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DISPOSITIVI PER L’IMMISSIONE DI TESTO
Scopo di questa lezione
Introdurre i principali dispositivi per la immissione di testo (text-entry systems), secondo i tre paradigmi base:– digitazione (dalla macchina da scrivere)– scrittura a mano libera (dalla penna)– dettatura (a voce)
Temi1. Tastiere e tastiere virtuali
2. Scrittura a mano libera
3. Sistemi di dettatura
4. Prestazioni a confronto
Tastiere e tastiere virtuali
Tastiere e tastiere virtualiTastiere per postazioni fisse:• QWERTY, Dvorak e alfabetiche• Tastiere ergonomiche• Tastiere speciali• Tastiere virtuali
Tastiere per mobile computing:• La tastiera a 12 tasti: lo standard di fatto• Tastiere virtuali
La tastiera QWERTY
• E’ lo standard di fatto da decenni• Ne esistono varianti nazionali in 4 famiglie:
– QWERTY (la più numerosa, es.: Italia, USA, UK, Spagna,…)– QWERTZ (es.: Germania)– AZERTY (es.: Francia)– QZERTY (Italia, macchine da scrivere)
• La disposizione dei tasti alfabetici e numerici è costante all’interno di una famiglia, cambiano punteggiatura, caratteri accentati e speciali
• Prende il nome dai primi sei tasti alfabetici
La tastiera QWERTY italiana
Nota: Nella tastiera QZERTY italiana, usata nelle macchine da scrivere:- la Z è scambiata con la W - la M si trova a destra della L
La tastiera QWERTY (segue)Ad ogni tasto possono essere associati fino a quattro caratteri, che possono essere selezionati con l’aiuto di tasti “modificatori”:
Tasto
Shift+Tasto
AltGr+Tasto(in USA Alt destro + Tasto)
AltGr+Shift+Tasto(in Italia)
òç
@
La tastiera QWERTY: storia• Venne inventata da Christopher Sholes nel 1870 circa, per
le macchine da scrivere dell’epoca, a martelletti • I tasti sono disposti in modo da evitare incastri fra i
martelletti
Da un brevetto del 1878
Scrittura a tastiera cieca (“touch typing”)• Tecnica di digitazione che non fa uso della vista, inventata nel
1876 per le macchine da scrivere• Le tastiere hanno un rilievo in corrispondenza dei tasti F e J (o
analoghi) per posizionare correttamente le mani
La tastiera Dvorak• Inventata da Augusto Dvorak nel 1936, adotta una
disposizione “razionale” dei tasti:– in funzione della frequenza delle lettere nelle parole inglesi– per minimizzare gli spostamenti delle mani e per alternarle il più
possibile– per privilegiare le dita forti (il 70% delle lettere vengono scritte
con gli indici e i medi) e la mano destra (56% delle pressioni)
• Oggi viene usata in modo molto limitato
Lettere più frequenti
Lettere abbastanza frequenti
Lettere meno frequenti
Perché Dvorak ha fallito…
• E’ molto, molto, molto difficile sostituire una tecnologia che ha conquistato una larga base di utenti con una nuova tecnologia….
• …. anche se quest’ultima è migliore
Tastiere: problemi
Le tastiere tradizionali impongono posture innaturali, che possono indurre vari disturbi
Posizione naturaledei polsi
Posizione indotta da una tastiera tradizionale
Tastiere ergonomiche: alcuni esempi
Tastiere ad accordi
• Ad ogni dito corrisponde un singolo tasto• Ad ogni carattere corrisponde una combinazione di tasti
(“accordo”), e non un tasto singolo• Velocità considerevole per utenti esperti, ma mercato di
nicchia
Esempio:
Tastiere virtuali
• soft keyboards (su display)• con uso del mouse• con touch-screen• [con sistemi di eye-tracking]
• tastiere a proiezione
Esempio: soft keyboard con uso del mouse
Da Windows
Una tastiera virtuale ha possibilità di riconfigurazione
Esempio: soft keyboard su touch screen
Esempio: tastiera virtuale a proiezione
Video
• Virtual keyboardhttp://it.youtube.com/watch?v=bXViWxmSumI
• Scrivere con gli occhihttp://it.youtube.com/watch?v=fOt-nm1ats0
Tastiere per mobile computing
• Mobilità:– piccole dimensioni– uso di una sola mano per la digitazione
• Piccole dimensioni:– riduzione della dimensione dei tasti (“miniature
Qwerty”), oppure– riduzione del numero dei tasti -> necessità di
associare ad ogni tasto più caratteri (overloading)
Piccole Qwerty: esempi
NB: Non è possibile la scrittura a tastiera cieca(solo digitazione con una o due dita)
Lo standard di fatto: tastiera a 12 tasti
Metodi per l’immissione di testo:• multitap – ogni tasto è premuto più volte (lento)• predittivi (più veloce, il più noto: T9)
