extremely thin, and flexible grasp-sensitive surfaces. I summarize how these technologies cater to different requirements and significantly expand the design space for grasp-sensitive objects. Furthermore, I discuss challenges for making sense of raw grasp information and categorize interactions. Traditional application scenarios for grasp sensing use only the grasp sensor's data, and only for mode-switching. I argue that data from grasp sensors is part of the general usage context and should be only used in combination with other context information. For analyzing and discussing the possible meanings of grasp types, I created the GRASP model. It describes five categories of influencing factors that determine how we grasp an object: *Goal* -- what we want to do with the object, *Relationship* -- what we know and feel about the object we want to grasp, *Anatomy* -- hand shape and learned movement patterns, *Setting* -- surrounding and environmental conditions, and *Properties* -- texture, shape, weight, and other intrinsics of the object I conclude the dissertation with a discussion of upcoming challenges in grasp sensing and grasp interaction, and provide suggestions for implementing robust and usable grasp interaction.Die Fähigkeit, Gegenstände mit unseren Händen zu greifen, erlaubt uns, diese vielfältig zu manipulieren. Werkzeuge erweitern unsere Fähigkeiten noch, indem sie Genauigkeit, Kraft und Form unserer Hände an die Aufgabe anpassen. Digitale Werkzeuge, beispielsweise Mobiltelefone oder Computermäuse, erlauben uns auch, die Fähigkeiten unseres Gehirns und unserer Sinnesorgane zu erweitern. Diese Geräte verfügen bereits über Sensoren und Recheneinheiten. Aber auch viele andere Werkzeuge und Objekte lassen sich mit winzigen, effizienten Sensoren und Recheneinheiten erweitern. Dies erlaubt greifbaren Objekten, mehr über den Benutzer zu erfahren, der sie greift - und ermöglicht es, ihn bei der Erreichung seines Ziels zu unterstützen. Zum Beispiel könnte die Art und Weise, in der wir ein Mobiltelefon halten, verraten, ob wir ein Foto aufnehmen oder einen Freund anrufen wollen - und damit als Shortcut für diese Aktionen dienen. Eine Bohrmaschine könnte erkennen, ob der Benutzer sie auch wirklich sicher hält und den Dienst verweigern, falls dem nicht so ist. Und eine Computermaus könnte zwischen absichtlichen und unabsichtlichen Mausbewegungen unterscheiden und letztere ignorieren. Diese Dissertation gibt einen Überblick über Grifferkennung (*grasp sensing*) für die Mensch-Maschine-Interaktion, mit einem Fokus auf Technologien zur Implementierung griffempfindlicher Oberflächen und auf Herausforderungen beim Design griffempfindlicher Benutzerschnittstellen. Sie umfasst drei primäre Beiträge zum wissenschaftlichen Forschungsstand: einen umfassenden Überblick über die bisherige Forschung zu menschlichem Greifen und Grifferkennung, eine detaillierte Beschreibung dreier neuer Prototyping-Werkzeuge für griffempfindliche Oberflächen und ein Framework für Analyse und Design von griff-basierter Interaktion (*grasp interaction*). Seit nahezu einem Jahrhundert erforschen Wissenschaftler menschliches Greifen. Mein Überblick über den Forschungsstand beschreibt Definitionen, Klassifikationen und Modelle menschlichen Greifens. In einigen wenigen Studien wurde bisher Greifen in alltäglichen Situationen untersucht. Diese fanden eine deutlich größere Diversität in den Griffmuster als in existierenden Taxonomien