GazeConduits: Calibration-Free Cross-Device Collaboration through Gaze and Touch

We present GazeConduits, a calibration-free ad-hoc mobile interaction concept that enables users to collaboratively interact with tablets, other users, and content in a cross-device setting using gaze and touch input. GazeConduits leverages recently introduced smartphone capabilities to detect facial features and estimate users' gaze directions. To join a collaborative setting, users place one or more tablets onto a shared table and position their phone in the center, which then tracks users present as well as their gaze direction to determine the tablets they look at. We present a series of techniques using GazeConduits for collaborative interaction across mobile devices for content selection and manipulation. Our evaluation with 20 simultaneous tablets on a table shows that GazeConduits can reliably identify which tablet or collaborator a user is looking at

Multi-Mobile Computing

With mobile systems evermore ubiquitous, individual users often own multiple mobile systems and groups of users often have many mobile systems at their disposal. As a result, there is a growing demand for multi-mobile computing, the ability to combine the functionality of multiple mobile systems into a more capable one. However, there are several key challenges. First, mobile systems are highly heterogeneous with different software and hardware, each with their own interfaces and data formats. Second, there are no effective ways to allow users to easily and dynamically compose together multiple mobile systems for the quick interactions that typically take place with mobile systems. Finally, there is a lack of system infrastructure to allow existing apps to make use of multiple mobile systems, or to enable developers to write new multi-mobile aware apps. My thesis is that higher-level abstractions of mobile operating systems can be reused to combine heterogeneous mobile systems into a more capable one and enable existing and new apps to provide new functionality across multiple mobile systems. First, we present M2, a system for multi-mobile computing that enables existing unmodified mobile apps to share and combine multiple devices, including cameras, displays, speakers, microphones, sensors, GPS, and input. To support heterogeneous devices, M2 introduces a new data-centric approach that leverages higher-level device abstractions and hardware acceleration to efficiently share device data, not API calls. M2 introduces device transformation, a new technique to mix and match heterogeneous devices, enabling, for example, existing apps to leverage a single larger display fused from multiple displays for better viewing, or use a Nintendo Wii-like gaming experience by translating accelerometer to touchscreen input. We have implemented M2 and show that it operates across heterogeneous systems, including multiple versions of Android and iOS, and can run existing apps across mobile systems with modest overhead and qualitative performance indistinguishable from using local device hardware. Second, we present Tap, a framework that leverages M2’s data-centric architecture to make it easy for users to dynamically compose collections of mobile systems and developers to write new multi-mobile apps that make use of those impromptu collections. Tap allows users to simply tap systems together to compose them into a collection without the need for users to register or connect to any cloud infrastructure. Tap makes it possible for apps to use existing mobile platform APIs across multiple mobile systems by virtualizing data sources so that local and remote data sources can be combined together upon tapping. Virtualized data sources can be hardware or software features, including media, clipboard, calendar events, and devices such as cameras and microphones. Leveraging existing mobile platform APIs make it easy for developers to write apps that use hard- ware and software features across dynamically composed collections of mobile systems. We have implemented Tap and show that it provides good usability for dynamically composing multiple mobile systems and good performance for sharing hardware devices and software features across multiple mobile systems. Finally, using M2 and Tap, we present various apps that show how existing apps can provide useful functionality across multiple mobile systems and how new apps can be easily developed to provide new multi-mobile functionality. Examples include panoramic video recording using cameras from multiple mobile systems, surround sound music player app that configures itself based on automatically detecting the location of multiple mobile systems, and an added feature to the Snapchat app that allows multiple users to share a live Snap, using their own cameras and filters. Our user studies with these apps show that multi-mobile computing offers a richer and more enhanced experience for users and a much simpler development effort for developers

