Pregled bibliografske jedinice broj: 1004415
Unos teksta na mobilnim uređajima korištenjem kontinuiranih i diskretnih dodirnih gesti zasnovanih na grafemima
Unos teksta na mobilnim uređajima korištenjem kontinuiranih i diskretnih dodirnih gesti zasnovanih na grafemima, 2019., diplomski rad, diplomski, Tehnički fakultet, Rijeka
CROSBI ID: 1004415 Za ispravke kontaktirajte CROSBI podršku putem web obrasca
Naslov
Unos teksta na mobilnim uređajima korištenjem kontinuiranih i diskretnih dodirnih gesti zasnovanih na grafemima
(Text Entry on Mobile Devices using Continuous and Discrete Grapheme-Based Touch Gestures)
Autori
Štimac, Luka
Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Ocjenski radovi, diplomski rad, diplomski
Fakultet
Tehnički fakultet
Mjesto
Rijeka
Datum
31.05
Godina
2019
Stranica
74
Mentor
Ljubić, Sandi
Ključne riječi
interakcija čovjeka i računala ; unos teksta ; virtualne tipkovnice ; dodirne geste ; strojno učenje ; eksperimentalno vrednovanje
(human-computer interaction (HCI) ; text entry ; virtual keyboards ; touch gestures ; machine learning ; experimental evaluation)
Sažetak
U ovome radu modelirane su i implementirane dvije eksperimentalne metode unosa teksta za mobilne uređaje sa zaslonima osjetljivima na dodir. Obje metode unosa teksta zasnivaju se na oblikovanju grafema, a razlikuju se primarno po tipu dodirnih gesti u izvršavanju interakcije. Metoda KDI podrazumijeva diskretne dodirne geste, pri čemu korisnik za unos pojedinog slova mora slijedno aktivirati više različitih točaka koje u interaktivnoj mreži tvore odgovarajući grafem. KDI obuhvaća dva modaliteta rada: u jednome se za unos slova zahtijeva isključivo točna kombinacija aktiviranih točaka (Standard), dok se u drugome dodatno očekuje i njihov ispravan redoslijed prema pravilima pisanja grafema (Forced). Druga razvijena metoda unosa teksta zasniva se na kontinuiranim dodirnim gestama (KCI), kod koje korisnik na dijelu zaslona izravno oblikuje grafem koji se zatim klasificira pomoću modela neuronske mreže. Korišteni klasifikator u tipkovnici KCI izveden je iz MobileNet konvolucijske neuronske mreže trenirane na skupu podataka EMNIST, koristeći programski okvir TensorFlow. Svi modaliteti tipkovnica KDI i KCI komparativno su vrednovani u kontroliranom eksperimentu s dvadeset ispitnih korisnika. Rezultati testiranja pokazali su da je unos teksta značajno učinkovitiji uz korištenje metode KCI, nasuprot obje verzije metode KDI (Standard i Forced). Oblikovanje grafema kontinuiranim dodirom pokazalo se očekivano intuitivnijim pristupom, dok je koncept diskretnih dodira, primarno zbog potrebe za učenjem odgovarajućih sekvenci, izazvao veći mentalni napor i višu razinu frustracije.
Izvorni jezik
Hrvatski
Znanstvena područja
Računarstvo