beschreibbar. Diese Diversität erschwert es, bestimmten Griffmustern eine Absicht des Benutzers zuzuordnen. Um verwandte Arbeiten und eigene Forschungsergebnisse zu strukturieren, formalisiere ich einen allgemeinen Ablauf der Grifferkennung. Dieser besteht aus dem *Erfassen* von Sensorwerten, der *Identifizierung* der damit verknüpften Griffe und der *Interpretation* der Bedeutung des Griffes. In einem umfassenden Überblick über verwandte Arbeiten zeige ich, dass die Implementierung von griffempfindlichen Oberflächen immer noch ein herausforderndes Problem ist, dass Forscher regelmäßig keine Ahnung von verwandten Arbeiten in benachbarten Forschungsfeldern haben, und dass intuitive Griffinteraktion bislang wenig Aufmerksamkeit erhalten hat. Um das erstgenannte Problem zu lösen, habe ich drei neuartige Sensortechniken für griffempfindliche Oberflächen entwickelt. Diese mindern jeweils eine oder mehrere Schwächen traditioneller Sensortechniken: **HandSense** verwendet vier strategisch positionierte kapazitive Sensoren um Griffmuster zu erkennen. Durch die Verwendung von selbst entwickelten, hochauflösenden Sensoren ist es möglich, schon die Annäherung an das Objekt zu erkennen. Außerdem muss nicht die komplette Oberfläche des Objekts mit Sensoren bedeckt werden. Benutzertests ergaben eine Erkennungsrate, die vergleichbar mit einem System mit 72 binären Sensoren ist. **FlyEye** verwendet Lichtwellenleiterbündel, die an eine Kamera angeschlossen werden, um Annäherung und Berührung auf beliebig geformten Oberflächen zu erkennen. Es ermöglicht auch Designern mit begrenzter Elektronikerfahrung das Rapid Prototyping von berührungs- und griffempfindlichen Objekten. Für FlyEye entwickelte ich einen *relative-calibration*-Algorithmus, der verwendet werden kann um Gruppen von Sensoren, deren Anordnung unbekannt ist, semi-automatisch anzuordnen. **TDRtouch** erweitert Time Domain Reflectometry (TDR), eine Technik die üblicherweise zur Analyse von Kabelbeschädigungen eingesetzt wird. TDRtouch erlaubt es, Berührungen entlang eines Drahtes zu lokalisieren. Dies ermöglicht es, schnell modulare, extrem dünne und flexible griffempfindliche Oberflächen zu entwickeln. Ich beschreibe, wie diese Techniken verschiedene Anforderungen erfüllen und den *design space* für griffempfindliche Objekte deutlich erweitern. Desweiteren bespreche ich die Herausforderungen beim Verstehen von Griffinformationen und stelle eine Einteilung von Interaktionsmöglichkeiten vor. Bisherige Anwendungsbeispiele für die Grifferkennung nutzen nur Daten der Griffsensoren und beschränken sich auf Moduswechsel. Ich argumentiere, dass diese Sensordaten Teil des allgemeinen Benutzungskontexts sind und nur in Kombination mit anderer Kontextinformation verwendet werden sollten. Um die möglichen Bedeutungen von Griffarten analysieren und diskutieren zu können, entwickelte ich das GRASP-Modell. Dieses beschreibt fünf Kategorien von Einflussfaktoren, die bestimmen wie wir ein Objekt greifen: *Goal* -- das Ziel, das wir mit dem Griff erreichen wollen, *Relationship* -- das Verhältnis zum Objekt, *Anatomy* -- Handform und Bewegungsmuster, *Setting* -- Umgebungsfaktoren und *Properties* -- Eigenschaften des Objekts, wie Oberflächenbeschaffenheit, Form oder Gewicht. Ich schließe mit einer Besprechung neuer Herausforderungen bei der Grifferkennung und Griffinteraktion und mache Vorschläge zur Entwicklung von zuverlässiger und benutzbarer Griffinteraktion

