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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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2 篇 工学
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2 篇 theory and algor...
2 篇 human-centered c...

机构

2 篇 univ calif santa...
1 篇 osaka univ osaka
1 篇 osaka univ suita...

作者

2 篇 huynh brandon
2 篇 orlosky jason
2 篇 hollerer tobias

语言

2 篇 英文

检索条件"主题词=Human-centered computing - Mixed and augmented reality"

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Semantic Labeling and Object Registration for augmented reality Language Learning 26

Semantic Labeling and Object Registration for Augmented Real...

引用

26th IEEE Conference on Virtual reality and 3D User Interfaces (VR)

作者： Huynh, Brandon Orlosky, Jason Hollerer, Tobias Univ Calif Santa Barbara Santa Barbara CA 93106 USA Osaka Univ Osaka Japan

ISBN: (纸本)9781728113777

We propose an augmented reality vocabulary learning interface in which objects in a user's environment are automatically recognized and labeled in a foreign language. Using AR for language learning in this manner is still impractical for a number of reasons. Scalable object recognition and consistent labeling of objects is still a significant challenge, and interaction with arbitrary physical objects in AR scenes has consequently not been well explored. To help address these challenges, we present a system that utilizes real-time object recognition to perform semantic labeling and object registration in augmented reality. We discuss its implementation, our motivations in designing it, and how it can be applied to AR language learning applications.

关键词： human-centered computing - mixed and augmented reality Theory and algorithms for application domains - Semi-supervised learning

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In-Situ Labeling for augmented reality Language Learning 26

In-Situ Labeling for Augmented Reality Language Learning

引用

26th IEEE Conference on Virtual reality and 3D User Interfaces (VR)

作者： Huynh, Brandon Orlosky, Jason Hollerer, Tobias Univ Calif Santa Barbara Santa Barbara CA 93106 USA Osaka Univ Suita Osaka Japan

ISBN: (纸本)9781728113777

augmented reality is a promising interaction paradigm for learning applications. It has the potential to improve learning outcomes by merging educational content with spatial cues and semantically relevant objects within a learner's everyday environment. The impact of such an interface could be comparable to the method of loci, a well known memory enhancement technique used by memory champions and polyglots. However, using augmented reality in this manner is still impractical for a number of reasons. Scalable object recognition and consistent labeling of objects is a significant challenge, and interaction with arbitrary (unmodeled) physical objects in AR scenes has consequently not been well explored. To help address these challenges, we present a framework for in-situ object labeling and selection in augmented reality, with a particular focus on language learning applications. Our framework uses a generalized object recognition model to identify objects in the world in real time, integrates eye tracking to facilitate selection and interaction within the interface, and incorporates a personalized learning model that dynamically adapts to student's growth. We show our current progress in the development of this system, including preliminary tests and benchmarks. We explore challenges with using such a system in practice, and discuss our vision for the future of AR language learning applications.

关键词： human-centered computing - mixed and augmented reality Theory and algorithms for application domains - Semi-supervised learning

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