Hosseini, Masoumehsadat (2026) Designing and Evaluating Scalable Mid-Air Gestures for Interactive Systems. PhD, Universität Oldenburg.

Preview

Volltext (8Mb)

Abstract

As pervasive computing environments such as smart homes, in-vehicle systems, and AR/VR applications become more widespread, traditional input modalities face increasing limitations. Mid-air gestural interaction offers a complementary input modality but remains challenged by inconsistent gesture vocabularies, limited understanding of gesture execution and variability, and a lack of ecologically valid studies. This dissertation investigates how to design and evaluate mid-air gestures as a reliable input modality across pervasive computing environments by (1) analyzing gesture consistency across domains, (2) exploring user preferences for gesture use in smart homes, and (3) developing a publicly available multimodal dataset to examine gesture execution and variability. The findings provide empirical evidence and methodological resources that support the design of robust, intuitive, consistent, and transferable mid-air interaction techniques.

["eprint_fieldname_title_plus" not defined]

Entwurf und Bewertung skalierbarer Gesten in der Luft für interaktive Systeme

["eprint_fieldname_abstract_plus" not defined]

Da sich allgegenwärtige Computerumgebungen wie Smart Homes, Fahrzeugsysteme und AR/VR-Anwendungen zunehmend verbreiten, stoßen traditionelle Eingabemodalitäten an ihre Grenzen. Die Gesteninteraktion in der Luft bietet eine ergänzende Eingabemodalität, steht jedoch weiterhin vor Herausforderungen wie uneinheitlichen Gestenvokabularen, begrenztem Verständnis der Gestenausführung und -variabilität sowie mangelnder ökologischer Validität. Diese Dissertation untersucht, wie Gesten in der Luft als zuverlässige Eingabemodalität gestaltet und bewertet werden können, indem (1) die Konsistenz von Gesten über verschiedene Anwendungsbereiche analysiert, (2) Nutzerpräferenzen für die Gestenverwendung in Smart Homes untersucht und (3) ein öffentlich zugänglicher multimodaler Datensatz zur Analyse der Gestenausführung und -variabilität entwickelt wird. Die Ergebnisse unterstützen die Entwicklung robuster, intuitiver, konsistenter und übertragbarer Interaktionstechniken.

Item Type:	Thesis (PhD)
Uncontrolled Keywords:	Mid-air gestures interaction, Performance, motion tracking, Pervasive Computing, Multimodal Motion Capture
Divisions:	School of Computing Science, Business Administration, Economics and Law > Department of Computing Science
Date Deposited:	11 Aug 2026 08:33
Last Modified:	11 Aug 2026 08:33
URI:	https://oops.uni-oldenburg.de/id/eprint/7506
URN:	urn:nbn:de:gbv:715-oops-75876
DOI:
Nutzungslizenz:

Actions (login required)

View Item