家庭控制類終端手勢(shì)交互設(shè)計(jì)研究

汪學(xué)為

（南京理工大學(xué)，江蘇 南京 210014）

隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步，人工智能最近幾年取得了巨大的飛躍，人工智能在我們生活中許多的領(lǐng)域：人臉識(shí)別、智能穿戴設(shè)備、語(yǔ)音識(shí)別、深度學(xué)習(xí)、智能機(jī)器人等都有廣泛的應(yīng)用[1]。手勢(shì)交互，作為人工智能下的一個(gè)重要研究領(lǐng)域，于VR、體感游戲、智能穿戴設(shè)備和汽車界面交互中已有部分應(yīng)用，如索尼PS4的體感設(shè)備，通過(guò)識(shí)別用戶四肢的動(dòng)作來(lái)完成特定的任務(wù)。使用手勢(shì)交互可極大的增強(qiáng)用戶的互動(dòng)性，提升用戶的使用體驗(yàn)。

1 手勢(shì)交互與家庭智能終端

1.1 手勢(shì)交互及優(yōu)勢(shì)

手勢(shì)交互通過(guò)使用計(jì)算機(jī)技術(shù)搭建一套專門的算法，通過(guò)使用3D體感攝像機(jī)、紅外線成像儀等設(shè)備對(duì)肢體動(dòng)作進(jìn)行捕捉、識(shí)別和分析，從而轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)操作命令[2],并完成相應(yīng)的操作。目前已經(jīng)有很多學(xué)者投入到手勢(shì)交互的研究中，張軍、劉粵等研究了基于情境模型的可穿戴設(shè)備手勢(shì)交互設(shè)計(jì)，意在對(duì)可穿戴設(shè)備的手勢(shì)交互進(jìn)行創(chuàng)新[3]。嵇柔,鞏淼森等研究了自然交互在家庭生活中的應(yīng)用，并提出了交互對(duì)象擬人化、操作空間包容性等4個(gè)針對(duì)智慧家庭的自然交互設(shè)計(jì)計(jì)策[4]。相較于界面交互，基于自然語(yǔ)義的手勢(shì)交互是最直接，最方便便捷交互方式[5]

1.2 家庭控制類智能終端

家庭控制類智能終端作為智慧家庭的重要組成部分[6]，主要負(fù)責(zé)對(duì)家庭內(nèi)部環(huán)境中各種智能設(shè)備進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和數(shù)據(jù)信息的共享，同時(shí)還負(fù)責(zé)家庭智能設(shè)備的管理和控制。

圖1 家庭控制類智能終端工作流程

其采用多通道的交互方式，使用計(jì)算機(jī)技術(shù)、微電子技術(shù)、通信技術(shù)，將家庭中智能化的所有功能集成起來(lái)進(jìn)行集中管理，使智能家居建立在一個(gè)統(tǒng)一的平臺(tái)之上，給用戶家庭生活提供便利，以長(zhǎng)虹的家庭智能終端設(shè)備為例，該產(chǎn)品將家庭生活中常用的燈光管理、監(jiān)控?cái)z像、設(shè)備控制、安全防護(hù)等事項(xiàng)進(jìn)行集中管理，用戶僅使用單個(gè)產(chǎn)品，就可對(duì)居家環(huán)境中的眾多設(shè)備進(jìn)行監(jiān)控、管理，而無(wú)需走到設(shè)備面前進(jìn)行交互，為用戶提供了極大的便利。

2 家庭控制類智能終端架構(gòu)分析

家庭控制類智能終端需要控制大量家庭設(shè)備，具有比普通產(chǎn)品更加復(fù)雜的信息架構(gòu)和功能層級(jí)，本文根據(jù)所涉及設(shè)備的種類、功能的性質(zhì)將信息架構(gòu)的第一層級(jí)分為4項(xiàng)：

