Data-driven sparse skin stimulation can convey social touch information to humans
在社会交往中，人们使用听觉、视觉和触觉线索来传达他们的想法、情感和意图。由于重量、能量和其他硬件限制，很难创造出完全捕捉人类触摸复杂性的设备。在这里，我们探讨人类触摸的稀疏表示是否足以传达社交触摸信号。为了测试这一点，我们使用软可穿戴压力传感器阵列收集了社交触摸交互的数据集，开发了一种算法来将记录的数据映射到致动器阵列，然后应用我们的算法来创建驱动放置在手臂上的正常压痕致动器阵列的信号。使用这种可穿戴，低分辨率，低力设备，我们发现用户能够区分预期的社交含义，并将性能与基于直接人类触摸的结果进行比较。随着在线通信变得越来越普遍，这种传递触觉信号的系统可以允许改进的远程社交和移情远程人与人的交互。
2021-11-30 cs.HC
Gesture-based Continuous Authentication for Wearable Devices: the Google Glass Case
我们研究了触摸手势行为生物识别的智能眼镜（谷歌眼镜）上的用户隐式身份验证的可行性，提出了一个连续的身份验证系统，使用两个分类器：SVM与RBF核，和一个新的分类器的基础上切比雪夫的浓度不等式。基于从30名志愿者收集的数据，我们表明，这种认证是可行的，无论是在分类精度和智能眼镜上的计算负载。我们使用来自四种不同类型的触摸手势的行为生物特征数据，仅用75个训练样本就实现了高达99%的分类准确率。为了证明我们的系统可以推广，我们测试了它在智能手机触摸数据上的性能，发现其准确性与智能眼镜相似。最后，我们对手势持久性的实验表明，随着时间的推移改变用户行为对分类精度的负面影响可以通过定期用新的随机选择的样本替换旧的训练样本来最好地缓解。
2016-05-09 cs.CR cs.HC
3DTouch: A wearable 3D input device with an optical sensor and a 9-DOF inertial measurement unit
我们提出了3DTouch，一种新型的3D可穿戴输入设备戴在指尖上的3D操作任务。3DTouch旨在填补3D输入设备的空白，该设备是独立的，移动的，并且可以在各种3D平台上通用。本文提出了一种低成本的解决方案，设计和实现这样的设备。我们的方法依赖于使用光学激光传感器和9自由度惯性测量单元的相对定位技术。3DTouch是独立的，旨在通用于各种3D平台。该设备采用触摸输入，以获得被动触觉反馈和运动稳定性的益处。另一方面，通过触摸交互，3DTouch在概念上比3D空间输入设备更不容易疲劳。我们提出了一套三维交互技术，包括选择，平移和旋转使用3DTouch。一项评估还表明，该设备的跟踪精度为1.10毫米和2.33度的微妙触摸互动在3D空间。像3DTouch这样的模块化解决方案为交互技术的进一步发展开辟了一个全新的设计空间。
2015-07-17 cs.HC cs.MM
TouchFusion: Multimodal Wristband Sensing for Ubiquitous Touch Interactions
Meta
TouchFusion通过多模态腕带传感实现无处不在的触控交互，结合多种传感器技术，支持环境和身体表面的触控检测与上下文自适应界面控制。
2026-02-16 cs.HC
Wearable Haptic Device for Individuals with Congenital Absence of Proprioception
一种罕见的遗传性疾病，PIEZO 2功能丧失（LOF）的特征是缺乏本体感觉和轻触，这使得功能性任务（例如，行走、操纵）困难。没有药物治疗或辅助技术可用于PIEZO 2-LOF患者。我们提出了一种感觉替代装置，通过可检测的触觉刺激来传达本体感受反馈。我们创建了一个可穿戴原型，将肘部运动的测量值映射到施加在前臂上的深度压力。该原型适用于高达18 N，包括一个嵌入式力传感器，并可编程，以允许各种角度到压力的映射。未来的工作包括在健康和PIEZO 2-LOF个体中比较有和没有该设备的本体感受敏锐度和运动能力，使用软机器人技术开发低姿态设备，同时为多个关节提供感觉替代，并编码关节动力学的其他方面。
2022-06-07 cs.HC
Towards Interaction Around Unmodified Camera-equipped Mobile Devices