Sensing, interpreting, and anticipating human social behaviour in the real world

Low-level nonverbal social signals like glances, utterances, facial expressions and body language are central to human communicative situations and have been shown to be connected to important high-level constructs, such as emotions, turn-taking, rapport, or leadership. A prerequisite for the creation of social machines that are able to support humans in e.g. education, psychotherapy, or human resources is the ability to automatically sense, interpret, and anticipate human nonverbal behaviour. While promising results have been shown in controlled settings, automatically analysing unconstrained situations, e.g. in daily-life settings, remains challenging. Furthermore, anticipation of nonverbal behaviour in social situations is still largely unexplored. The goal of this thesis is to move closer to the vision of social machines in the real world. It makes fundamental contributions along the three dimensions of sensing, interpreting and anticipating nonverbal behaviour in social interactions. First, robust recognition of low-level nonverbal behaviour lays the groundwork for all further analysis steps. Advancing human visual behaviour sensing is especially relevant as the current state of the art is still not satisfactory in many daily-life situations. While many social interactions take place in groups, current methods for unsupervised eye contact detection can only handle dyadic interactions. We propose a novel unsupervised method for multi-person eye contact detection by exploiting the connection between gaze and speaking turns. Furthermore, we make use of mobile device engagement to address the problem of calibration drift that occurs in daily-life usage of mobile eye trackers. Second, we improve the interpretation of social signals in terms of higher level social behaviours. In particular, we propose the first dataset and method for emotion recognition from bodily expressions of freely moving, unaugmented dyads. Furthermore, we are the first to study low rapport detection in group interactions, as well as investigating a cross-dataset evaluation setting for the emergent leadership detection task. Third, human visual behaviour is special because it functions as a social signal and also determines what a person is seeing at a given moment in time. Being able to anticipate human gaze opens up the possibility for machines to more seamlessly share attention with humans, or to intervene in a timely manner if humans are about to overlook important aspects of the environment. We are the first to propose methods for the anticipation of eye contact in dyadic conversations, as well as in the context of mobile device interactions during daily life, thereby paving the way for interfaces that are able to proactively intervene and support interacting humans.Blick, Gesichtsausdrücke, Körpersprache, oder Prosodie spielen als nonverbale Signale eine zentrale Rolle in menschlicher Kommunikation. Sie wurden durch vielzählige Studien mit wichtigen Konzepten wie Emotionen, Sprecherwechsel, Führung, oder der Qualität des Verhältnisses zwischen zwei Personen in Verbindung gebracht. Damit Menschen effektiv während ihres täglichen sozialen Lebens von Maschinen unterstützt werden können, sind automatische Methoden zur Erkennung, Interpretation, und Antizipation von nonverbalem Verhalten notwendig. Obwohl die bisherige Forschung in kontrollierten Studien zu ermutigenden Ergebnissen gekommen ist, bleibt die automatische Analyse nonverbalen Verhaltens in weniger kontrollierten Situationen eine Herausforderung. Darüber hinaus existieren kaum Untersuchungen zur Antizipation von nonverbalem Verhalten in sozialen Situationen. Das Ziel dieser Arbeit ist, die Vision vom automatischen Verstehen sozialer Situationen ein Stück weit mehr Realität werden zu lassen. Diese Arbeit liefert wichtige Beiträge zur autmatischen Erkennung menschlichen Blickverhaltens in alltäglichen Situationen. Obwohl viele soziale Interaktionen in Gruppen stattfinden, existieren unüberwachte Methoden zur Augenkontakterkennung bisher lediglich für dyadische Interaktionen. Wir stellen einen neuen Ansatz zur Augenkontakterkennung in Gruppen vor, welcher ohne manuelle Annotationen auskommt, indem er sich den statistischen Zusammenhang zwischen Blick- und Sprechverhalten zu Nutze macht. Tägliche Aktivitäten sind eine Herausforderung für Geräte zur mobile Augenbewegungsmessung, da Verschiebungen dieser Geräte zur Verschlechterung ihrer Kalibrierung führen können. In dieser Arbeit verwenden wir Nutzerverhalten an mobilen Endgeräten, um den Effekt solcher Verschiebungen zu korrigieren. Neben der Erkennung verbessert diese Arbeit auch die Interpretation sozialer Signale. Wir veröffentlichen den ersten Datensatz sowie die erste Methode zur Emotionserkennung in dyadischen Interaktionen ohne den Einsatz spezialisierter Ausrüstung. Außerdem stellen wir die erste Studie zur automatischen Erkennung mangelnder Verbundenheit in Gruppeninteraktionen vor, und führen die erste datensatzübergreifende Evaluierung zur Detektion von sich entwickelndem Führungsverhalten durch. Zum Abschluss der Arbeit präsentieren wir die ersten Ansätze zur Antizipation von Blickverhalten in sozialen Interaktionen. Blickverhalten hat die besondere Eigenschaft, dass es sowohl als soziales Signal als auch der Ausrichtung der visuellen Wahrnehmung dient. Somit eröffnet die Fähigkeit zur Antizipation von Blickverhalten Maschinen die Möglichkeit, sich sowohl nahtloser in soziale Interaktionen einzufügen, als auch Menschen zu warnen, wenn diese Gefahr laufen wichtige Aspekte der Umgebung zu übersehen. Wir präsentieren Methoden zur Antizipation von Blickverhalten im Kontext der Interaktion mit mobilen Endgeräten während täglicher Aktivitäten, als auch während dyadischer Interaktionen mittels Videotelefonie

