Vi genomförde en användarstudie av effekten av registreringsfel på prestandan av att spåra avlägsna objekt i förstärkt verklighet. Kategorisering fel av typer som ofta används som specifikationer, Vi hoppades att få en inblick i förmågan hos användare att tolerera buller, latens, och orienteringsfel. Vi använde mätningar från verkliga system för att härleda parameterinställningarna. Vi förväntade oss att alla tre felen skulle påverka användarnas förmåga att utföra uppgiften på rätt sätt och den precision med vilken de utförde uppgiften. Vi fann att hög latens hade en negativ inverkan på både prestanda och svarstid. Medan buller konsekvent interagerade med de andra variablerna, och orienteringsfel ökade användarens fel, skillnaderna mellan "hög" och "låg" belopp var mindre än vi förväntat. Resultaten av användarnas subjektiva ranking av dessa tre felkategorier var förvånansvärt blandade. Användarna ansåg att buller var det mest skadliga, men statistiska analyser av prestanda vederlade denna uppfattning. Vi tolkar resultaten och drar insikter för systemdesign.
Livingston och Ai REF presenterar en användarstudie om registreringsfel, dvs. latens, buller och orienteringsfel.
The effect of registration error on tracking distant augmented objects
{'venue': '2008 7th IEEE/ACM International Symposium on Mixed and Augmented Reality', 'journal': '2008 7th IEEE/ACM International Symposium on Mixed and Augmented Reality', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}