2.1 燈光系統(tǒng);負(fù)責(zé)家居環(huán)境中所有與燈光有關(guān)設(shè)備的開關(guān)控制，亮度調(diào)節(jié)等。

2.2 家電系統(tǒng):負(fù)責(zé)家庭各類設(shè)備的開關(guān)、功能、等進(jìn)行調(diào)控。

2.3 門窗系統(tǒng):負(fù)責(zé)家庭中門鎖的開關(guān)，窗簾拉開與收緊，窗戶的打開與關(guān)閉等。

2.4 撥號(hào)系統(tǒng):負(fù)責(zé)與家庭成員之間進(jìn)行電話聯(lián)系，同時(shí)設(shè)有緊急撥號(hào)等求助功能。

上述4個(gè)系統(tǒng)基本涵蓋了家庭中所涉及的設(shè)備功能。在此類復(fù)雜信息系統(tǒng)中設(shè)計(jì)手勢(shì)交互，必須充分考慮控制功能、手勢(shì)數(shù)量、交互效率、手勢(shì)流暢度等各方面的因素。

因而本文在設(shè)計(jì)手勢(shì)過(guò)程中，依據(jù)使用頻率和重要性，主要針對(duì)使用頻率高，重要性強(qiáng)的功能進(jìn)行手勢(shì)設(shè)計(jì)。

3 面向家庭控制類智能終端的手勢(shì)交互設(shè)計(jì)研究

3.1 面向控制類智能終端的手勢(shì)交互設(shè)計(jì)原則

大量研究表明，在對(duì)任何與人機(jī)工程學(xué)有關(guān)的項(xiàng)目進(jìn)行設(shè)計(jì)時(shí)都應(yīng)考慮人、機(jī)、環(huán)境三者之間的關(guān)系，把健康、安全、舒適和高效作為我們?cè)O(shè)計(jì)的出發(fā)點(diǎn)[7]。因而，本文提出以下幾點(diǎn)面向家庭控制類終端的手勢(shì)交互設(shè)計(jì)原則:

3.1.1 自然性原則：手勢(shì)交互在所有交互方式中最自然與符合人類天性[8]，因此在設(shè)計(jì)手勢(shì)模型時(shí)，應(yīng)著重考慮用戶正常的交互習(xí)慣，將用戶的日常行為、動(dòng)作融入所設(shè)計(jì)的手勢(shì)模型中，使其更加自然。所設(shè)計(jì)的手勢(shì)動(dòng)作也要符合用戶的自然生理結(jié)構(gòu)，使用戶能很自然的做出，避免一些不符合人生理結(jié)構(gòu)的姿勢(shì)；動(dòng)態(tài)手勢(shì)的組合中，則需考慮兩個(gè)或多個(gè)靜態(tài)手勢(shì)之間的銜接順序、動(dòng)作幅度，避免幅度過(guò)大對(duì)用戶身體造成損傷，最終目的是使交互過(guò)程自然、流暢。

3.1.2 差異性原則：現(xiàn)有體感設(shè)備雖然在識(shí)別準(zhǔn)確性和有效識(shí)別距離上有了一定提升，但當(dāng)兩個(gè)手勢(shì)模型設(shè)計(jì)的較為相近時(shí)，依然會(huì)引起系統(tǒng)的錯(cuò)誤識(shí)別，影響用戶的使用體驗(yàn)。在手勢(shì)模型設(shè)計(jì)的過(guò)程中應(yīng)該著重考慮每個(gè)手勢(shì)之間的差異性，在設(shè)計(jì)時(shí)要在符合人們交互習(xí)慣的基礎(chǔ)上，將不同手勢(shì)區(qū)分開來(lái)。

