タッチ操作ログに基づいた操作形態推定手法

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 2022-01-15
• タイトル: タッチ操作ログに基づいた操作形態推定手法
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Estimating Phone Holding Style through Analysis of Touch Logs
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [特集:社会課題を解決するコラボレーション技術とネットワークサービス] タッチ操作ログ，スマートフォン，操作形態推定，機械学習
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• ID登録: 10.20729/00215710
• ID登録 / ID登録タイプ: JaLC
• 著者所属: 奈良先端科学技術大学院大学
• 著者所属: 奈良先端科学技術大学院大学／理化学研究所革新知能統合研究センターAIP
• 著者所属: 九州大学
• 著者所属: 奈良先端科学技術大学院大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NAIST
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NAIST / RIKEN, Center for Advanced Intelligence Project AIP
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kyushu University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NAIST
• 著者名: 平部, 裕子; 諏訪, 博彦; 荒川, 豊; 安本, 慶一
• 著者名(英): Yuko, Hirabe; Hirohiko, Suwa; Yutaka, Arakawa; Keiichi, Yasumoto
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: ユーザがどのようにスマートフォンを持ち，どの指で操作しているかという情報（操作形態）が分かれば，様々な新しい応用，たとえば，操作形態に適したUI（ユーザインターフェス）への動的切替えや，ながらコンテキスト（スマートフォン操作時に行われている別行動，歩行，喫煙，食事など）の推定など，への道が拓ける可能性がある．本論文では，タッチ操作によって出力されるログに着目し，タッチやスワイプなどの操作領域や頻度からどのような操作形態かを推定する方法を提案する．そのために，Android上でアプリ横断的にタッチ操作を取得可能なTouchAnalyzerから得られた情報を特徴量とし，機械学習手法により代表的な8通りの操作形態を推定する手法を構築する．16名の実験参加者による評価実験を通じて，提案手法によって操作形態をおおむね90%のF値で推定できることが分かった．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In this paper, we propose a method for estimating the phone holding style that shows hand grasp and finger placement while using a smartphone (e.g., either by both hands or one hand or by putting it on the desk) through analysis of screen touch behavior logs. Knowing the phone holding style in real-time will open the door to various new applications such as dynamically providing a suitable interface (e.g., layouts of buttons) and estimating “side-contexts” like walking, smoking and drinking while using a smartphone. In this paper, focusing on the logs that Android operating systems generate when touch behavior happens, we propose a method to estimate the way of holding a smartphone by area (in the screen) and frequency of touch behavior. We have developed a tool called TouchAnalyzer that identifies touch behavior types like swipe, rotate, pinch, multi-touch, etc. from the device-dependent logs of Android OS. By using the touch behavior type logs that TouchAnalyzer outputs, we have developed an algorithm that can recognizre eight representative phone holding styles. We conducted evaluation experiments with 16 participants and confirmed that the proposed method achives about 90% of F-score in estimating the phone holding style.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 63, 号 1, p. 45-55, 発行日 2022-01-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764