ub.xmlui.mirage2.page-structure.muninLogoub.xmlui.mirage2.page-structure.openResearchArchiveLogo
    • EnglishEnglish
    • norsknorsk
  • Velg spraaknorsk 
    • EnglishEnglish
    • norsknorsk
  • Administrasjon/UB
Vis innførsel 
  •   Hjem
  • Fakultet for ingeniørvitenskap og teknologi
  • Institutt for automasjon og prosessteknologi
  • Artikler, rapporter og annet (automasjon og prosessteknologi)
  • Vis innførsel
  •   Hjem
  • Fakultet for ingeniørvitenskap og teknologi
  • Institutt for automasjon og prosessteknologi
  • Artikler, rapporter og annet (automasjon og prosessteknologi)
  • Vis innførsel
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Affordances for capturing and re-enacting expert performance with wearables

Permanent lenke
https://hdl.handle.net/10037/12315
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-66610-5_34
Thumbnail
Åpne
article.pdf (422.2Kb)
(PDF)
Dato
2017-09-05
Type
Journal article
Tidsskriftartikkel
Peer reviewed

Forfatter
Guest, Will; Wild, Fridolin; Vovk, Alla; Fominykh, Mikhail; Limbu, Bibeg; Klemke, Roland; Sharma, Puneet; Karjalainen, Jaakko; Smith, Carl; Rasool, Jazz; Aswat, Soyeb; Helin, Kaj; Di Mitri, Daniele; Schneider, Jan
Sammendrag
The WEKIT.one prototype is a platform for immersive procedural training with wearable sensors and Augmented Reality. Focusing on capture and re-enactment of human expertise, this work looks at the unique affordances of suitable hard- and software technologies. The practical challenges of interpreting expertise, using suitable sensors for its capture and specifying the means to describe and display to the novice are of central significance here. We link affordances with hardware devices, discussing their alternatives, including Microsoft Hololens, Thalmic Labs MYO, Alex Posture sensor, MyndPlay EEG headband, and a heart rate sensor. Following the selection of sensors, we describe integration and communication requirements for the prototype. We close with thoughts on the wider possibilities for implementation and next steps.
Beskrivelse
OA accepted manuscript version. Copyright policy: http://www.springer.com/gp/computer-science/lncs/editor-guidelines-for-springer-proceedings Link to publishers version: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-66610-5_34
Forlag
Springer International Publishing
Serie
Lecture Notes in Computer Science; 10474
Sitering
Guest W, Wild F, Vovk A, Fominykh, Limbu B, Klemke R, Sharma P, Karjalainen J, Smith C, Rasool J, Aswat S, Helin K, Di Mitri D, Schneider J. Affordances for capturing and re-enacting expert performance with wearables. Lecture Notes in Computer Science. 2017;10474 LNCS:403-409
Metadata
Vis full innførsel
Samlinger
  • Artikler, rapporter og annet (automasjon og prosessteknologi) [172]

Bla

Bla i hele MuninEnheter og samlingerForfatterlisteTittelDatoBla i denne samlingenForfatterlisteTittelDato
Logg inn

Statistikk

Antall visninger
UiT

Munin bygger på DSpace

UiT Norges Arktiske Universitet
Universitetsbiblioteket
uit.no/ub - munin@ub.uit.no

Tilgjengelighetserklæring