3.1.3 簡(jiǎn)易性原則：手勢(shì)交互的特點(diǎn)之一是能自然、快速、高效的下達(dá)某些指令，因此在設(shè)計(jì)過(guò)程中應(yīng)避免使用復(fù)雜手勢(shì)，力求簡(jiǎn)潔；在手勢(shì)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的過(guò)程中，功能的實(shí)現(xiàn)可能需要將兩個(gè)或多個(gè)靜態(tài)手勢(shì)結(jié)合，手勢(shì)的增多必然會(huì)提高用戶的學(xué)習(xí)難度和操作負(fù)擔(dān)，因此手勢(shì)數(shù)量也是手勢(shì)模型設(shè)計(jì)中需要考慮的因素，在能順利實(shí)現(xiàn)手勢(shì)識(shí)別的前提下，將動(dòng)態(tài)手勢(shì)中的包含的手勢(shì)數(shù)量減少到最小。

3.1.4 高效性原則：手勢(shì)模型設(shè)計(jì)需要著重考慮每個(gè)手勢(shì)銜接過(guò)程中的效率和流暢度。如果兩個(gè)靜態(tài)手勢(shì)在變換過(guò)程中，用戶明顯感覺(jué)姿勢(shì)變扭或者手部肌肉不適，說(shuō)明該組合手勢(shì)在流暢程度方面存在問(wèn)題，需對(duì)其中的某個(gè)或多個(gè)手勢(shì)進(jìn)行更換，最終使手勢(shì)交互流暢、高效的進(jìn)行。

3.2 面向家庭控制類終端的手勢(shì)模型設(shè)計(jì)

本文針對(duì)家庭生活中的用戶經(jīng)常使用的產(chǎn)品、發(fā)生頻率最多的事項(xiàng)，根據(jù)上述四項(xiàng)手勢(shì)交互設(shè)計(jì)原則，綜合考慮用戶心理、交互環(huán)境、操作效率等因素，進(jìn)行手勢(shì)模型的設(shè)計(jì)。

3.2.1 產(chǎn)品功能需求調(diào)查

研究了13種家庭中常用的功能設(shè)備，并對(duì)這些功能設(shè)備重要性和使用頻率面向47名用戶進(jìn)行了問(wèn)卷調(diào)查，讓用戶分別對(duì)不同功能在家庭生活中的重要性和使用頻率進(jìn)行打分。

圖2 各設(shè)備得分情況

從圖中可以看出，位于第二象限的功能為高用頻率和重要性都較高。其中燈光控制、門窗控制等功能作為家庭生活中的重要因素，在家庭生活中手勢(shì)設(shè)計(jì)時(shí)要著重考慮，而醫(yī)療設(shè)備等雖然其重要性較高但是由于使用頻率過(guò)低，因此在本次設(shè)計(jì)中不進(jìn)行相關(guān)手勢(shì)設(shè)計(jì)。根據(jù)第三章論述的信息架構(gòu)相關(guān)內(nèi)容，對(duì)使用頻率和重要性高的智能產(chǎn)品和相關(guān)設(shè)備進(jìn)行功能架構(gòu)的建立（表1）。

表1 家庭控制類智能終端功能架構(gòu)

3.2.2 基礎(chǔ)手勢(shì)設(shè)計(jì)

交互手勢(shì)模型分為兩種：靜態(tài)手勢(shì)和動(dòng)態(tài)手勢(shì)[9]。靜態(tài)手勢(shì)是最基本的手勢(shì)，動(dòng)態(tài)手勢(shì)是在靜態(tài)手勢(shì)的基礎(chǔ)上進(jìn)行排列組合。本文基于家庭智能終端的功能架構(gòu)提出8種基礎(chǔ)手勢(shì)，在這基礎(chǔ)上對(duì)種8手勢(shì)進(jìn)行平移、組合等操作設(shè)計(jì)出動(dòng)態(tài)手勢(shì)，并歸納整合形成一套面向家庭控制類智能終端的手勢(shì)模型合集。

