Mixed Reality (MR) allows users to interact with digital objects in a physical environment, but several limitations have hampered widespread adoption. Physiologically adaptive systems detecting user's states can drive interaction and address these limitations. Here, we highlight potential usability and interaction limitations in MR and how physiologically adaptive systems can benefit MR experiences and applications. We specifically address potential applications for human factors and operational settings such as healthcare, education, and entertainment. We further discuss benefits and applications in light of ethical and privacy concerns. The use of physiologically adaptive systems in MR has the potential to revolutionize human-computer interactions and provide users with a more personalized and engaging experience.


翻译:混合现实(MR)允许用户在物理环境中与数字对象进行交互,但存在几个限制阻碍了广泛采用。通过检测用户状态的生理自适应系统可以驱动交互并解决这些限制。本文重点介绍了MR中潜在的可用性和交互限制,以及生理自适应系统如何受益于MR体验和应用。我们特别讨论了人因和运行设置(如医疗保健,教育和娱乐)的潜在应用。我们进一步讨论了在伦理和隐私方面的利益和应用。生理自适应系统在MR中的应用有潜力革新人机交互,并为用户提供更个性化和更具吸引力的体验。

0
下载
关闭预览

相关内容

自适应系统,在AI中,多指富有变化的系统,能随着环境的改变而进行自适应改变,一般这样的系统多采取自适应机器学习方法。
Into the Metaverse,93页ppt介绍元宇宙概念、应用、趋势
专知会员服务
47+阅读 · 2022年2月19日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11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
学术会议 | 欢迎注册参加第11届国际知识图谱联合会议
开放知识图谱
0+阅读 · 2022年10月21日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+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 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年8月18日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
147+阅读 · 2023年3月24日
Arxiv
13+阅读 · 2022年8月16日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
学术会议 | 欢迎注册参加第11届国际知识图谱联合会议
开放知识图谱
0+阅读 · 2022年10月21日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+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 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年8月18日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员