Single-tap Latency Reduction with Single- or Double- tap Prediction

要約

タッチ サーフェスはスマートフォン、タブレット PC、ラップトップ (タッチパッド) で広く利用されており、シングル タップとダブル タップが最も基本的で一般的な操作です。
シングルタップまたはダブルタップを検出すると、シングルタップの遅延の問題が発生し、タッチ入力の感度の点でボトルネックが生じます。
シングルタップのレイテンシを短縮するために、PredicTaps と呼ばれる新しい機械学習ベースのタップ予測方法を提案します。
我々の手法では、従来必要とされていた数百ミリ秒を待たずに、検出されたタップがシングルタップであるかダブルタップの最初の接触であるかを予測します。
2 つのフォーム ファクター (タッチパッドとスマートフォン) でのさまざまなタップ状況に対する幅広い適用性と使いやすさを実証する 3 つの評価と 1 つのユーザー評価を紹介します。
結果は、PredicTaps が使いやすさを損なうことなく、シングルタップの遅延を 150 ～ 500 ミリ秒からラップトップでは 12 ミリ秒、スマートフォンでは 17.6 ミリ秒に短縮することを示しました。

要約(オリジナル)

Touch surfaces are widely utilized for smartphones, tablet PCs, and laptops (touchpad), and single and double taps are the most basic and common operations on them. The detection of single or double taps causes the single-tap latency problem, which creates a bottleneck in terms of the sensitivity of touch inputs. To reduce the single-tap latency, we propose a novel machine-learning-based tap prediction method called PredicTaps. Our method predicts whether a detected tap is a single tap or the first contact of a double tap without having to wait for the hundreds of milliseconds conventionally required. We present three evaluations and one user evaluation that demonstrate its broad applicability and usability for various tap situations on two form factors (touchpad and smartphone). The results showed PredicTaps reduces the single-tap latency from 150-500 ms to 12 ms on laptops and to 17.6 ms on smartphones without reducing usability.

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