由家庭控制類終端功能架構(gòu)表看出，控制類智能終端產(chǎn)品分為兩個(gè)層級(jí)，第一層級(jí)包含四個(gè)主系統(tǒng)：燈光控制系統(tǒng)，家電控制系統(tǒng)......這是整個(gè)手勢(shì)交互體系的基礎(chǔ)，此部分的手勢(shì)設(shè)計(jì)需簡(jiǎn)潔；第二層級(jí)的信息細(xì)化到了設(shè)備的具體功能，手勢(shì)設(shè)計(jì)在保證識(shí)別性的基礎(chǔ)上應(yīng)按手勢(shì)與真實(shí)使用動(dòng)作的相關(guān)性進(jìn)行關(guān)聯(lián)。當(dāng)然，如果條件允許的話，可以提供更高的自由度，讓用戶可以根據(jù)個(gè)人喜好、家庭實(shí)際需求去對(duì)第二層級(jí)的功能進(jìn)行綁定。

表2 靜態(tài)手勢(shì)

3.2.3 動(dòng)態(tài)手勢(shì)設(shè)計(jì)

本文提出一種新的手勢(shì)設(shè)計(jì)模式：分層賦予基礎(chǔ)手勢(shì)，最后將不同層級(jí)綁定的基礎(chǔ)手勢(shì)進(jìn)行組合，從而成動(dòng)態(tài)手勢(shì)。家庭控制類智能終端產(chǎn)品由于其信息架構(gòu)復(fù)雜，所需控制的功能多。該模式應(yīng)用于此類復(fù)雜信息架構(gòu)類產(chǎn)品中，能使用戶清晰的了解他們做出的手勢(shì)所包含的具體意義，在用戶心里形成一種清晰的層級(jí)概念，一個(gè)手勢(shì)對(duì)應(yīng)一個(gè)層級(jí)，從而降低用戶的學(xué)習(xí)負(fù)荷。

動(dòng)態(tài)手勢(shì)設(shè)計(jì)過(guò)程中，認(rèn)真考慮第一層級(jí)手勢(shì)和第二層級(jí)手勢(shì)之間的銜接流暢度，使兩個(gè)手勢(shì)轉(zhuǎn)換起來(lái)符合自然性，差異性，簡(jiǎn)易性和高效性四個(gè)原則。將手勢(shì)分別對(duì)應(yīng)到第一層級(jí)與第二層級(jí)，組合成最終的動(dòng)態(tài)手勢(shì)如表3所示。

表3 動(dòng)態(tài)手勢(shì)

3.3 交互距離分析

室內(nèi)空間的交互距離，一定程度上會(huì)影響手勢(shì)識(shí)別的準(zhǔn)確性，需要對(duì)室內(nèi)空間的距離情況進(jìn)行分析。據(jù)調(diào)查顯示，中國(guó)的城市人均住房面積約為39m2，農(nóng)村住房人均面積為47m2，[10]按照每戶2-3人來(lái)計(jì)算，中國(guó)絕大多數(shù)家庭的住房面積在為70m2-130m2?？臻g主要分為臥室、廚房、陽(yáng)臺(tái)、客廳、餐廳和衛(wèi)生間共六個(gè)部分，其中客廳占地面積最約為整個(gè)建筑面的30%,在20m2-40m2之間。

參照客廳相關(guān)的比例標(biāo)準(zhǔn)，本文以11m設(shè)為客廳最大長(zhǎng)度，將攝像機(jī)設(shè)置在空間中央，對(duì)測(cè)試距離分為三個(gè)層級(jí)：近距離（0.5 m-1.5 m）、中距離（1.5 m-3.5 m）、遠(yuǎn)距離（3.5 m-6m），并以上述三種距離作為變量對(duì)交互手勢(shì)的可用性進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。

圖3 拍攝距離

4 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

4.1 實(shí)驗(yàn)?zāi)康?/h3>

為了驗(yàn)證為家庭控制類終端手勢(shì)交互模型在實(shí)際使用中的可用性，研究所設(shè)計(jì)的手勢(shì)合集在實(shí)際使用中的具體情況，包括手勢(shì)識(shí)別的時(shí)間、手勢(shì)識(shí)別的準(zhǔn)確性、手勢(shì)識(shí)別的錯(cuò)誤率、用戶在使用某款手勢(shì)時(shí)的主觀感受。