    Machine Learning in Sensors and Imaging

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    Machine learning is extending its applications in various fields, such as image processing, the Internet of Things, user interface, big data, manufacturing, management, etc. As data are required to build machine learning networks, sensors are one of the most important technologies. In addition, machine learning networks can contribute to the improvement in sensor performance and the creation of new sensor applications. This Special Issue addresses all types of machine learning applications related to sensors and imaging. It covers computer vision-based control, activity recognition, fuzzy label classification, failure classification, motor temperature estimation, the camera calibration of intelligent vehicles, error detection, color prior model, compressive sensing, wildfire risk assessment, shelf auditing, forest-growing stem volume estimation, road management, image denoising, and touchscreens

    Extending mobile touchscreen interaction

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    Touchscreens have become a de facto interface for mobile devices, and are penetrating further beyond their core application domain of smartphones. This work presents a design space for extending touchscreen interaction, to which new solutions may be mapped. Specific touchscreen enhancements in the domains of manual input, visual output and haptic feedback are explored and quantitative and experiental findings reported. Particular areas covered are unintentional interaction, screen locking, stereoscopic displays and picoprojection. In addition, the novel interaction approaches of finger identification and onscreen physical guides are also explored. The use of touchscreens in the domains of car dashboards and smart handbags are evaluated as domain specific use cases. This work draws together solutions from the broad area of mobile touchscreen interaction. Fruitful directions for future research are identified, and information is provided for future researchers addressing those topics.Kosketusnäytöistä on muodostunut mobiililaitteiden pääasiallinen käyttöliittymä, ja ne ovat levinneet alkuperäiseltä ydinsovellusalueeltaan, matkapuhelimista, myös muihin laitteisiin. Työssä tutkitaan uusia vuorovaikutuksen, visualisoinnin ja käyttöliittymäpalautteen keinoja, jotka laajentavat perinteistä kosketusnäytön avulla tapahtuvaa vuorovaikutusta. Näihin liittyen väitöskirjassa esitetään sekä kvantitatiivisia tuloksia että uutta kartoittavia löydöksiä. Erityisesti työ tarkastelee tahatonta kosketusnäytön käyttöä, kosketusnäytön lukitusta, stereoskooppisia kosketusnäyttöjä ja pikoprojektoreiden hyödyntämistä. Lisäksi kartoitetaan uusia vuorovaikutustapoja, jotka liittyvät sormien identifioimiseen vuorovaikutuksen yhteydessä, ja fyysisiin, liikettä ohjaaviin rakenteisiin kosketusnäytöllä. Kosketusnäytön käyttöä autossa sekä osana älykästä käsilaukkua tarkastellaan esimerkkeinä käyttökonteksteista. Väitöskirjassa esitetään vuorovaikutussuunnittelun viitekehys, joka laajentaa kosketusnäyttöjen kautta tapahtuvaa vuorovaikutusta mobiililaitteen kanssa, ja johon työssä esitellyt, uudet vuorovaikutustavat voidaan sijoittaa. Väitöskirja yhdistää kosketusnäyttöihin liittyviä käyttöliittymäsuunnittelun ratkaisuja laajalta alueelta. Työ esittelee potentiaalisia suuntaviivoja tulevaisuuden tutkimuksille ja tuo uutta tutkimustietoa, jota mobiililaitteiden vuorovaikutuksen tutkijat ja käyttöliittymäsuunnittelijat voivat hyödyntää

    Extending mobile touchscreen interaction

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    Touchscreens have become a de facto interface for mobile devices, and are penetrating further beyond their core application domain of smartphones. This work presents a design space for extending touchscreen interaction, to which new solutions may be mapped. Specific touchscreen enhancements in the domains of manual input, visual output and haptic feedback are explored and quantitative and experiental findings reported. Particular areas covered are unintentional interaction, screen locking, stereoscopic displays and picoprojection. In addition, the novel interaction approaches of finger identification and onscreen physical guides are also explored. The use of touchscreens in the domains of car dashboards and smart handbags are evaluated as domain specific use cases. This work draws together solutions from the broad area of mobile touchscreen interaction. Fruitful directions for future research are identified, and information is provided for future researchers addressing those topics.Kosketusnäytöistä on muodostunut mobiililaitteiden pääasiallinen käyttöliittymä, ja ne ovat levinneet alkuperäiseltä ydinsovellusalueeltaan, matkapuhelimista, myös muihin laitteisiin. Työssä tutkitaan uusia vuorovaikutuksen, visualisoinnin ja käyttöliittymäpalautteen keinoja, jotka laajentavat perinteistä kosketusnäytön avulla tapahtuvaa vuorovaikutusta. Näihin liittyen väitöskirjassa esitetään sekä kvantitatiivisia tuloksia että uutta kartoittavia löydöksiä. Erityisesti työ tarkastelee tahatonta kosketusnäytön käyttöä, kosketusnäytön lukitusta, stereoskooppisia kosketusnäyttöjä ja pikoprojektoreiden hyödyntämistä. Lisäksi kartoitetaan uusia vuorovaikutustapoja, jotka liittyvät sormien identifioimiseen vuorovaikutuksen yhteydessä, ja fyysisiin, liikettä ohjaaviin rakenteisiin kosketusnäytöllä. Kosketusnäytön käyttöä autossa sekä osana älykästä käsilaukkua tarkastellaan esimerkkeinä käyttökonteksteista. Väitöskirjassa esitetään vuorovaikutussuunnittelun viitekehys, joka laajentaa kosketusnäyttöjen kautta tapahtuvaa vuorovaikutusta mobiililaitteen kanssa, ja johon työssä esitellyt, uudet vuorovaikutustavat voidaan sijoittaa. Väitöskirja yhdistää kosketusnäyttöihin liittyviä käyttöliittymäsuunnittelun ratkaisuja laajalta alueelta. Työ esittelee potentiaalisia suuntaviivoja tulevaisuuden tutkimuksille ja tuo uutta tutkimustietoa, jota mobiililaitteiden vuorovaikutuksen tutkijat ja käyttöliittymäsuunnittelijat voivat hyödyntää

