韩国研究团队提出GazeHandSync算法改善头显眼手交互误差
改善基于注视的头显交互
（映维网Nweon 2025年08月11日）眼+手交互，亦即注视充当指向，手的动作触发选择，正逐渐成为XR设备的一种重要交互方式。然而，由于眼手协调误差导致的目标选择失败限制了其有效性。针对这个问题，蔚山科学技术院和韩国科学技术院团队研究了任务复杂性如何影响眼手协调误差，并提出了一种算法来减轻模式之间的输入错位。
具体来说，他们研究了具有不同视觉（感知提示目标vs搜索）和手动（拇指-中指捏vs多手指捏）复杂性的任务，并发现手指晚触占错误的86.57%。另外，人为复杂性的增加与错误率的升高有关。基于相关见解，他们开发了一种能够检测延迟触发错误的分类器，平均准确率为97.31% （SD 0.18）。通过将注视点定义为手指点击前最接近的目标注视点，算法纠正了大部分（94.61%）眼手输入对齐错误，从而改善了基于注视的头显交互。
由于在增强交互技术等领域具有潜力，监测用户的注意力并为无缝认证提供有效的数字生物标志，眼动仪越来越多地集成到头戴式显示器。特别是，在头显中基于注视的交互已经获得广泛探索，因为它提供了诸多优势，包括可以提高速度，减少错误，实现更自然等等。
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