ヤマモト ケイコ YAMAMOTO Keiko
山本 景子
所属 東京電機大学 システムデザイン工学部 デザイン工学科
職種 准教授
発表年月日 2011/07/21
発表テーマ ゴーストハンティング:疑似オブジェクト提示によるオブジェクト選択最適化手法
会議名 研究報告ヒューマンコンピュータインタラクション(HCI)
発表者・共同発表者 桑原 智大,山本 景子,倉本 到,辻野 嘉宏,水口 充
概要 選択対象となるオブジェクトのサイズが小さかったりカーソルとの距離が離れていたりするとポインティングは難しくなる.本研究では,ボロノイ領域を利用してオブジェクトの被選択が判定される領域を拡大し,さらに移動距離が最短となるカーソルの軌跡の終点を提示するオブジェクト選択支援手法 「ゴーストハンティング」 を提案する.本手法をGUI環境を模した実験環境で提案手法の性能を他の手法との比較によって評価した.その結果,オブジェクトが垂直一列にならぶ配置では提案手法によってターゲットの選択時間が短くなった.Pointing tasks become difficult when a target is far away from a current cursor possition or target size is small. In order to solve the problem, we propose"Ghost-Hunting"method, which 1) extends selectable objects by Voronoi diagram technique, and 2) shows an endpoint of the shortest cursor trail between the cursor and each object. We conducted experiments to evaluate the performance of Ghost-Hunting by comparing it with other selection methods in practical G