Enhanced Virtuality: Increasing the Usability and Productivity of Virtual Environments

Mit stetig steigender Bildschirmauflösung, genauerem Tracking und fallenden Preisen stehen Virtual Reality (VR) Systeme kurz davor sich erfolgreich am Markt zu etablieren. Verschiedene Werkzeuge helfen Entwicklern bei der Erstellung komplexer Interaktionen mit mehreren Benutzern innerhalb adaptiver virtueller Umgebungen. Allerdings entstehen mit der Verbreitung der VR-Systeme auch zusätzliche Herausforderungen: Diverse Eingabegeräte mit ungewohnten Formen und Tastenlayouts verhindern eine intuitive Interaktion. Darüber hinaus zwingt der eingeschränkte Funktionsumfang bestehender Software die Nutzer dazu, auf herkömmliche PC- oder Touch-basierte Systeme zurückzugreifen. Außerdem birgt die Zusammenarbeit mit anderen Anwendern am gleichen Standort Herausforderungen hinsichtlich der Kalibrierung unterschiedlicher Trackingsysteme und der Kollisionsvermeidung. Beim entfernten Zusammenarbeiten wird die Interaktion durch Latenzzeiten und Verbindungsverluste zusätzlich beeinflusst. Schließlich haben die Benutzer unterschiedliche Anforderungen an die Visualisierung von Inhalten, z.B. Größe, Ausrichtung, Farbe oder Kontrast, innerhalb der virtuellen Welten. Eine strikte Nachbildung von realen Umgebungen in VR verschenkt Potential und wird es nicht ermöglichen, die individuellen Bedürfnisse der Benutzer zu berücksichtigen. Um diese Probleme anzugehen, werden in der vorliegenden Arbeit Lösungen in den Bereichen Eingabe, Zusammenarbeit und Erweiterung von virtuellen Welten und Benutzern vorgestellt, die darauf abzielen, die Benutzerfreundlichkeit und Produktivität von VR zu erhöhen. Zunächst werden PC-basierte Hardware und Software in die virtuelle Welt übertragen, um die Vertrautheit und den Funktionsumfang bestehender Anwendungen in VR zu erhalten. Virtuelle Stellvertreter von physischen Geräten, z.B. Tastatur und Tablet, und ein VR-Modus für Anwendungen ermöglichen es dem Benutzer reale Fähigkeiten in die virtuelle Welt zu übertragen. Des Weiteren wird ein Algorithmus vorgestellt, der die Kalibrierung mehrerer ko-lokaler VR-Geräte mit hoher Genauigkeit und geringen Hardwareanforderungen und geringem Aufwand ermöglicht. Da VR-Headsets die reale Umgebung der Benutzer ausblenden, wird die Relevanz einer Ganzkörper-Avatar-Visualisierung für die Kollisionsvermeidung und das entfernte Zusammenarbeiten nachgewiesen. Darüber hinaus werden personalisierte räumliche oder zeitliche Modifikationen vorgestellt, die es erlauben, die Benutzerfreundlichkeit, Arbeitsleistung und soziale Präsenz von Benutzern zu erhöhen. Diskrepanzen zwischen den virtuellen Welten, die durch persönliche Anpassungen entstehen, werden durch Methoden der Avatar-Umlenkung (engl. redirection) kompensiert. Abschließend werden einige der Methoden und Erkenntnisse in eine beispielhafte Anwendung integriert, um deren praktische Anwendbarkeit zu verdeutlichen. Die vorliegende Arbeit zeigt, dass virtuelle Umgebungen auf realen Fähigkeiten und Erfahrungen aufbauen können, um eine vertraute und einfache Interaktion und Zusammenarbeit von Benutzern zu gewährleisten. Darüber hinaus ermöglichen individuelle Erweiterungen des virtuellen Inhalts und der Avatare Einschränkungen der realen Welt zu überwinden und das Erlebnis von VR-Umgebungen zu steigern

Steganography and Steganalysis in Digital Multimedia: Hype or Hallelujah?

