An augmented reality (AR) environment includes a set of digital elements with which the users interact while performing certain tasks. Recent AR head-mounted displays allow users to select how these elements are presented. However, few studies have been conducted to examine the effect of the way of presenting augmented content on user performance and workload. This study aims to evaluate two methods of presenting augmented content - world-locked and head-locked modes in a data entry task. A total of eighteen participants performed the data entry task in this study. The effectiveness of each mode is evaluated in terms of task performance, muscle activity, perceived workload, and usability. The results show that the task completion time is shorter and the typing speed is significantly faster in the head-locked mode while the world-locked mode achieved higher scores in terms of preference. The findings of this study can be applied to AR user interfaces to improve content presentation and enhance the user experience.


翻译:扩大的现实(AR)环境包括用户在执行某些任务时互动的一组数字要素。最近的AR头顶显示器允许用户选择这些要素的表述方式。然而,没有开展多少研究来审查增加内容的方式对用户业绩和工作量的影响。本研究旨在评价两种显示扩大内容的方法:在数据输入任务中采用世界内陆和内陆模式。本研究共有18名参与者完成了数据输入任务。每种模式的有效性都从任务性能、肌肉活动、感知工作量和可用性等方面加以评价。结果显示,任务完成时间较短,输入速度快得多,而世界内陆模式在偏好方面得分较高。本研究的结果可以应用于AR用户界面,以改进内容的表述方式,提高用户经验。

0
下载
关闭预览

相关内容

【KDD2020-Tutorial】自动推荐系统,Automated Recommendation System
【CIKM2020】神经逻辑推理,Neural Logic Reasoning
专知会员服务
49+阅读 · 2020年8月25日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
CCF A类 | 顶级会议RTSS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年4月17日
【TED】生命中的每一年的智慧
英语演讲视频每日一推
9+阅读 · 2019年1月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:连通知识图谱与推荐系统
LibRec智能推荐
3+阅读 · 2018年8月9日
LibRec 精选:推荐的可解释性[综述]
LibRec智能推荐
10+阅读 · 2018年5月4日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
Graph-Based Recommendation System
Arxiv
4+阅读 · 2018年7月31日
VIP会员
相关资讯
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
CCF A类 | 顶级会议RTSS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年4月17日
【TED】生命中的每一年的智慧
英语演讲视频每日一推
9+阅读 · 2019年1月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:连通知识图谱与推荐系统
LibRec智能推荐
3+阅读 · 2018年8月9日
LibRec 精选:推荐的可解释性[综述]
LibRec智能推荐
10+阅读 · 2018年5月4日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员