Proxemikerna av sociala interaktioner (t.ex. kroppsavstånd, relativ orientering) påverkar många aspekter av vårt dagliga liv: från patienters reaktioner till interaktion med läkare, framgångar i arbetsintervjuer, till eektivt lagarbete. Traditionellt har interaktionsproxemik studerats via enkäter och medverkande observationer, vilket innebär en stor belastning för användarna, låg skalbarhet och precision och ofta fördomar. I denna uppsats presenterar vi Protraktor, en ny bärbar teknik för att mäta interaktion proxemics som en del av icke-verbal beteende signaler med ne granularity. Protraktor använder nära-infrarött ljus för att övervaka både avstånd och relativ kroppsorientering av interagerande användare. Vi utnyttjar egenskaperna hos nära infrarött ljus (dvs. line-of-sight förökning) för att exakt och tillförlitligt identifiera interaktioner; ett par collokerade fotodioder hjälper slutsatsen av relativ interaktion vinkel och avstånd. Vi uppnår robusthet mot tillfällig blockering av ljuskanalen (t.ex. genom användarens hand eller kläder) genom att designa sensorfusionsalgoritmer som utnyttjar tröghetssensorer för att undanröja avsaknaden av ljusspårningsresultat. Vi tillverkade Protraktor-taggar och utförde verkliga experiment. Resultaten visar dess noggrannhet i att spåra kroppsavstånd och relativa vinklar. Ramverket uppnår mindre än 6 fel 95% av tiden för mätning av relativ kroppsorientering och 2,3-cm -4,9-cm medelfel vid uppskattning av interaktionsavstånd. Vi använde Protraktor-taggar för att spåra användarens icke-verbala beteenden när vi utförde samarbetsgruppsuppgifter. Resultat med 64 deltagare visar att avstånds- och vinkeldata från Protraktor taggar kan hjälpa till att bedöma individens uppgift roll med 84,9% noggrannhet, och identifiera uppgift tidslinje med 93,2% noggrannhet.
Montanari m.fl. REF skapade en bärbar enhet som heter Protraktor som använder nära infrarött ljus för att övervaka användarens närhet och relativ kroppsorientering.
Measuring Interaction Proxemics with Wearable Light Tags
{'venue': 'IMWUT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}