优化输入精度的软键盘一阶触点模型研究

A software keyboard on touchable devices suffers from occlusion problem and lacks haptic feedback, and therefore has limits in both input accuracy and input speed. For a static keyboard layout, developing touch models which reflect the input charactersitic of touch modality is an effective approach to improve input accuracy. A touch model represents the statistical characteristics of touch endpoint distriution, which can be used to compensate input noises. However, current touch models are based on the assumption that each operation in serial touch operations is independent from others. They fail to model the relevance between successive touch operations, and thus are zero-order models. In this research, we propose first-order touch model, which takes advantage of the relevance between successive touch operations to effectively reduce input noise, and further improve text entry accuracy. There are three sub researches in this proposal: 1) confirming the validity of first-order touch model and investigating relevant factors, 2) researching the dynamic switching mechanism between first-order model and zero-order model in the natural process of text entry, 3) methods improving input accuracy of software keyboards based on first-order touch model. This research will analyse the relevance between succesive touch operations to study the characteristics and rules of human's mental model for touching, finally to provide scientific basis for achieving high-accuracy software keyboards.This proposal has a clear optimization object and significant expected achievements.

触屏终端上的软键盘缺乏触觉反馈且存在操作遮挡，其输入速度和精度很受限制。在确定的键盘布局上，建立反映触摸特点的触点模型是提高输入精度的有效途径。触点模型反映了触点分布的统计规律，可用于补偿输入的噪声。然而，现有的触点模型均建立在连续触摸操作之间是相互独立的假设基础上，未能对连续触摸操作之间的相关性进行建模，是一种零阶模型。本课题提出一阶触点模型，该模型反映了连续触摸操作间的相关性，可有效降低输入噪声，进而实现更精确的软键盘文本输入方法。课题研究内容包括：1）一阶触点模型的假设验证和影响因素研究；2）自然输入过程中一阶触点模型和零阶触点模型的转换机制研究3）基于一阶触点模型的软键盘输入精度优化方法。本课题通过分析连续触点之间的相关性，研究用户触摸心理模型的特点和规律，能够建立软键盘高精度输入方法的科学依据，优化目标明确，预期效果显著。

触屏终端上的软键盘缺乏触觉反馈且存在操作遮挡,其输入速度和精度很受限制。本课题提出一阶触点模型,来刻画连续操作间的相关性来更加有效解释用户输入,进而实现更精确的软键盘文本输入方法。课题按照原计划执行,完成了相关研究内容,并取得了多项创新成果。首先提出了一阶触点模型的假设，并进行了验证和影响因素研究。其次研究了自然输入过程中一阶触点模型和零阶触点模型的转换机制。最后，提出了基于一阶触点模型的软键盘输入精度优化方法。具体成果包括：超小目标(2mm-4mm)的触摸点击能力模型，空中文本输入中的触点模型，一维连续运动控制能力模型，单手持握手机进行盲式输入时的一阶点击模型，虚拟现实头盔上头部运动控制模型。在以上模型的研究中，系统考察了一阶模型的现象和统计描述方法，并与零阶模型进行比较，并基于所获得模型，构建了具有高精度输入能力的文本预测方法。本项目的研究面向自然人交互中，用户的连续输入能力中的相关性进行研究，有效弥补了现有研究将连续输入事件独立处理的限制，对于更加深入地理解用户的运动控制能力有着重要的理论价值。同时，课题组选择最具前沿的交互平台作为研究对象，提出的多项关键技术，具有较强的实际应用价值，相关成果目前正在转化过程当中。在项目指标方面，课题组在本领域顶级国际会议发表论文6篇，其中CCF A类5篇，B类1篇，并获得ACM CHI 2016的最佳论文提名奖，提升了我国在人机交互领域的影响。