    Eignung von virtueller Physik und Touch-Gesten in Touchscreen-Benutzerschnittstellen für kritische Aufgaben

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    The goal of this reasearch was to examine if modern touch screen interaction concepts that are established on consumer electronic devices like smartphones can be used in time-critical and safety-critical use cases like for machine control or healthcare appliances. Several prevalent interaction concepts with and without touch gestures and virtual physics were tested experimentally in common use cases to assess their efficiency, error rate and user satisfaction during task completion. Based on the results, design recommendations for list scrolling and horizontal dialog navigation are given.Das Ziel dieser Forschungsarbeit war es zu untersuchen, ob moderne Touchscreen-Interaktionskonzepte, die auf Consumer-Electronic-Geräten wie Smartphones etabliert sind, für zeit- und sicherheitskritische Anwendungsfälle wie Maschinensteuerung und Medizingeräte geeignet sind. Mehrere gebräuchliche Interaktionskonzepte mit und ohne Touch-Gesten und virtueller Physik wurden in häufigen Anwendungsfällen experimentell auf ihre Effizienz, Fehlerrate und Nutzerzufriedenheit bei der Aufgabenlösung untersucht. Basierend auf den Resultaten werden Empfehlungen für das Scrollen in Listen und dem horizontalen Navigieren in mehrseitigen Software-Dialogen ausgesprochen

    An Exploration of Multi-touch Interaction Techniques

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    Research in multi-touch interaction has typically been focused on direct spatial manipulation; techniques have been created to result in the most intuitive mapping between the movement of the hand and the resultant change in the virtual object. As we attempt to design for more complex operations, the effectiveness of spatial manipulation as a metaphor becomes weak. We introduce two new platforms for multi-touch computing: a gesture recognition system, and a new interaction technique. I present Multi-Tap Sliders, a new interaction technique for operation in what we call non-spatial parametric spaces. Such spaces do not have an obvious literal spatial representation, (Eg.: exposure, brightness, contrast and saturation for image editing). The multi-tap sliders encourage the user to keep her visual focus on the tar- get, instead of requiring her to look back at the interface. My research emphasizes ergonomics, clear visual design, and fluid transition between modes of operation. Through a series of iterations, I develop a new technique for quickly selecting and adjusting multiple numerical parameters. Evaluations of multi-tap sliders show improvements over traditional sliders. To facilitate further research on multi-touch gestural interaction, I developed mGestr: a training and recognition system using hidden Markov models for designing a multi-touch gesture set. Our evaluation shows successful recognition rates of up to 95%. The recognition framework is packaged into a service for easy integration with existing applications

