Exploring Man-Machine Interaction Issues using
Probabilistic Reasoning and Gaze Enhancement
KHIAT, Abdelaziz (0151206)
In the field of Man-Machine Interaction several approaches have been used to overcome
the inherent complexity of the task leading to amazing realizations and also
to new open problems.
In this work, we explore two interaction techniques. One of them is situated at
the decision making level while the other is at the user's behavior interpretation level.
From one side, we consider the problem of handling uncertainties in the act of
interaction using Bayesian Networks as a backbone technique for a database
query application.
From another side, we consider enhancing the human-computer interaction using
gaze information that provides a context for the proper action to take.
A proactive user support application has been realized based on this principle.
The application monitors the user in his task and proposes a service
when it is mostly needed.
マン・マシン・インタラクションのための
確率的推論と視線情報の利用に関する研究
キアット アブデラズィズ (0151206)
近年，マン・マシン・インタラクションの分野で，
様々なアプローチによってタスクの複雑さに依存する様々な課題が解決されている．
しかし自然なインタラクションの実現には程遠い．
そこで本論文では，意思決定レベルとユーザの振る舞い解釈レベルに関連する
二つの手法について提案する．
まず初めに，インタラクションに含まれる不確実性に対応するために，
ベイジアンネットワークに基づく意思決定手法を提案し，
データベース検索アプリケーションにより，その有効性を示す．
次に，ユーザの振る舞い解釈レベルに関しては，
視線を利用したヒューマン・コンピュータ・インタラクション手法を提案する．
これは，視線の状況に基づいた応答を行うことにより，
proactiveなユーザ・サポート機能を実現するものである．
アプリケーションはユーザが単語を理解できているのか否かを監視することで，
翻訳というサービスの提供の必要性を判断する．
さらに，これらの二つの手法の拡張及び組み合わせについて検討を行うとともに，
実ロボットでの実装手法について議論する．