设备周围的交互有望将移动和可穿戴设备的输入空间扩展到普通但受限的触摸屏之外。到目前为止，大多数设备周围的交互方法都依赖于使用额外的传感器来检测设备或环境。我们认为，普通相机的全部潜力，特别是面向用户的相机，这些相机集成在当今大多数移动设备中，尚未充分发挥其潜力。为此，我们提出了一种新的方法，用于扩展未修改的移动设备周围的输入空间，使用未修改的手持设备的内置前置摄像头。我们的方法通过太阳镜、滑雪镜或遮阳板的反射来估计手部姿势和手势。因此，GlassHands创建了一个扩大的输入空间，可以与大型触摸显示器上的输入范围相媲美。我们讨论的想法，它的局限性和未来的工作。
2017-01-14 cs.HC
Biodegradable Interactive Materials
本文提出后院可堆肥的无源无芯片交互材料，通过天然生物物质与矿物的电学、磁学及表面属性编码12位信息，并结合可穿戴传感器实现触摸解码与21天户外降解。
2024-04-04 cs.HC
FiDTouch: A 3D Wearable Haptic Display for the Finger Pad
Intelligent Space Robotics Laboratory（智能空间机器人实验室）；Skolkovo Institute of Science and Technology (Skoltech)（斯克尔科沃科学与技术研究所（Skoltech））
本研究提出FiDTouch，一种基于微型倒置Delta机器人的3D可穿戴指腹触觉设备，可提供接触、压力、皮肤拉伸等多种刺激，用户研究验证了其感知性能，能显著提升人机交互的沉浸感与效率。
2025-07-10 cs.HC cs.RO
BrailleBand: Blind Support Haptic Wearable Band for Communication using Braille Language
视障人士被许多现代沟通和互动程序所忽视。文本转语音和盲文显示等辅助技术是将此类视障人士与移动电话和其他智能设备联系起来的最常用手段。这两种解决方案都面临着可用性问题，因此本研究的重点是开发一种用户友好的可穿戴解决方案，称为“BrailleBand”，具有触觉技术，同时保持可负担性。“BrailleBand”能够使用盲文进行被动阅读。BrailleBand和智能设备（手机）之间的连接是使用蓝牙协议建立的。它由六个节点组成，三个带戴在手臂上，以映射盲文字母表，这些字母表被驱动以给出与字符相对应的触觉。开发了三个移动应用程序，用于培训视障人士，并将导航和短信服务等现有智能移动应用程序与BrailleBand设备相结合。阅读的适应性，可用性和效率进行了测试，对盲人用户的样本，反映了渐进的结果。尽管如此，读取精度取决于字符之间的持续时间（字符间隙），但在字符间隙为1000 ms的情况下，可以实现每秒0.4375个字符的平均字符传送率。
2019-01-10 cs.HC eess.SP
Miniaturized Pneumatic Actuator Array for Multipoint Deep Pressure Tactile Stimulation
Stanford University（斯坦福大学）
本文提出了一种微型气动执行器阵列的制造方法，用于实现多点深压触觉刺激，展示了其在可穿戴设备中的应用潜力。
2026-02-22 cs.HC
Emerging Natural User Interfaces in Mobile Computing: A Bottoms-Up Survey
移动和可穿戴接口和交互范例受到可用屏幕不动产以及计算和电力资源的高度限制。尽管存在许多向移动用户显示信息的方式，但是向移动终端输入数据通常限于传统的基于触摸的交互，这使用户从他们正在进行的活动中分心。此外，新兴的应用，如增强、混合和虚拟现实（AR/MR/VR），需要新型的输入方法，以便与复杂的虚拟世界进行交互，这对传统的人机交互（HCI）技术提出了挑战。利用自然用户界面（NUI）作为使用自然直观动作与计算系统交互的范例，是满足移动计算及其现代应用中的这些挑战的许多方法之一。脑机接口，使思想只有免提交互，肌电输入方法，跟踪身体姿势和凝视跟踪输入接口-是NUI适用于移动和可穿戴交互的例子。可穿戴设备的广泛采用和移动技术的渗透，以及AR/MR/VR市场的不断增长，推动了新交互模式的探索和实施。生物信号采集技术和伴随的生态系统的同时发展为应对公开挑战提供了有用的工具箱。在这次调查中，我们提出了最先进的生物信号采集方法，总结和评估NUI领域的最新发展，并概述了在移动场景中的潜在应用。该调查将提供一个自下而上的概述，从（i）基本的生物学方面和信号采集技术，（ii）便携式NUI硬件解决方案，（iii）NUI支持的应用程序，以及（iv）研究挑战和开放问题。
2019-11-13 cs.HC
A survey on haptic technologies for mobile augmented reality