    Grasp-sensitive surfaces

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    Grasping objects with our hands allows us to skillfully move and manipulate them. Hand-held tools further extend our capabilities by adapting precision, power, and shape of our hands to the task at hand. Some of these tools, such as mobile phones or computer mice, already incorporate information processing capabilities. Many other tools may be augmented with small, energy-efficient digital sensors and processors. This allows for graspable objects to learn about the user grasping them - and supporting the user's goals. For example, the way we grasp a mobile phone might indicate whether we want to take a photo or call a friend with it - and thus serve as a shortcut to that action. A power drill might sense whether the user is grasping it firmly enough and refuse to turn on if this is not the case. And a computer mouse could distinguish between intentional and unintentional movement and ignore the latter. This dissertation gives an overview of grasp sensing for human-computer interaction, focusing on technologies for building grasp-sensitive surfaces and challenges in designing grasp-sensitive user interfaces. It comprises three major contributions: a comprehensive review of existing research on human grasping and grasp sensing, a detailed description of three novel prototyping tools for grasp-sensitive surfaces, and a framework for analyzing and designing grasp interaction: For nearly a century, scientists have analyzed human grasping. My literature review gives an overview of definitions, classifications, and models of human grasping. A small number of studies have investigated grasping in everyday situations. They found a much greater diversity of grasps than described by existing taxonomies. This diversity makes it difficult to directly associate certain grasps with users' goals. In order to structure related work and own research, I formalize a generic workflow for grasp sensing. It comprises *capturing* of sensor values, *identifying* the associated grasp, and *interpreting* the meaning of the grasp. A comprehensive overview of related work shows that implementation of grasp-sensitive surfaces is still hard, researchers often are not aware of related work from other disciplines, and intuitive grasp interaction has not yet received much attention. In order to address the first issue, I developed three novel sensor technologies designed for grasp-sensitive surfaces. These mitigate one or more limitations of traditional sensing techniques: **HandSense** uses four strategically positioned capacitive sensors for detecting and classifying grasp patterns on mobile phones. The use of custom-built high-resolution sensors allows detecting proximity and avoids the need to cover the whole device surface with sensors. User tests showed a recognition rate of 81%, comparable to that of a system with 72 binary sensors. **FlyEye** uses optical fiber bundles connected to a camera for detecting touch and proximity on arbitrarily shaped surfaces. It allows rapid prototyping of touch- and grasp-sensitive objects and requires only very limited electronics knowledge. For FlyEye I developed a *relative calibration* algorithm that allows determining the locations of groups of sensors whose arrangement is not known. **TDRtouch** extends Time Domain Reflectometry (TDR), a technique traditionally used for inspecting cable faults, for touch and grasp sensing. TDRtouch is able to locate touches along a wire, allowing designers to rapidly prototype and implement modular, extremely thin, and flexible grasp-sensitive surfaces. I summarize how these technologies cater to different requirements and significantly expand the design space for grasp-sensitive objects. Furthermore, I discuss challenges for making sense of raw grasp information and categorize interactions. Traditional application scenarios for grasp sensing use only the grasp sensor's data, and only for mode-switching. I argue that data from grasp sensors is part of the general usage context and should be only used in combination with other context information. For analyzing and discussing the possible meanings of grasp types, I created the GRASP model. It describes five categories of influencing factors that determine how we grasp an object: *Goal* -- what we want to do with the object, *Relationship* -- what we know and feel about the object we want to grasp, *Anatomy* -- hand shape and learned movement patterns, *Setting* -- surrounding and environmental conditions, and *Properties* -- texture, shape, weight, and other intrinsics of the object I conclude the dissertation with a discussion of upcoming challenges in grasp sensing and grasp interaction, and provide suggestions for implementing robust and usable grasp interaction.Die Fähigkeit, Gegenstände mit unseren Händen zu greifen, erlaubt uns, diese vielfältig zu manipulieren. Werkzeuge erweitern unsere Fähigkeiten noch, indem sie Genauigkeit, Kraft und Form unserer Hände an die Aufgabe anpassen. Digitale Werkzeuge, beispielsweise Mobiltelefone oder Computermäuse, erlauben uns auch, die Fähigkeiten unseres Gehirns und unserer Sinnesorgane zu erweitern. Diese Geräte verfügen bereits über