In this tutorial, we introduce the basic theory behind Steganography and Steganalysis, and present some recent algorithms and developments of these fields. We show how the existing techniques used nowadays are related to Image Processing and Computer Vision, point out several trendy applications of Steganography and Steganalysis, and list a few great research opportunities just waiting to be addressed.In this tutorial, we introduce the basic theory behind Steganography and Steganalysis, and present some recent algorithms and developments of these fields. We show how the existing techniques used nowadays are related to Image Processing and Computer Vision, point out several trendy applications of Steganography and Steganalysis, and list a few great research opportunities just waiting to be addressed

Dynamic motion coupling of body movement for input control

Touchless gestures are used for input when touch is unsuitable or unavailable, such as when interacting with displays that are remote, large, public, or when touch is prohibited for hygienic reasons. Traditionally user input is spatially or semantically mapped to system output, however, in the context of touchless gestures these interaction principles suffer from several disadvantages including memorability, fatigue, and ill-defined mappings. This thesis investigates motion correlation as the third interaction principle for touchless gestures, which maps user input to system output based on spatiotemporal matching of reproducible motion. We demonstrate the versatility of motion correlation by using movement as the primary sensing principle, relaxing the restrictions on how a user provides input. Using TraceMatch, a novel computer vision-based system, we show how users can provide effective input through investigation of input performance with different parts of the body, and how users can switch modes of input spontaneously in realistic application scenarios. Secondly, spontaneous spatial coupling shows how motion correlation can bootstrap spatial input, allowing any body movement, or movement of tangible objects, to be appropriated for ad hoc touchless pointing on a per interaction basis. We operationalise the concept in MatchPoint, and demonstrate the unique capabilities through an exploration of the design space with application examples. Finally, we explore how users synchronise with moving targets in the context of motion correlation, revealing how simple harmonic motion leads to better synchronisation. Using the insights gained we explore the robustness of algorithms used for motion correlation, showing how it is possible to successfully detect a user's intent to interact whilst suppressing accidental activations from common spatial and semantic gestures. Finally, we look across our work to distil guidelines for interface design, and further considerations of how motion correlation can be used, both in general and for touchless gestures

Computational Analysis of Eye-Strain for Digital Screens based on Eye Tracking Studies

Computer vision syndrome (CVS) is composed of multiple eye vision problems due to the prolonged use of digital displays, including tablets and smartphones. These problems were shown to affect visual comfort as well as work productivity in both adults and teenagers. CVS causes eye and vision symptoms such as eye-strain, eye burn, dry eyes, double vision, and blurred vision. CVS, which causes severe vision and muscular problems due to repeated eye movements and excessive eye focus on computer screens, is a cause of work-related stress. In this thesis, we address this problem and present three general-purpose mathematical compound models for assessing eye-strain in eye-tracking applications, namely (1) Fixation-based Eye fatigue Load Index (FELiX), (2) Index of Difficulty for Eye-tracking Applications (IDEA), and (3) Eye-Strain Probation Model (ESPiM) based on eye-tracking parameters and subjective ratings to measure, predict, and compare the amount of fatigue or cognitive workload during target selection tasks for different user groups or interaction techniques. The ESPiM model is the outcome of both FELiX and IDEA, which benefit from direct subjective rating and, therefore, can be applied to assess the ESPiM model's efficacy. We present experiments and user studies that show that these models can measure potential eye-strain levels on individuals based on physical circumstances such as screen resolution and target positions per time