Dal telefono fisso (a tastiera) al cellulare:
T9 (“Text on 9 keys”)• Sistema per l'inserimento facilitato delle parole tramite una tastiera
numerica (a 9 tasti)• Utilizzando un vocabolario integrato, è in grado di prevedere quale
parola l'utente sta scrivendo e propone di completarla, risparmiando la pressione dei tasti corrispondenti alle lettere mancanti
• L’algoritmo è in grado di apprendere• Le prestazioni possono essere lievemente migliori di quelle
raggiunte da piccole tastiere qwerty, ma possono anche essere inferiori a multitap (dipende dalle parole usate)
• E' sviluppato dalla Tegic, ed è stato adottato inizialmente dalla Nokia (dal 1999)
• le lingue attualmente supportate sono circa 40
EsempioBACI
Multitap:22 2 222 444(problema della segmentazione)
T9:2224(ma anche: BACH e ABBI)
Tastiere virtuali per device mobili
Stylus(richiede due mani)
dito
Virtual keyboard per Apple i-phone: video
http://it.youtube.com/watch?v=HrEEzS4mRCIhttp://it.youtube.com/watch?v=dU33DfFAV9w
Tastiere portatili: esempio
Scrittura a mano libera
Pen computing
superficiesensibile
stilo
software di riconoscimento
Riconoscimento della scrittura(handwriting recognition)
• Problema molto complesso; le differenze individuali sono molto grandi
• Non ci si può aspettare un riconoscimento al 100%, e in ogni caso gli utenti dovranno cercare di scrivere con chiarezza
• Tassi di riconoscimento del 97% sono accettabili
Riconoscimento della scrittura: scelte possibili (I)
• Riconoscimento on-line / off-line– off-line: analisi effettuata quando il testo è stato scritto; – on-line: analisi effettuata in tempo reale durante la scrittura
• Riconoscimento di corsivo / stampatello– lo stampatello è molto più facile da riconoscere– lo stampatello è stato standardizzato (ANSI OCR handprinting standard,
1974)• Input “boxed” / “free-form”
– incasellare i singoli caratteri per semplificarne la individuazione, oppure no• Riconoscimento di lettere / parole
– in corsivo è più facile riconoscere intere parole (con l’aiuto di un dizionario) che non le singole lettere
– necessità di avere dizionari personalizzabili
Riconoscimento della scrittura: scelte possibili (II)
• Addestramento del riconoscitore– ogni utente ha il suo stile personale; il riconoscitore può continuare ad
imparare durante l’uso; – per questo deve ricevere dei feedback
• Utilizzo di informazioni di contesto – il riconoscimento del contesto può facilitare il riconoscimento di caratteri
in una parola e di parole in una frase• Permettere di mescolare testo e grafica• Set di caratteri ASCII / Unicode• Rappresentazione bitmapped / vettoriale• Permettere correzioni amodali
- correzioni ˝a penna˝ durante la scrittura
Il progenitore: Apple Message Pad (˝Newton˝)• Progetto iniziato nel 1990 da John Sculley. Obiettivo׃ ridefinire il personal computing
• Scenario paradigmatico׃ un architetto prepara uno schizzo, visitando un cantiere (mobilitá)
• Sul mercato dal 1993 al 1998 (vari modelli successivi)
• schermo inizialmente abbastanza grande (non tascabile), orizzontale o verticale, tastiera opzionale
• riconosceva maiuscolo e corsivo, sulla base di un dizionario estensibile, con addestramento; schizzi, forme, modeless error correction
• troppo in anticipo sui tempi, la tecnologia di riconoscimento era immatura e costava troppo: fu un flop
Newton MessagePad (1993)
Il Tablet PC (dal 2002…)
Basato sulla piattaforma software di Microsoft
Esempio: Windows Journal
Esempio: editing
Esempio: riconoscimento
Esempio: input alle applicazioni - da tastiera reale - da tastiera virtuale - da handwriting
Un uso importante dell’handwriting è nelle annotazioni
(PowerPoint + annotazioni)
Interactive whiteboard• “Lavagne” elettroniche condivise, di grandi dimensioni, connesse
a un computer, per supportare lavoro di gruppo (brainstorming, classroom)
• Superficie sensibile + penna + videoproiezione (varie tecnologie)
Interactive whiteboard (II)• Per supportare lavoro di gruppo serve del software apposito• Es. (ancora dal Parc!): Tivoli (1993), MeetingBoard (1995):
MeetingBoard: editing a mano libera
MeetingBoard: editing a mano libera
Handwriting: un approccio molto più semplice...
