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Disertación de Maestría
DOI
https://doi.org/10.11606/D.3.2020.tde-02072021-094758
Documento
Autor
Nombre completo
John Lennon Oliveira Couto
Dirección Electrónica
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Paulo, 2020
Director
Tribunal
Lopes, Roseli de Deus (Presidente)
Baranauskas, Maria Cecília Calani
Cardoso, Alexandre
Título en portugués
Avaliação do desempenho de técnicas de interação com as mãos em realidade aumentada imersiva.
Palabras clave en portugués
Interface homem-computador
Realidade virtual
Teste e avalição de software
Resumen en portugués
A busca por uma experiência imersiva em Realidade Aumentada (RA) tem levado a um rápido desenvolvimento das tecnologias para óculos de RA. Entretanto, falta a esse novo sistema computacional uma técnica de interação natural que seja rápida, precisa e robusta como a que o mouse permite em monitores 2D. Uma opção é a interação direta com as mãos, mas as tecnologias atuais de rastreamento das mãos apresentam limitações que dificultam o desenvolvimento até mesmo de aplicativos básicos. A avaliação formal do desempenho da interação pode ajudar a aprimorá-las. A Lei de Fitts e os métodos descritos na ISO 9241-411 são amplamente aplicados para avaliar interação 2D. Após pesquisa não sistemática da literatura, este trabalho propôs um método formal e reproduzível para avaliar o desempenho de interações diretas com as mãos em óculos de RA. O software 3DFitts foi desenvolvido para aplicar o método proposto, e quatro experimentos foram conduzidos para estudar como ele se comporta na avaliação de interações 2D e 3D. Os experimentos 1 e 2 investigaram interação em 2D sem e com participantes humanos, objetivando determinar se os resultados do 3DFitts eram estatisticamente equivalentes aos de um software de referência da literatura. O Experimento 3 foi um estudo de usuário para avaliar o desempenho de interação em um ambiente semelhante ao Experimento 2, mas visualizado em 3D com um óculos de RA denominado Meta 2. O Experimento 4 também foi um estudo de usuário, mas focado em discriminar o desempenho dos participantes ao usar seis diferentes técnicas de interação, as quais incluíam três dispositivos (um mouse, o Leap Motion Controller e o sistema de interação embutido no Meta 2), dois métodos de seleção (clique com o botão esquerdo do mouse e tempo de permanência) e duas orientações espaciais do plano de testes (frontal e horizontal). Essas técnicas foram avaliadas por métricas objetivas (computadas pelo 3DFitts) e subjetivas (obtidas a partir de questionários aplicados aos participantes). Os resultados dos experimentos 1 e 2 indicaram que o 3DFitts se comporta de maneira semelhante ao software de referência. A comparação entre os resultados dos Experimentos 2 e 3 revelou que a adição do óculos de RA não teve impacto estatisticamente significativo no desempenho dos participantes. Os dados do Experimento 4 forneceram fortes evidências quantitativas de que o desempenho ao usar o mouse foi significativamente maior do que ao usar o Leap Motion Controller, que por sua vez foi significativamente maior do que ao usar o sistema de interação do Meta 2. As respostas aos questionários corroboraram esses resultados, indicando que o método de avaliação foi capaz de predizer a percepção humana geral sobre o desempenho de uma determinada técnica de interação.
Título en inglés
Performance evaluation of hand interaction techniques in immersive augmented reality.
Palabras clave en inglés
Augmented reality
Fitt's law
Hand interaction
Human-computer interaction
Resumen en inglés
The search for an immersive experience in Augmented Reality (AR) has led to a fast development of optical see-through head mounted displays. However, this new computational system lacks a natural interaction technique that can provide fast, accurate and robust interaction like the mouse delivers for 2D monitors. Direct hand interaction is an option, but current hand tracking technologies present limitations that hinders the development of even basic applications. Formal evaluation of interaction performance can help improving them. Fitts' Law and the methods described in ISO 9241-411 are widely applied to evaluate 2D interaction. After a non-systematic literature survey, this work proposed a formal and reproducible method to evaluate performance of direct hand interaction in an AR headset. The 3DFitts software was developed to apply the proposed method, and four experiments were conducted to study how it behaves when evaluating 2D and 3D interactions. Experiments 1 and 2 investigated 2D interaction without and with human participants and aimed at determining if 3DFitts results were statistically equivalent to a reference software from the literature. Experiment 3 was a user study to evaluate interaction performance in a similar setting from Experiment 2, but visualized in 3D through an AR headset named Meta 2. Experiment 4 was also a user study, but focused on discriminating the participants' performance when using six different interaction techniques, which included three interaction devices (a mouse, the Leap Motion Controller and the interaction system embedded on the Meta 2), two selection methods (mouses' left button click and dwell time) and two test plane orientations (frontal and horizontal). These techniques were evaluated by objective metrics (computed by 3DFitts) and subjective ones (gathered from questionnaires applied to participants). Results for Experiments 1 and 2 indicated that the 3DFitts behaves in a similar fashion as the reference software. Comparison between results from Experiments 2 and 3 revealed that the addition of the AR headset had no statistically signicant impact on participants' performance. Data from Experiment 4 provided strong quantitative evidence that performance when using the mouse was significantly higher than when using the Leap Motion Controller, which in turn was signicantly higher than when using the Meta 2 interaction system. Answers to the questionnaires corroborated these results, indicating that the evaluation method was able to predict the overall human perception about interaction performance.
 
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Fecha de Publicación
2021-07-02
 
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