设计学院姚君教授在低照度环境人机界面视觉识别效率领域取得研究进展

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界面模拟及实验流程

部分实验结果


体温测量仪器是疫情防控期间公共场所防疫及自我排查的重要检测工具,手持红外体温计因其成本较低、使用灵活便捷等特点被广泛采用。因在户外等使用环境复杂多变,且常常涉及夜间等特殊环境操作,因此界面参数显示问题及外界环境变化容易增加使用者视觉负担或者导致误读、误判等问题,在有限的显示区域中难以快速筛查异常数据。

近日,我校建筑与设计学院工业设计系、人工智能研究院智能交互与数字化设计研究中心姚君教授及研究生团队在该领域取得研究进展,成果以“Visual Recognition Efficiency of Handheld Infrared Thermometer Interface Information under Low Ambient Illuminance”为题,发表于国际工业工效学期刊International Journal of Industrial ErgonomicsVolume 83, May 2021)。 IJIE为国际工效学三大刊物(Applied ErgonomicsErgonomicsInternational Journal of Industrial Ergonomics)之一。

该论文对医用手持体温计信息界面和使用场景进行模拟,以段码字体倾斜度、屏幕亮度及环境照度为三组特征变量,进行了信息物的目标搜索实验。实验探究了三种变量及两两交互作用下对信息识别的显著性影响;实验结果表明,段码字体倾斜度和环境照度对视觉识别速度有显著影响,改变字体倾角可以使得视觉识别效率显著变化,为了避免较低识别效率应避免使用向左倾斜10°的段码字体;在低照度(150lx)下提升屏幕亮度对视觉识别效率提升不大,可以根据照度设置相应的亮度模式,以减少设备的耗电量;验证了在较低的环境照度区间(50lx-150lx)下,持续降低照度会提升负显TN-LCD显示屏幕的视觉识别效率。研究成果有助于提升使用者视觉识别效率并优化视觉识别表现,为相关产品、交互、界面的设计开发提供指导和参考。


转自:中国矿业大学新闻网


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