增强现实（AR）和移动增强现实（MAR）应用近来获得了很多研究和行业关注。MAR应用程序的移动特性限制了用户的交互能力，例如输入和触觉反馈。本次调查回顾了当前的研究问题，在该地区的人机交互的MAR和触觉设备。该调查首先介绍了人类的感知能力及其在AR应用中的适用性。我们将触觉设备分为两组，根据触发的感觉：皮肤/触觉：触摸，主动表面，和半空中，动觉：manipulhuge，把握，和外骨骼。由于MAR应用程序的移动功能，我们主要集中在我们的研究可穿戴触觉设备的每个类别和他们的AR的可能性。最后，我们讨论了未来的路径，触觉反馈应遵循MAR应用程序和他们的挑战。
2017-09-12 cs.HC
Situated Haptic Interaction: Exploring the Role of Context in Affective Perception of Robotic Touch
AIRO-IDLab, Department of Electronics and Information Systems, Ghent University - imec（AIRO-ID实验室，电子与信息系统系，根特大学 - imec）
本研究通过实验探究情境线索如何影响机器人触觉情感感知，发现视觉情境主导效价判断，触觉调节唤醒度，为情感人机交互提供具身化设计启示。
2025-06-23 cs.HC cs.RO
SocialHBC: Social Networking and Secure Authentication using Interference-Robust Human Body Communication
遵循摩尔定律，经过五十年的持续微型化，随着廉价计算的出现，可穿戴设备变得越来越受欢迎。这些可穿戴设备通常使用无线体域网（WBAN）互连。人体通信（HBC）通过使用人体作为传导介质来提供在身体上可穿戴设备之间的替代的能量高效的通信技术。由于较低的损耗和宽带信令，与WBAN相比，这允许数量级较低的通信功率。此外，HBC比WBAN更安全，因为信息包含在人体内，除非身体接触，否则无法窥探。在本文中，我们重点介绍了HBC的应用：（1）社交网络（例如，LinkedIn/Facebook在会议/聚会中握手期间发送的好友请求），（2）使用人机或人机动态HBC的安全认证以及（3）使用人类内部HBC的超低功耗安全BAN。HBC最大的技术瓶颈之一是人体像天线一样接收到的干扰（例如FM）。在这项工作中，第一次，我们介绍了一种集成的双数据率（DDR）接收机技术，允许陷波滤波（> 20 dB）的干扰干扰鲁棒HBC。
2016-06-16 cs.ET cs.HC
Deciphering Contact Interactions and Exploration Strategies Underlying Tactile Perception of Material Softness
我们的触觉是必不可少的，并且渗透在涉及自然探索和情感交流的互动中。例如，我们经常在杂货店判断水果的成熟度，抚摸配偶的手臂以提供安慰，抚摸纺织品以衡量其柔软度。同时，提供触觉反馈的交互式显示器在我们的日常生活中变得正常和普遍，并且将丰富和沉浸式交互扩展到增强和虚拟现实中。为了复制触觉并使虚拟对象感觉有形，这种反馈需要传递一种顺应感或柔软感，这是触觉感知的关键维度之一。由于我们对柔软度感知的理解仍然不完整，本研究旨在了解探索性策略和感知线索，可以最佳地编码材料的柔软度。具体来说，我们采用计算有限元建模，生物力学实验，心理物理评估和数据驱动分析的方法。总的来说，这项工作可能有助于工程下一代可穿戴触觉显示，这必须是更有形的，兼容的，和感知自然主义。
2022-10-23 cs.HC q-bio.QM
Unstructured Handwashing Recognition using Smartwatch to Reduce Contact Transmission of Pathogens
University of Urbino（乌尔比诺大学）
世界卫生组织目前的指导方针表明，导致新型冠状病毒疾病（COVID-19）的SARS-CoV-2冠状病毒通过呼吸道飞沫或接触传播。当被污染的手接触到口、鼻或眼睛的粘膜时，就会发生接触传播，因此手部卫生对防止SARSCoV-2和其他病原体的传播极为重要。包含加速度、旋转、磁场传感器等的可穿戴设备（例如智能手表）的大量增加，再加上现代人工智能技术，如机器学习和最近的深度学习，可以开发用于识别和分类人类活动的准确应用程序，如：在这项工作中，我们评估了基于机器学习的系统的可行性，从从诸如当前智能手表的可穿戴设备收集的惯性信号开始，识别对象何时洗手或搓手。在两个不同的数据集上获得的初步结果显示，深度学习技术和标准学习技术的分类准确率分别约为95%和约94%。
2022-06-06 cs.HC cs.LG eess.SP