Sensoren und Recheneinheiten. Aber auch viele andere Werkzeuge und Objekte lassen sich mit winzigen, effizienten Sensoren und Recheneinheiten erweitern. Dies erlaubt greifbaren Objekten, mehr über den Benutzer zu erfahren, der sie greift - und ermöglicht es, ihn bei der Erreichung seines Ziels zu unterstützen. Zum Beispiel könnte die Art und Weise, in der wir ein Mobiltelefon halten, verraten, ob wir ein Foto aufnehmen oder einen Freund anrufen wollen - und damit als Shortcut für diese Aktionen dienen. Eine Bohrmaschine könnte erkennen, ob der Benutzer sie auch wirklich sicher hält und den Dienst verweigern, falls dem nicht so ist. Und eine Computermaus könnte zwischen absichtlichen und unabsichtlichen Mausbewegungen unterscheiden und letztere ignorieren. Diese Dissertation gibt einen Überblick über Grifferkennung (*grasp sensing*) für die Mensch-Maschine-Interaktion, mit einem Fokus auf Technologien zur Implementierung griffempfindlicher Oberflächen und auf Herausforderungen beim Design griffempfindlicher Benutzerschnittstellen. Sie umfasst drei primäre Beiträge zum wissenschaftlichen Forschungsstand: einen umfassenden Überblick über die bisherige Forschung zu menschlichem Greifen und Grifferkennung, eine detaillierte Beschreibung dreier neuer Prototyping-Werkzeuge für griffempfindliche Oberflächen und ein Framework für Analyse und Design von griff-basierter Interaktion (*grasp interaction*). Seit nahezu einem Jahrhundert erforschen Wissenschaftler menschliches Greifen. Mein Überblick über den Forschungsstand beschreibt Definitionen, Klassifikationen und Modelle menschlichen Greifens. In einigen wenigen Studien wurde bisher Greifen in alltäglichen Situationen untersucht. Diese fanden eine deutlich größere Diversität in den Griffmuster als in existierenden Taxonomien beschreibbar. Diese Diversität erschwert es, bestimmten Griffmustern eine Absicht des Benutzers zuzuordnen. Um verwandte Arbeiten und eigene Forschungsergebnisse zu strukturieren, formalisiere ich einen allgemeinen Ablauf der Grifferkennung. Dieser besteht aus dem *Erfassen* von Sensorwerten, der *Identifizierung* der damit verknüpften Griffe und der *Interpretation* der Bedeutung des Griffes. In einem umfassenden Überblick über verwandte Arbeiten zeige ich, dass die Implementierung von griffempfindlichen Oberflächen immer noch ein herausforderndes Problem ist, dass Forscher regelmäßig keine Ahnung von verwandten Arbeiten in benachbarten Forschungsfeldern haben, und dass intuitive Griffinteraktion bislang wenig Aufmerksamkeit erhalten hat. Um das erstgenannte Problem zu lösen, habe ich drei neuartige Sensortechniken für griffempfindliche Oberflächen entwickelt. Diese mindern jeweils eine oder mehrere Schwächen traditioneller Sensortechniken: **HandSense** verwendet vier strategisch positionierte kapazitive Sensoren um Griffmuster zu erkennen. Durch die Verwendung von selbst entwickelten, hochauflösenden Sensoren ist es möglich, schon die Annäherung an das Objekt zu erkennen. Außerdem muss nicht die komplette Oberfläche des Objekts mit Sensoren bedeckt werden. Benutzertests ergaben eine Erkennungsrate, die vergleichbar mit einem System mit 72 binären Sensoren ist. **FlyEye** verwendet Lichtwellenleiterbündel, die an eine Kamera angeschlossen werden, um Annäherung und Berührung auf beliebig geformten Oberflächen zu erkennen. Es ermöglicht auch Designern mit begrenzter Elektronikerfahrung das Rapid Prototyping von berührungs- und griffempfindlichen Objekten. Für FlyEye entwickelte ich einen *relative-calibration*-Algorithmus, der verwendet werden kann um Gruppen von Sensoren, deren Anordnung unbekannt ist, semi-automatisch anzuordnen. **TDRtouch** erweitert Time Domain Reflectometry (TDR), eine Technik die üblicherweise zur Analyse von Kabelbeschädigungen eingesetzt wird. TDRtouch erlaubt es, Berührungen entlang eines Drahtes zu lokalisieren. Dies ermöglicht es, schnell modulare, extrem dünne und flexible griffempfindliche Oberflächen zu entwickeln. Ich beschreibe, wie diese Techniken verschiedene Anforderungen erfüllen und den *design space* für griffempfindliche Objekte deutlich erweitern. Desweiteren bespreche ich die Herausforderungen beim Verstehen von Griffinformationen und stelle eine Einteilung von Interaktionsmöglichkeiten vor. Bisherige Anwendungsbeispiele für die Grifferkennung nutzen nur Daten der Griffsensoren und beschränken sich auf Moduswechsel. Ich argumentiere, dass diese Sensordaten Teil des allgemeinen Benutzungskontexts sind und nur in Kombination mit anderer Kontextinformation verwendet werden sollten. Um die möglichen Bedeutungen von Griffarten analysieren und diskutieren zu können, entwickelte ich das GRASP-Modell. Dieses beschreibt fünf Kategorien von Einflussfaktoren, die bestimmen wie wir ein Objekt greifen: *Goal* -- das Ziel, das wir mit dem Griff erreichen wollen, *Relationship* -- das Verhältnis zum Objekt, *Anatomy* -- Handform und Bewegungsmuster, *Setting* -- Umgebungsfaktoren und *Properties* -- Eigenschaften des Objekts, wie Oberflächenbeschaffenheit, Form oder Gewicht. Ich schließe mit einer Besprechung neuer Herausforderungen bei der Grifferkennung und Griffinteraktion und mache Vorschläge zur Entwicklung von zuverlässiger und benutzbarer Griffinteraktion

