We ran a second, post-hoc simulatio

We ran a second, post-hoc simulation that included all gestures:
single finger touches, one-handed pinches, bi-modal
two-finger touches, and palm touches. The goal was not to
distinguish between different gestures, as demonstrated in
[26], but rather to distinguish between users performing a
variety of gestures. Our classifier was trained on 20 samples
per participant (5 samples per gesture), representing 2
seconds of training data. Our testing data consisted of all 62
touch events from our testing data collection. Again using
all 55 simulated participant pairings, average accuracy was
97.8% (SD=6.9%). This is very similar in performance to
finger-touch-only performance using 2 seconds of training
data (both classifiers were trained on 20 samples per participant).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เราวิ่งที่สองจำลองการโพสต์เฉพาะกิจซึ่งรวมท่าทางทั้งหมด:
สัมผัสนิ้วเดียวบดทับมือเดียวสองคำกริยา
สัมผัสสองนิ้วและฝ่ามือสัมผัส เป้าหมายคือจะไม่เห็นความแตกต่างระหว่าง
ท่าทางที่แตกต่างกันที่แสดงให้เห็นใน
[26] แต่จะเห็นความแตกต่างระหว่างผู้ใช้การดำเนินการที่หลากหลาย
ท่าทาง ลักษณนามของเราถูกฝึกมาเมื่อวันที่ 20 ตัวอย่างมีส่วนร่วมต่อ
(5 ตัวอย่างต่อท่าทาง)ที่เป็นตัวแทนของ 2 วินาที
ของข้อมูลการฝึกอบรม ข้อมูลการทดสอบของเราประกอบไปด้วยทั้งหมด 62
เหตุการณ์สัมผัสจากการทดสอบการเก็บข้อมูลของเรา อีกครั้งโดยใช้
ทั้ง 55 คนจับคู่ผู้เข้าร่วมการจำลองความถูกต้องเฉลี่ย
97.8% (SD = 6.9%) นี้เป็นอย่างมากที่คล้ายกันในการทำงานเพื่อประสิทธิภาพการทำงาน
นิ้วสัมผัสเท่านั้นโดยใช้เวลา 2 วินาทีของการฝึกอบรม
ข้อมูล (จําแนกทั้งสองได้รับการฝึกอบรมเมื่อวันที่ 20 ตัวอย่างต่อผู้มีส่วนร่วม)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เราเรียกการจำลองการลงรายการบัญชีเฉพาะกิจสอง ที่รวมรูปแบบลายเส้นทั้งหมด:
เดียวนิ้วสัมผัส อ่าน pinches สองแบบโมดอล
สองนิ้วสัมผัส และสัมผัสปาล์ม เป้าหมายไม่ถึง
แยกแยะรูปแบบลายเส้นต่าง ๆ ดังที่แสดงใน
[26], แต่ค่อนข้าง จะแยกแยะผู้ใช้ดำเนินการ
หลากหลายรูปแบบลายเส้น ได้เข้าอบรม classifier ของเราบนตัวอย่าง 20
ต่อผู้เข้าร่วม (5 อย่างต่อรูปแบบลายเส้น), แสดง 2
วินาทีของข้อมูลการฝึกอบรม ข้อมูลการทดสอบของเราประกอบด้วยทั้งหมด 62
สัมผัสเหตุการณ์จากการรวบรวมข้อมูลทดสอบของเรา อีกครั้ง โดยใช้
ทั้งหมด 55 จำลองร่วม pairings เฉลี่ยความถูกต้อง was
97.8% (SD=6.9%) คล้ายมากประสิทธิภาพการ
วินาทีของการฝึกอบรมโดยใช้ประสิทธิภาพนิ้วสัมผัสเดียว
ข้อมูล (คำนามทั้งสองภาษามีการฝึกอบรมบนตัวอย่าง 20 ต่อผู้เข้าร่วม)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เราวิ่งการจำลองการเฉพาะกิจที่สองที่มีท่าทางทั้งหมดสัมผัส:
เดียว( Single Finger เสียดสีหนึ่ง - มอบสัมผัสแบบสองนิ้ว Bi - modal ซึ่ง
และสัมผัสมือ เป้าหมายจะได้ไม่
ซึ่งจะช่วยสร้างความแตกต่างระหว่างท่าทางที่แตกต่างซึ่งแสดงให้เห็นใน
ซึ่งจะช่วย[ 26 ]แต่ค่อนข้างจะเป็นการแยกความแตกต่างระหว่างผู้ใช้การ
ความหลากหลายของท่าทาง ลักษณนามของเราได้รับการฝึกหัดใน 20 ตัวอย่าง
ต่อผู้เข้าร่วมประชุม( 5 ตัวอย่างต่อท่าที)คิดเป็น 2
วินาทีของข้อมูลการฝึกอบรม ข้อมูลการทดสอบของเราประกอบไปด้วยการจัดงาน 62
แบบสัมผัสทั้งหมดจากการรวบรวมข้อมูลการทดสอบของเรา อีกครั้งโดยใช้
ทั้งหมด 55 การทดสอบ Simulated Acoustical Feedback Exposure ผู้เข้าร่วมประชุมจับคู่ความถูกต้องโดยเฉลี่ยมี
97.8% ( SD = 6.9% ) โรงแรมแห่งนี้มีความคล้ายคลึงกันมากใน ประสิทธิภาพ การทำงานให้ ประสิทธิภาพ
นิ้ว - แบบสัมผัสเท่านั้นโดยใช้ 2 วินาทีของการฝึกอบรม
ข้อมูล( classifiers ทั้งสองเป็นการอบรมในวันที่ 20 ตัวอย่างต่อผู้เข้าร่วมประชุม)