L'ordinateur de table vous connaît par vos chaussures

Une nouvelle recherche de l'Institut Hasso Plattner de Potsdam, en Allemagne, vise à apaiser la frustration et les conflits qui peuvent survenir lorsque plusieurs personnes utilisent un seul écran tactile. Le projet, appelé Bootstrapper, utilise des caméras sous une table pour identifier différents utilisateurs par leurs chaussures. Chaque ensemble de chaussures est lié à un compte qui garde une trace des actions et des préférences d'une personne.

Lecteur de baskets : Bootstrapper se compose de lumières et de caméras qui résident dans une boîte sous une table à écran tactile.

Contrairement à d'autres approches pour différencier les utilisateurs, Bootstrapper utilise du matériel peu coûteux et permet aux mains d'une personne d'interagir librement avec la surface. Comme avantage supplémentaire, les préférences d'un utilisateur peuvent être stockées en fonction de ses chaussures, ainsi lorsqu'elle quitte la table, il est plus facile de reprendre une activité lorsqu'elle revient.

Les approches précédentes du problème impliquaient de fixer des capteurs sur des chaises ou d'utiliser des caméras positionnées au-dessus d'une table. Une approche obligeait les utilisateurs à porter une bague émettant des infrarouges, qui était ensuite suivie par les caméras de la table tactile.

Patrick Baudisch , professeur d'informatique à l'Institut Hasso Plattner, qui a développé le prototype du système avec les étudiants diplômés Stephan Richter et Christian Holz, affirme que les chaussures sont idéales à suivre car elles offrent des caractéristiques distinctes telles que des couleurs, des coutures, des lacets, des logos ou des rayures. Ils maintiennent également généralement le contact avec le sol, contrairement aux mains sur une table ou au fond des chaises, ils sont donc plus faciles à suivre.

Baudisch souligne que Bootstrapper n'est pas conçu comme une fonction de sécurité. Les gens peuvent toujours usurper le système en achetant les mêmes chaussures que quelqu'un d'autre, note-t-il. L'objectif est de faciliter la collaboration et de consigner l'utilisation de différentes personnes sur de nombreuses sessions. Les chercheurs, par exemple, l'ont utilisé pour résumer les réalisations des utilisateurs dans un logiciel de mathématiques.

Bootstrapper collecte des vidéos de chaussures à l'aide de caméras placées sous la surface de la table. Le logiciel extrait des informations sur la texture de la chaussure et les relie à des actions sur l'écran tactile qui correspondent aux mains et aux bras alignés avec les chaussures. Avec un petit échantillon de 18 utilisateurs et 18 chaussures différentes, les chercheurs ont démontré que le système pouvait reconnaître un utilisateur avec une précision de 89 %.

Tous ceux qui font du développement pour les grands écrans tactiles savent que [la différenciation des utilisateurs] est un problème, dit Daniel wigdor , professeur d'informatique à l'Université de Toronto. Wigdor n'a pas été impliqué dans la recherche. La technique de Bootstrapper est élégante car tout est contenu dans une boîte particulière, dit-il, se référant au boîtier du prototype pour les caméras et les lumières.

Pourtant, Bootstrapper n'est pas parfait. Baudisch note que si une personne tord son bras d'une manière qui donne l'impression de s'aligner avec les pieds de quelqu'un d'autre, le système peut ne pas correspondre à un utilisateur avec un geste. Le système actuel exige également qu'au moins un pied maintienne un contact direct avec le sol. Et si différents utilisateurs portent le même type de chaussures, comme ils le feraient dans l'armée, par exemple, la fonction principale du système est rendue inutile.

La meilleure façon d'identifier les utilisateurs autour d'une table tactile est probablement de combiner plusieurs approches, explique Wigdor. Par exemple, un système de type Bootstrapper pourrait être associé à des capteurs dans une chaise. Je peux le voir comme l'une des trois ou quatre techniques, dit-il.

Baudisch pense que des éléments de Bootstrapper pourraient trouver leur place dans des espaces ouverts comme les grands magasins. Les caméras pourraient par exemple savoir si une personne s'est arrêtée devant les pulls ou les sacs à main, puis suggérer une vente via une publicité numérique.

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