We collected the hand anthropometric data of 91 respondents to come up with a Filipino-based measurement to determine the suitability of an input device for a digital equipment, the standard PC keyboard. For correlation purposes, we also collected other relevant information like age, height, province of origin, and gender, among others. We computed the percentiles for each finger to classify various finger dimensions and identify length-specific anthropometric cut-points. We compared the percentiles of each finger dimension against the actual length of the longest key combinations when correct finger placement is used for typing, to determine whether the standard PC keyboard is fit for use by our sampled population. Our analysis shows that the members of the population with hand dimensions at extended position below 75th percentile and at 99th percentile are the ones who would most likely not reach the longest key combination for the left and the right hands, respectively. Using machine vision and image processing techniques, we automated the anthropometric process and compared the accuracy of its measurements to that of manual process'. We compared the measurement generated by our automated anthropometric process with the measurements using the manual one and we found out that they have a very minimal absolute difference. The data collected from this study could be used in other studies such as determining a good design for mobile and other handheld devices, or input devices other than keyboard. The automated method that we developed could be used to easily measure hand dimensions given a digital image of the hand and could be extended for measuring the entire human body for various other applications.


翻译:我们收集了91个应答者的人工人体测量数据,以得出菲律宾人用于计算的数字设备(标准PC键盘)输入装置是否适合。为了相关目的,我们还收集了年龄、身高、原籍省份和性别等其他相关信息。我们计算了每个手指的百分数,以分类各个手指尺寸,并辨明具体长度的人体测量切分点。我们比较了每个手指尺寸的百分数,与打字时最长时间的关键组合的实际长度,正确定位用于打字,以确定标准个人计算机键盘是否适合供抽样人口使用。我们的分析表明,手尺寸在75个百分点以下和99个百分点以下的人群是最可能达不到左手和右手最长的关键组合的人。我们用机器视觉和图像处理技术,将人类测量过程的百分数与实际长度比较,我们用个人计算机键盘标准键盘进行的测量是否适合我们的抽样人口使用。我们的分析显示,手边尺寸在75个百分点和99个百分点以下的人群是那些最有可能分别达不到左手和右手之间最长的关键组合的人群。我们可以通过机器和图板对人体测量过程的准确度进行比较。我们比较了自动测量过程产生的整个测量过程和测量过程。我们用一个数字测量过程所产生的测量过程所产生的测量过程所产生的测量过程,我们用一个绝对方法可以用来用来用来做其他计算。我们用一个最起码的方法来确定另一方法来进行其他的精确的测量方法。我们用来用来用来用来进行其他的计算。

0
下载
关闭预览

相关内容

Automator是苹果公司为他们的Mac OS X系统开发的一款软件。 只要通过点击拖拽鼠标等操作就可以将一系列动作组合成一个工作流,从而帮助你自动的(可重复的)完成一些复杂的工作。Automator还能横跨很多不同种类的程序,包括:查找器、Safari网络浏览器、iCal、地址簿或者其他的一些程序。它还能和一些第三方的程序一起工作,如微软的Office、Adobe公司的Photoshop或者Pixelmator等。
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
250+阅读 · 2020年4月19日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
158+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
181+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【TED】生命中的每一年的智慧
英语演讲视频每日一推
10+阅读 · 2019年1月29日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
已删除
AI科技评论
4+阅读 · 2018年8月12日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
【推荐】自然语言处理(NLP)指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】深度学习目标检测概览
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月1日
【推荐】图像分类必读开创性论文汇总
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年8月15日
Arxiv
20+阅读 · 2020年6月8日
Arxiv
5+阅读 · 2019年2月28日
Arxiv
3+阅读 · 2018年11月29日
VIP会员
相关VIP内容
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
250+阅读 · 2020年4月19日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
158+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
181+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
【TED】生命中的每一年的智慧
英语演讲视频每日一推
10+阅读 · 2019年1月29日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
已删除
AI科技评论
4+阅读 · 2018年8月12日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
【推荐】自然语言处理(NLP)指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】深度学习目标检测概览
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月1日
【推荐】图像分类必读开创性论文汇总
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年8月15日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员