4.2 被試選擇

被試選取20名南京理工大學(xué)在校青年學(xué)生，年齡階段為18～24歲，無(wú)任何生理、心理疾病。職業(yè)均為在校大學(xué)生、研究生。其中男性被試10名，女被試10名，性別比例保持1：1。

4.3 實(shí)驗(yàn)思路

實(shí)驗(yàn)內(nèi)容主要包括兩部分，一部分為手勢(shì)模型識(shí)別測(cè)試實(shí)驗(yàn)，另一部分為實(shí)驗(yàn)后的里克特量表調(diào)研，手勢(shì)模型識(shí)別測(cè)試實(shí)驗(yàn)部分內(nèi)容包括手勢(shì)模型的學(xué)習(xí)；之后進(jìn)行手勢(shì)交互實(shí)驗(yàn)。

4.4 實(shí)驗(yàn)變量

手勢(shì)交互的準(zhǔn)確性受到手勢(shì)本身、光照條件和識(shí)別距離這三個(gè)因素的影響，因此在本次實(shí)驗(yàn)的前期準(zhǔn)備過(guò)程中，主要以不同手勢(shì)的改變，光照的強(qiáng)中弱，為本次實(shí)驗(yàn)的變量因素，檢測(cè)在不同光照條件下，不同的交互距離下，不同的交互手勢(shì)下，對(duì)手勢(shì)交互識(shí)別的效率、用戶體驗(yàn)的影響。根據(jù)之前對(duì)家庭內(nèi)環(huán)境因素的分析，對(duì)測(cè)試距離分為三個(gè)層級(jí)：近距離（0.5 m-3m）、中距離（3m-6m）、遠(yuǎn)距離（6m-10m）。并將上述距離和光照兩種變量進(jìn)行組合，共得出三組測(cè)試環(huán)境，分別進(jìn)行可用性測(cè)試。

4.5 實(shí)驗(yàn)材料

主要包括Intel Realsense 3d R435體感設(shè)備；操作系統(tǒng)WIN 10；手勢(shì)交互合集；開發(fā)平臺(tái)Unity 3D。

4.6 實(shí)驗(yàn)場(chǎng)所

本實(shí)驗(yàn)在南京理工大學(xué)設(shè)傳學(xué)院實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行。

4.7 實(shí)驗(yàn)過(guò)程

4.7.1 對(duì)20名被試進(jìn)行編號(hào)，從1到20，按照編號(hào)順序進(jìn)行試驗(yàn)，并記錄下對(duì)應(yīng)的性別。

4.7.2 測(cè)試前提供30分鐘的時(shí)間讓被試進(jìn)行手勢(shì)交互合集的學(xué)習(xí)，務(wù)必讓被試熟練掌握所有交互手勢(shì)。

4.7.3 將被試帶入測(cè)試教室，讓被試對(duì)測(cè)試環(huán)境進(jìn)行15分鐘的熟悉，其后主試告知被試實(shí)驗(yàn)中的相關(guān)要求、實(shí)驗(yàn)方法和注意事項(xiàng)。

4.7.4 連接深度攝像頭D435，校準(zhǔn)儀器，打開實(shí)驗(yàn)用軟件。

4.7.5 先讓被試做一個(gè)練習(xí)，使鏡頭進(jìn)行對(duì)焦，隨后進(jìn)入正式實(shí)驗(yàn)。

4.7.6 進(jìn)行交互手勢(shì)的測(cè)試，根據(jù)距離的遠(yuǎn)近分為近、中、遠(yuǎn)三個(gè)點(diǎn)位，分別進(jìn)行手勢(shì)交互測(cè)試。每個(gè)手勢(shì)提供15s的實(shí)驗(yàn)時(shí)間，如果15s后仍然未成功識(shí)別，則說(shuō)明該交互手勢(shì)存在可用性上的問(wèn)題，需要進(jìn)行重新設(shè)計(jì)。每個(gè)手勢(shì)測(cè)試結(jié)束時(shí)會(huì)有聲音提示，之后兩秒進(jìn)行下一個(gè)手勢(shì)的測(cè)試，有專門人員記錄下每個(gè)測(cè)試中錯(cuò)誤次數(shù)、正確識(shí)別時(shí)間等數(shù)據(jù)。

