Designed with an accessible first design approach, the presented paper describes how exploiting humans proprioception ability in 3D space can result in a more natural interaction experience when using a 3D graphical user interface in a virtual environment. The modularity of the designed interface empowers the user to decide where they want to place interface elements in 3D space allowing for a highly customizable experience, both in the context of the player and the virtual space. Drawing inspiration from todays tangible interfaces used, such as those in aircraft cockpits, a modular interface is presented taking advantage of our natural understanding of interacting with 3D objects and exploiting capabilities that otherwise have not been used in 2D interaction. Additionally, the designed interface supports multimodal input mechanisms which also demonstrates the opportunity for the design to cross over to augmented reality applications. A focus group study was completed to better understand the usability and constraints of the designed 3D GUI.


翻译:本文采用无障碍优先设计方法,阐述了如何利用人类在三维空间中的本体感知能力,使得虚拟环境中的三维图形用户界面交互体验更加自然。所设计界面的模块化特性使用户能够自主决定界面元素在三维空间中的布局位置,从而在玩家视角与虚拟空间两个层面均可实现高度定制化的交互体验。借鉴当代实体界面(如飞机驾驶舱)的设计思路,该模块化界面充分利用人类与三维物体互动的本能认知优势,并挖掘了二维交互中未被开发的潜能。此外,所设计界面支持多模态输入机制,为设计向增强现实应用场景的延伸提供了可能。为深入理解该三维图形用户界面的可用性与局限性,研究团队开展了焦点小组调研。

0
下载
关闭预览

相关内容

3D是英文“Three Dimensions”的简称,中文是指三维、三个维度、三个坐标,即有长、有宽、有高,换句话说,就是立体的,是相对于只有长和宽的平面(2D)而言。
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Conditional Prompt Learning for Vision-Language Models
Arxiv
13+阅读 · 2022年3月10日
An Overview on Machine Translation Evaluation
Arxiv
14+阅读 · 2022年2月22日
Arxiv
11+阅读 · 2019年4月15日
Arxiv
18+阅读 · 2019年3月28日
Relational Deep Reinforcement Learning
Arxiv
10+阅读 · 2018年6月28日
Arxiv
11+阅读 · 2018年1月18日
VIP会员
最新内容
《人工智能赋能的适应性多功能电磁战》
专知会员服务
12+阅读 · 9月29日
俄乌战场实验室:全面战争如何重塑现代作战
专知会员服务
8+阅读 · 9月29日
2026年美空军协会会议上的无人机系统趋势
专知会员服务
11+阅读 · 9月28日
反制无人机:乌克兰提供的五点启示
专知会员服务
16+阅读 · 9月23日
《各指挥层级均亟需红队能力》报告
专知会员服务
11+阅读 · 9月23日
《航电任务系统框架(FAMOS)》50页报告
专知会员服务
9+阅读 · 9月22日
《对抗行动中的人工智能与自主性》智库报告
专知会员服务
15+阅读 · 9月22日
《从数据到胜利:战争中的分析优势之争》
专知会员服务
18+阅读 · 9月22日
相关VIP内容
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关论文
Conditional Prompt Learning for Vision-Language Models
Arxiv
13+阅读 · 2022年3月10日
An Overview on Machine Translation Evaluation
Arxiv
14+阅读 · 2022年2月22日
Arxiv
11+阅读 · 2019年4月15日
Arxiv
18+阅读 · 2019年3月28日
Relational Deep Reinforcement Learning
Arxiv
10+阅读 · 2018年6月28日
Arxiv
11+阅读 · 2018年1月18日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员