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UIST2012のまとめ

まとめました。
科学 uist USER hci INTERFACE
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Yuta Sugiura / 杉浦裕太 @Yuta_Sugiura
YouTube上に公開されているUIST2012関連の動画をまとめてみた.http://t.co/4UKA1S3A
Yuta Sugiura / 杉浦裕太 @Yuta_Sugiura
今回のUISTでChris Harrisonからはこの二つの研究が発表される.Acoustic Barcodes http://t.co/uJoVbeh5 Capacitive Fingerprinting http://t.co/d5ce4jRk
Yasutoshi Makino @yasutoc
さて,最初のセッション1つ目は「RevMiner: An Extractive Interface for Navigating Reviews on a Smartphone」
Yasutoshi Makino @yasutoc
次は「Cross-Device Interaction via Micro-Mobility and F-formations 」
Yasutoshi Makino @yasutoc
人のコミュニケーションのあり方に関する知見をきちんと考慮に入れて,タブレット端末間のインタラクションをどうするべきかをちゃんと考えましたという研究かな.
Yasutoshi Makino @yasutoc
このコミュニケーションのあり方って,日本人にも当てはまるんだろうか?日本人はいつまでたっても対面っぽい気がする.隣り合って覗き合うとかなさそう...
Yasutoshi Makino @yasutoc
次は「Real-Time Captioning by Groups of Non-Experts」
Yasutoshi Makino @yasutoc
リアルタイムで自動に字幕をつけるシステム.素人でもたくさん集まれば,その集合的に正しい字幕ができるでしょう.という話.ちょっとくらい間違えていたところで,意味させ通じればいいしね.
Yasutoshi Makino @yasutoc
こういうのは,耳の聞こえない人向けもいいけど,日本人向けでも十分イケる気がする.聞き取りは弱いけど,読むくらいならい大丈夫って人結構いると思う.
Yasutoshi Makino @yasutoc
日本語だと,漢字の変換ミスとかが入ってくるからちょっと難しそうだなぁ.
Yasutoshi Makino @yasutoc
次は「Carpus: A Non-Intrusive User Identification Technique for Interactive Surfaces」
Yasutoshi Makino @yasutoc
手の甲の形状認識で,テーブルトップデバイス利用時の個人の特定をしますという話.手の甲の形状で,認識率が99%とか.すごいなぁ.そんなに違うのか.
Yuta Sugiura / 杉浦裕太 @Yuta_Sugiura
Nicolai (Greenberg先生のとこの博士学生) のCross-Device Interaction.日常でのコミュニケーションを観察して,いくつかに分類.それに基づいたタブレットデバイスのインタラクション設計した.人間の位置は天井に取り付けたKinectで計測.
Yasutoshi Makino @yasutoc
3次元的な手の甲の形状を検出してるのかと思ったら,2次元的な手の甲の画像からの特徴量抽出だったっぽい.
Yasutoshi Makino @yasutoc
これは面白い研究だったなぁ.質問も多い.手の甲の識別で個人特定できそうだと最初に判断したきっかけが知りたい.
Yasutoshi Makino @yasutoc
次は「Low-cost Audience Polling Using Computer Vision」
Yasutoshi Makino @yasutoc
これは分かりやすい.QRコードを配って,ウェブカメラを使って識別し,投票をするというシステム.Microsoft Indiaの研究ってのが,要求が明確でいい
Yasutoshi Makino @yasutoc
実際にデモをしながらのナイスなプレゼン.安価で簡便ってのが一発で分かるのが素晴らしい.
Yasutoshi Makino @yasutoc
午前中最後は「CrowdScape: Interactively Visualizing User Behavior and Output」
Yuta Sugiura / 杉浦裕太 @Yuta_Sugiura
RamakerさんのCarpus.複数人で使うテーブルトップ環境で個人を識別する手法の提案.人の手の甲の違いを利用してこれを画像認識している.
Yasutoshi Makino @yasutoc
Mechanical Turkとかの回答の正確さを,それを入力した際のビヘイビアから推定しようという話.ちゃんと考えている人は,サイト上でスクロールを繰り返したりしてる.適当な人は滞留時間が短いなど.
Yuta Sugiura / 杉浦裕太 @Yuta_Sugiura
Crossさん(MSR india)のlow-cost audience polling using computer vision.オーディエンスに紙に印刷されたマーカーをもたせるだけで投票できるシステム.紙の向きで投票内容を切り替え.離れたところから撮影して集計する.安価.
Yasutoshi Makino @yasutoc
このセッションで面白かったのは手の甲の識別で個人特定する話かなぁ.投票のプレゼンは分かりやすくて面白かったけど.コミュニケーションの在り方に基づいたインタラクションの設計は,もう少しベースとなる部分の知識を付けたいと思った.
Yasutoshi Makino @yasutoc
いずれにしても,どれも面白かった.
Yasutoshi Makino @yasutoc
午後イチは「Learning Design Patterns with Bayesian Grammar Induction」から.気づいたら始まってた
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コメント

arc@dmz @arcatdmz 2012年10月16日
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