    Panoramic, large-screen, 3-D flight display system design

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    The report documents and summarizes the results of the required evaluations specified in the SOW and the design specifications for the selected display system hardware. Also included are the proposed development plan and schedule as well as the estimated rough order of magnitude (ROM) cost to design, fabricate, and demonstrate a flyable prototype research flight display system. The thrust of the effort was development of a complete understanding of the user/system requirements for a panoramic, collimated, 3-D flyable avionic display system and the translation of the requirements into an acceptable system design for fabrication and demonstration of a prototype display in the early 1997 time frame. Eleven display system design concepts were presented to NASA LaRC during the program, one of which was down-selected to a preferred display system concept. A set of preliminary display requirements was formulated. The state of the art in image source technology, 3-D methods, collimation methods, and interaction methods for a panoramic, 3-D flight display system were reviewed in depth and evaluated. Display technology improvements and risk reductions associated with maturity of the technologies for the preferred display system design concept were identified

    Metafore mobilnih komunikacija ; Метафоры мобильной связи.

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    Mobilne komunikacije su polje informacione i komunikacione tehnologije koje karakteriše brzi razvoj i u kome se istraživanjem u analitičkim okvirima kognitivne lingvistike, zasnovanom na uzorku od 1005 odrednica, otkriva izrazito prisustvo metafore, metonimije, analogije i pojmovnog objedinjavanja. Analiza uzorka reči i izraza iz oblasti mobilnih medija, mobilnih operativnih sistema, dizajna korisničkih interfejsa, terminologije mobilnih mreža, kao i slenga i tekstizama koje upotrebljavaju korisnici mobilnih naprava ukazuje da pomenuti kognitivni mehanizmi imaju ključnu ulogu u olakšavanju interakcije između ljudi i širokog spektra mobilnih uređaja sa računarskim sposobnostima, od prenosivih računara i ličnih digitalnih asistenata (PDA), do mobilnih telefona, tableta i sprava koje se nose na telu. Ti mehanizmi predstavljaju temelj razumevanja i nalaze se u osnovi principa funkcionisanja grafičkih korisničkih interfejsa i direktne manipulacije u računarskim okruženjima. Takođe je analiziran i poseban uzorak od 660 emotikona i emođija koji pokazuju potencijal za proširenje značenja, imajući u vidu značaj piktograma za tekstualnu komunikaciju u vidu SMS poruka i razmenu tekstualnih sadržaja na društvenim mrežama kojima se redovno pristupa putem mobilnih uređaja...Mobile communications are a fast-developing field of information and communication technology whose exploration within the analytical framework of cognitive linguistics, based on a sample of 1005 entries, reveals the pervasive presence of metaphor, metonymy analogy and conceptual integration. The analysis of the sample consisting of words and phrases related to mobile media, mobile operating systems and interface design, the terminology of mobile networking, as well as the slang and textisms employed by mobile gadget users shows that the above cognitive mechanisms play a key role in facilitating interaction between people and a wide range of mobile computing devices from laptops and PDAs to mobile phones, tablets and wearables. They are the cornerstones of comprehension that are behind the principles of functioning of graphical user interfaces and direct manipulation in computing environments. A separate sample, featuring a selection of 660 emoticons and emoji, exhibiting the potential for semantic expansion was also analyzed, in view of the significance of pictograms for text-based communication in the form of text messages or exchanges on social media sites regularly accessed via mobile devices..
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