Unistrokes (Goldberg & Richardson, PARC, 1993)
• Ogni simbolo è rappresentato da un singolo tratto di penna– Il software lo discrimina facilmente– L’utente lo impara facilmente
• Disaccoppiamento di scrittura e lettura (le posizioni sullo schermo sono differenti)
Questo è il testo riconosciut_
qui si scrive un carattere alla volta
Unistrokes
x 4 orientamenti x 2 direzioni= 40 possibili variazioni
5 segni base:
Palm Pilot (1996)• Il ˝Personal Digital Assistant˝ (PDA)
• utilizza ˝Graffiti˝, una evoluzione di Unistrokes realizzata da Palm Computing
• comprende molti segni di interpunzione e caratteri speciali
• il primo “palmare” di grande successo commerciale
Un Palm
Il testo deve essere scritto qui (a sx lettere a dx cifre)
Punctuation shift:per entrare nel “modo punteggiatura”
PunctuationShift .
Symbol shift:per entrare nel “modo simbolo”
Graffiti 2• Evoluzione di Graffiti
• Alcuni caratteri vengono realizzati con due tratti
Vedi simulatore in http://www.palmone.com/us/products/input/graffiti2.html
Sistemi di dettatura
Riconoscimento del parlato
difficile
vocabolario
connected speech
speakerindependence
facile
Sistemi di dettatura
Oggi esistono sistemi commerciali in grado di riconoscere con “ragionevole precisione” parlato connesso, indipendente dal parlante (previo addestramento), con ampio vocabolario (in molte lingue)
Es.: Dragon Systems Naturally Speaking, IBM ViaVoice, Lernout&Hauspie Speech Products, ...
Sistemi di dettatura: aspetti
- Tutte le lingue principali (con possibilità di definizione di dizionari utente)
- Breve fase di addestramento iniziale, e possibilità di addestramento continuo
- Vasto set di comandi vocali (amodalità) - Alto tasso di errore (errori non predicibili)- Correzioni con comandi vocali richiedono tempo
Sempre caro mi fu quest'eremo colle, ermoe questa siepe, che da tanta partedell'ultimo orizzonte riguardo esclude. il guardoMa sedendo e mirando, in terminati interminatispazi di là da quella, e sovrumanisilenzi, e profondissima quieteDio nel pensiero mi fingo; ove per poco ioil corno si sta un'ora. E come il vento cor non si spauraodo stormire fra queste piante, io quelloinfinito silenzio a questa voceun po' comparando: e mi sovviene l'eterno, voe le molte stagioni, e la presentevisiva, è il suon di lei. Così tra questa e vivaimmensità s'annega il pensiero mio:e il naufragar m'è dolce in questo mare con .
(Dragon Naturally Speaking, versione 2001)
Sistemi di dettatura: conclusioni
• Per non “perdere il controllo” è necessario attendere che la frase dettata compaia sullo schermo, e procedere subito ad eventuali correzioni
• L’interazione diviene spesso “naturalmente” multi-modale (voce + tastiera e mouse)
• Tranne che per persone particolarmente addestrate, la tastiera si rivela ancora più efficiente della dettatura
Prestazioni a confronto
Metriche
• Velocità: wpm (words-per-minute)(1 parola si considera di 5 caratteri)
• Accuratezza: % di caratteri sbagliati• Devono essere misurate entrambe (più velocità,
meno accuratezza, e viceversa)
velocità
accuratezza
Prestazioni a confronto
• Difficile dare misure “assolute”: le variabil sono molte (tecnologia, abilità, condizioni sperimentali)
• Tipicamente, in modo qualitativo:
0 10 20 30 40 50 60WPM
Touch typingDue+ dita
Handwriting
Dettatura a voce (con correzioni multimodali, utente esperto)
Curva di apprendimento• Segue la legge esponenziale della pratica• Esempio (per due tipi diversi di soft keyboards):
(da MacKenzie & Zhang, 1999)
Un confronto di prestazioni fra vari metodi di text-entry
Soukoreff, R. W. & MacKenzie, I. S. (1995)
Graffiti o Virtual Keyboard?
• I PDA normalmente forniscono entrambe le moda- lità(es.Palm)
• Alcuni esperimenti con Graffiti 2 mostrano che: - l’input con Graffiti è più lento di quello con virtual keyboard (es.: 9.2 wpmm vs 13.6 wpm) - gli errori con Graffiti sono più frequenti (es.: 19.3% vs 4.1%) - ma l’uso di Graffiti è preferito dagli utenti, perché più naturale
- l’uso di software per il completamento automatico delle parole non aumenta sostanzialmente la velocità nè diminuisce il tasso di errore (8.22 wpm e 18,8% rispettivamente)
(CHI 2004)
Dove studiare
Libro di testo:- Cap.2, pagg.53-62
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