L’interazione con i dispositivi mobili avviene solitamente attraverso il touchscreen, che però non è utilizzabile da persone con limitata mobilità degli arti superiori. Le esistenti tecnologie assistive permettono di accedere a molte applicazioni sostituendo le interazioni che l'utente non riesce a compiere (es: tap) con altri che invece sono possibili per l'utente (es: premere un pulsante esterno). Tuttavia, l’interazione è spesso lenta, e pertanto non adatta alle applicazioni che richiedono di interagire rapidamente, come i giochi.
Presso il laboratorio EveryWare abbiamo ideato e sviluppato una soluzione che permette di superare questi limiti. Rimangono tuttavia molti aspetti da esplorare maggiormente.

 

Argomento: Interazione mediante suoni vocali personalizzati

Tesi per lauree magistrali

Uno dei possibili metodi di interazione per le persone con limitata mobilità degli arti superiori è attraverso suoni prodotti dalla bocca (es: vocali, clic con la lingua). Questa tesi consiste nella progettazione, implementazione e la validazione di un sistema di riconoscimento automatico di tali suoni mediante tecniche di machine learning. Si prevede la generazione di modelli personalizzati, al fine di adattarsi meglio alla voce di ciascun utente, soprattutto in presenza di difficoltà nella pronuncia.

Requisiti: machine learning, programmazione per dispositivi mobili, (opzionale) codifica e caratteristiche dell'informazione audio.

 

Argomento: Supporto per interazioni evolute

Tesi per lauree triennali o magistrali

Al momento, il nostro sistema supporta l’interazione attraverso gesture semplici, come tap e swipe. Questa tesi consiste nella progettazione, implementazione e la validazione di un modulo per il supporto delle gesture più complesse (es: pinch, rotate), macro (combinazioni di gesture) e gesture definite dall’utente (con la possibilità di memorizzare e richiamare questo tipo di gesture).

Requisiti: programmazione per dispositivi mobili.

 

Argomento: Supporto per azioni evolute

Tesi per lauree magistrali

Il prototipo realizzato permette all'utente con disabilità motorie di svolgere due tipi di azioni: premere un pulsante esterno e pronunciare dei suoni. Lo scopo di questo lavoro di tesi è di definire nuove tecniche che permettano di acquisire input da altre azioni, come i movimenti della testa, degli occhi, da strumenti sip&puff o anche da EEG portatili. Il lavoro prevede di analizzare, progettare, implementare e testare una o più di queste tecniche e di integrarle con il software attualmente disponibile.

Requisiti: machine learning, programmazione per dispositivi mobili, (opzionale) computer vision.

 

Argomento: ingegnerizzazione del sistema

Tesi per lauree triennali o magistrali

Il prototipo attualmente realizzato presso il laboratori EveryWare utilizza un'applicazione di configurazione. Lo scopo di questa tesi è quello di migliorare tale applicazione (per esempio per permetterne l'uso da parte delle persone con disabilità motorie), aggiungerne funzionalità (inclusa la condivisione di configurazioni di utilizzo tra vari utenti e la raccolta dati di analytics), renderla disponibile al pubblico e valutarne l'utilizzo in modo quantitativo.

Requisiti: programmazione per dispositivi mobili.