測(cè)試結(jié)束，邀請(qǐng)被試填寫關(guān)于每個(gè)手勢(shì)使用體驗(yàn)的七點(diǎn)里克特量表問(wèn)卷，并選擇其認(rèn)為設(shè)計(jì)最好的和設(shè)計(jì)最不好的兩款手勢(shì)，完成后請(qǐng)下一位被試進(jìn)入測(cè)試教室，重復(fù)上述步驟進(jìn)行手勢(shì)交互測(cè)試，直到實(shí)驗(yàn)結(jié)束。

5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

5.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析

對(duì)47名參與者靜態(tài)手勢(shì)實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，總結(jié)出圖4,可以出得出幾個(gè)基礎(chǔ)手勢(shì)的識(shí)別率都比較高，手勢(shì)7的識(shí)別準(zhǔn)確性最低，為91.48%，高于90%，說(shuō)明8種基礎(chǔ)手勢(shì)在單體的識(shí)別性上非常好，可以流暢的進(jìn)行手勢(shì)識(shí)別。

動(dòng)態(tài)手勢(shì)實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)顯示，在近距離和中等距離的手勢(shì)交互過(guò)程中，手勢(shì)整體的識(shí)別性均大于80%，其中近距離的手勢(shì)交互的最低識(shí)別率為87.23 %,平均識(shí)別率為90.9 %；中等距離的手勢(shì)識(shí)別率與近距離識(shí)別率相差不大，平均識(shí)別率為89.5%，說(shuō)明所設(shè)計(jì)手勢(shì)模型在中近距離中識(shí)別準(zhǔn)確性受距離影響較小。當(dāng)距離變長(zhǎng)時(shí)，手勢(shì)識(shí)別準(zhǔn)確率明顯降低。

圖5 動(dòng)態(tài)手勢(shì)識(shí)別準(zhǔn)確性

5.2 問(wèn)卷數(shù)據(jù)分析

使用層次分析法對(duì)七點(diǎn)里克特量表所收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，獲得用戶的主觀評(píng)價(jià)[11]。首先對(duì)手勢(shì)模型的四個(gè)指評(píng)價(jià)標(biāo)自然性A1、差異性A2、簡(jiǎn)易型A3和高效性A4進(jìn)行權(quán)重設(shè)定。根據(jù)模糊分析法中的九分位比例標(biāo)度，對(duì)四個(gè)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)，各個(gè)等級(jí)及其賦值如表4所示。

表4 指標(biāo)權(quán)重打分標(biāo)準(zhǔn)

參照表3的指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行打分，邀請(qǐng)幾位專家對(duì)上述四個(gè)指標(biāo)分別進(jìn)行指標(biāo)權(quán)重打分，根據(jù)打分結(jié)果，對(duì)指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行優(yōu)化調(diào)節(jié)，整理出最終具體打分，如表5所示。

表5 指標(biāo)權(quán)重打分

根據(jù)上表的數(shù)據(jù)建立判斷矩陣：

在構(gòu)造判斷矩陣的時(shí)候，由于權(quán)重關(guān)系評(píng)價(jià)受到人為主觀局限性的影響，需要系統(tǒng)性地對(duì)判斷矩陣進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)的結(jié)果會(huì)反饋到上一步的矩陣體系從而對(duì)權(quán)重進(jìn)行優(yōu)化[12]。