Spatial Interaction for Immersive Mixed-Reality Visualizations

Growing amounts of data, both in personal and professional settings, have caused an increased interest in data visualization and visual analytics. Especially for inherently three-dimensional data, immersive technologies such as virtual and augmented reality and advanced, natural interaction techniques have been shown to facilitate data analysis. Furthermore, in such use cases, the physical environment often plays an important role, both by directly influencing the data and by serving as context for the analysis. Therefore, there has been a trend to bring data visualization into new, immersive environments and to make use of the physical surroundings, leading to a surge in mixed-reality visualization research. One of the resulting challenges, however, is the design of user interaction for these often complex systems. In my thesis, I address this challenge by investigating interaction for immersive mixed-reality visualizations regarding three core research questions: 1) What are promising types of immersive mixed-reality visualizations, and how can advanced interaction concepts be applied to them? 2) How does spatial interaction benefit these visualizations and how should such interactions be designed? 3) How can spatial interaction in these immersive environments be analyzed and evaluated? To address the first question, I examine how various visualizations such as 3D node-link diagrams and volume visualizations can be adapted for immersive mixed-reality settings and how they stand to benefit from advanced interaction concepts. For the second question, I study how spatial interaction in particular can help to explore data in mixed reality. There, I look into spatial device interaction in comparison to touch input, the use of additional mobile devices as input controllers, and the potential of transparent interaction panels. Finally, to address the third question, I present my research on how user interaction in immersive mixed-reality environments can be analyzed directly in the original, real-world locations, and how this can provide new insights. Overall, with my research, I contribute interaction and visualization concepts, software prototypes, and findings from several user studies on how spatial interaction techniques can support the exploration of immersive mixed-reality visualizations.Zunehmende Datenmengen, sowohl im privaten als auch im beruflichen Umfeld, führen zu einem zunehmenden Interesse an Datenvisualisierung und visueller Analyse. Insbesondere bei inhärent dreidimensionalen Daten haben sich immersive Technologien wie Virtual und Augmented Reality sowie moderne, natürliche Interaktionstechniken als hilfreich für die Datenanalyse erwiesen. Darüber hinaus spielt in solchen Anwendungsfällen die physische Umgebung oft eine wichtige Rolle, da sie sowohl die Daten direkt beeinflusst als auch als Kontext für die Analyse dient. Daher gibt es einen Trend, die Datenvisualisierung in neue, immersive Umgebungen zu bringen und die physische Umgebung zu nutzen, was zu einem Anstieg der Forschung im Bereich Mixed-Reality-Visualisierung geführt hat. Eine der daraus resultierenden Herausforderungen ist jedoch die Gestaltung der Benutzerinteraktion für diese oft komplexen Systeme. In meiner Dissertation beschäftige ich mich mit dieser Herausforderung, indem ich die Interaktion für immersive Mixed-Reality-Visualisierungen im Hinblick auf drei zentrale Forschungsfragen untersuche: 1) Was sind vielversprechende Arten von immersiven Mixed-Reality-Visualisierungen, und wie können fortschrittliche Interaktionskonzepte auf sie angewendet werden? 2) Wie profitieren diese Visualisierungen von räumlicher Interaktion und wie sollten solche Interaktionen gestaltet werden? 3) Wie kann räumliche Interaktion in diesen immersiven Umgebungen analysiert und ausgewertet werden? Um die erste Frage zu beantworten, untersuche ich, wie verschiedene Visualisierungen wie 3D-Node-Link-Diagramme oder Volumenvisualisierungen für immersive Mixed-Reality-Umgebungen angepasst werden können und wie sie von fortgeschrittenen Interaktionskonzepten profitieren. Für die zweite Frage untersuche ich, wie insbesondere die räumliche Interaktion bei der Exploration von Daten in Mixed Reality helfen kann. Dabei betrachte ich die Interaktion mit räumlichen Geräten im Vergleich zur Touch-Eingabe, die Verwendung zusätzlicher mobiler Geräte als Controller und das Potenzial transparenter Interaktionspanels. Um die dritte Frage zu beantworten, stelle ich schließlich meine Forschung darüber vor, wie Benutzerinteraktion in immersiver Mixed-Reality direkt in der realen Umgebung analysiert werden kann und wie dies neue Erkenntnisse liefern kann. Insgesamt trage ich mit meiner Forschung durch Interaktions- und Visualisierungskonzepte, Software-Prototypen und Ergebnisse aus mehreren Nutzerstudien zu der Frage bei, wie räumliche Interaktionstechniken die Erkundung von immersiven Mixed-Reality-Visualisierungen unterstützen können