Vi presenterar en flexibel maskininlärningsmetod för att lära sig användarspecifika touchindatamodeller för att öka touchnoggrannheten på mobila enheter. Modellen är baserad på flexibel, icke-parametrisk Gaussian Process regression och lärs med hjälp av inspelad touch ingångar. Vi visar att betydande förbättringar av beröringsnoggrannheten kan uppnås när antingen rå sensordata används som indata eller när enhetens rapporterade touch-plats används som indata, med den senare marginellt bättre än den förra. Vi visar att inlärda offsetfunktioner är mycket icke-linjära och användarspecifika och att användarspecifika modeller överträffar modeller som är utbildade på data poolade från flera användare. Viktiga, betydande prestandaförbättringar kan uppnås med ett litet (-200) antal träningsexempel, lätt att få för en viss användare genom ett kalibreringsspel eller från tangentbordsinmatningsdata.
En användarspecifik maskininlärningsmetod för modellutjämningar mellan avsedda och faktiska pekplatser presenteras i REF.
A user-specific machine learning approach for improving touch accuracy on mobile devices
{'venue': "UIST '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}