Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2024 |
Autor(a) principal: |
Gonzales, Candy Veronica Tenorio |
Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Tese
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Link de acesso: |
https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-30082024-183635/
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Resumo: |
O uso do olhar como forma de interação pode se tornar uma maneira intuitiva para interagir com computadores, em particular em situações em que o uso das mãos ou outras partes do corpo é difícil, inadequado ou inviável. Esse modo de interação se torna possível por meio de rastreadores de olhar, dispositivos capazes de estimar onde uma pessoa está olhando. Devido a limitações na acurácia dos rastreadores de olhar, a interação por meio do olhar tradicionalmente emprega alvos selecionáveis com baixa densidade, ou seja, poucos alvos por unidade de área, para evitar seleções indesejadas. Na presente tese de doutorado, propomos a expansão dinâmica de alvos para criar interfaces de usuário baseadas no olhar mais ricas, com alta densidade de alvos, que possam melhorar a experiência de uso e eficácia na execução das tarefas para seus usuários. Tradicionalmente, uma primeira aplicação seria a entrada de texto pelo olhar usando teclados virtuais menores, que ofereçam uma área útil maior exibindo o texto digitado, por exemplo. Para viabilizar a seleção de alvos pequenos desenvolvemos um algoritmo baseado em entropia, capaz de acumular as evidências das medidas imprecisas do olhar para possibilitar seleções mais robustas a erros do rastreador. Uma outra contribuição de nosso trabalho foi o desenvolvimento e avaliação do XlingKey, um novo teclado virtual, mais compacto, utilizando alvos expansíveis. Realizamos estudos com treze usuários comparando o desempenho do XlingKey com outros leiautes usando um algoritmo tradicional para estimar a tecla selecionada baseado em uma máquina de estados finita. Os resultados dos experimentos evidenciam melhorias na eficiência da entrada de texto por meio do olhar usando o XlingKey e o algoritmo de seleção por entropia, tanto em termos de aumento na velocidade de entrada de texto com 15.42 ppm quanto na diminuição da taxa de erros com 0.64 %. Ademais, o feedback subjetivo dos usuários revela maior usabilidade do XlingKey com alvos expansíveis após um breve período de familiarização com o método de aproximadamente uma hora. |