CR=CI/RI

根據(jù)層次分析法的要求，使用SPSS 22對(duì)判斷矩陣進(jìn)行計(jì)算，獲得對(duì)應(yīng)的特征向量W，最大特征值λ和CR,當(dāng)CR＜0.1 時(shí)，判斷矩陣的一致性可以被接受；反之，認(rèn)為已構(gòu)建的矩陣一致性較差，需要重新調(diào)整不同指標(biāo)間的權(quán)重關(guān)系、再次建立判斷矩陣，直到矩陣滿足CR＜0.1 的標(biāo)準(zhǔn)為止。

將判斷矩陣導(dǎo)入SPSS軟件進(jìn)行AHP層次分析，得出該矩陣的最大特征值

λmax=4.260423737566263

CI=0.08680791252208753

CR=0.09753698036189609 ＜0.1

CR值小于0.1，一致性檢驗(yàn)通過(guò)，可以使用表5所示權(quán)重進(jìn)行分析計(jì)算。

表6 層級(jí)分析結(jié)果

最后將各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重和用戶打分進(jìn)行相乘，得出單個(gè)指標(biāo)的得分?jǐn)?shù)量，再將這四個(gè)指標(biāo)的單個(gè)得分進(jìn)行相加，得出該手勢(shì)的總體主觀得分。

如圖6、7所示，基礎(chǔ)手勢(shì)和總體手勢(shì)的用戶綜合得分均在7分以上（五點(diǎn)李克特量表滿最低分為1，最高分為9），根據(jù)表4的評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)定義為優(yōu)秀，說(shuō)明本文所設(shè)計(jì)的交互手勢(shì)具有良好的用戶體驗(yàn)，動(dòng)態(tài)手勢(shì)中手勢(shì)1+2（控制電動(dòng)窗簾）的得分最高為8.73 分，可能是由于該手勢(shì)與用戶正常的使用習(xí)慣相貼合；而手勢(shì)6+3的得分最低為7.87 分，說(shuō)明該手勢(shì)需要進(jìn)行再優(yōu)化設(shè)計(jì)。

圖6 基礎(chǔ)手勢(shì)綜合得分

6 結(jié)論

本文面向家庭控制類智能終端產(chǎn)品基于其復(fù)雜的信息架構(gòu)，提出一種新的手勢(shì)設(shè)計(jì)方法：分層賦予基礎(chǔ)手勢(shì)，最后將不同層級(jí)綁定的基礎(chǔ)手勢(shì)進(jìn)行組合，從而成動(dòng)態(tài)手勢(shì)。按照第一層級(jí)，第二層級(jí)的標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)控制類智能終端產(chǎn)品的功能信息進(jìn)行劃分。擬定8個(gè)靜態(tài)手勢(shì)，遵循四個(gè)設(shè)計(jì)原則對(duì)每一層級(jí)的命令進(jìn)行靜態(tài)手勢(shì)進(jìn)行綁定，之后將兩個(gè)層級(jí)的功能進(jìn)行組合，設(shè)計(jì)出一組基于層級(jí)架構(gòu)的動(dòng)態(tài)手勢(shì)交互模型，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)、用戶調(diào)研對(duì)該手勢(shì)的使用體驗(yàn)進(jìn)行了驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明該手勢(shì)的識(shí)別準(zhǔn)確率在中、近、遠(yuǎn)三個(gè)距離均有較高之別準(zhǔn)確率，用戶在使用過(guò)程中反饋良好，初步證明了該交互手勢(shì)的可用性。

圖7 復(fù)雜手勢(shì)綜合得分

在后續(xù)的研究中，會(huì)對(duì)該手勢(shì)模型進(jìn)行深層次優(yōu)化，希望能將本文提出的手勢(shì)設(shè)計(jì)理念和手勢(shì)方案能被家庭控制類智能終端類產(chǎn)品所采納，也為以后在該類產(chǎn)品中使用手勢(shì)交互的研究提供一定參考。