CC BY
36
№ 1 (37) 2012
П. А. Манахов, аспирант Московского государственного технологического университета «СТАНКИН»
Е. Е. Ковшов, докт. техн. наук, профессор Московского государственного
технологического университета «СТАНКИН»
Совершенствование метода сенсорного ввода текста для людей с ограниченными возможностями зрения
Актуальность рассматриваемой в данной статье задачи обусловлена существующей тенденцией вытеснения клавишных мобильных устройств сенсорными. В связи с этим остро встает вопрос о разработке такого метода ввода информации, который бы позволил незрячим людям использовать сенсорные экраны в качестве основного средства взаимодействия.
Введение
По данным Московского НИИ глазных болезней им. Гельмгольца, общее количество зарегистрированных слепых и слабовидящих россиян на первый квартал 2010 г. составляло 218 тыс. человек, в том числе абсолютно слепых — 103 тыс. человек. Более 20% российских инвалидов по зрению являются молодыми людьми трудоспособного возраста.
Незрячие люди пользуются обычными телефонами с аппаратной цифровой 12-кно-почной клавиатурой, потому что клавиатура мобильного устройства, благодаря тому что клавиши имеют определенную форму, может использоваться вслепую. Набор номера осуществляется посредством функции быстрого набора — номера ассоциируются с цифровыми клавишами и длительное нажатие на одну из них осуществляет звонок; ответ на входящий звонок осуществляется нажатием на клавишу «принять вызов». Так же, как и на персональных компьютерах, существует класс приложений — чтецы экрана (от англ. screen readers), которые обеспечивают аудиальную обратную связь взамен визуальной.
По прогнозам компании Samsung, к 2013 г. доля мобильных аппаратов с сенсорным экраном во всем мире превысит
50% всех мобильных аппаратов; в России уже на конец 2011 г. их было более 30%. Таким образом, существует устойчивый тренд перехода производителей к разработке моделей устройств без аппаратных клавиш управления, что грозит обернуться катастрофой для слепых и слабовидящих людей. В связи с этим остро встает вопрос о разработке такого метода ввода информации, который бы позволил незрячим использовать сенсорные экраны в качестве основного средства взаимодействия.
Обзор существующих решений
К настоящему времени предложено несколько решений обозначенной проблемы. К сожалению, лишь одно из них получило распространение и используется в коммерческих продуктах. Кратко рассмотрим некоторые из существующих способов слепого ввода текста.
MDITIM
В 2000 году Пойка Исокоски и Рупе Раи-само предложили независящий от устройства способ ввода текста [1]. В его основу были положены пять простых действий, присутствующих на таких устройствах ввода, как джойстик, указатель типа «мышь», трекбол, полноразмерная клавиатура (ЙЦУКЕН,
-ч ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА
№ 1 (37) 2012 ' -
к примеру), сенсорная панель. Этот минимальный набор действий, который включает ввод одного из четырех направлений (северного, южного, западного, восточного) и нажатие на клавишу, дал название самому методу. MDITIM — аббревиатура от англ. The Minimal Device Independent Text Input Method. Суть метода заключается в ассоциации символов некоторого алфавита с короткой последовательностью направлений. К примеру, для того чтобы ввести английскую букву a с использованием сенсорной панели нужно вычертить росчерк по следующим направлениям: север, юг, запад (рис. 1).
i Л к }
g a = NSW b = SEW c = ESW
I 2 ^ V
1 d = SWE e = WES f = ESNE
[£ Рис. 1. Коды первых шести символов
английского алфавита и их представления
<5 в виде росчерков о
Ц Данный способ позволяет вводить после-Jj довательности символов, не отрывая указа-El тельного устройства от сенсорной поверх-§ ности — набор кодов MDITIM построен та-¡5 ким образом, чтобы исключить повторения, Ц т. е., к примеру, код «север-север» будет не-§ корректным. Максимальная длина кода со-| ставляет 4 направления, причем наиболее часто употребляемые символы имеют более | короткий код. Метод позволяет вводить наи правления как строго перпендикулярно, так il и закругляя траекторию росчерка (рис. 1). § К примеру, код «юг-восток» (на рис. 1 символ b) изображен дугой, что допустимо § и не влияет на результат распознавания. is Выделяются следующие преимущества § метода:
• небольшая площадь сенсорной по-
<3 верхности, необходимой для ввода;
• постоянство принципа ввода на различном аппаратном обеспечении.
Благодаря второму преимуществу метод MDITIM может быть использован для ввода текста не только незрячими, но и людьми с нарушениями функции опорно-двигательного аппарата. В том же году Исокоски проводил эксперименты [2] по применению MDITIM совместно с технологией слежения за движением глаз (от англ. eye-tracking), которая позволяет вводить текст парализованным людям.
У метода имеются следующие недостатки:
• необходимость обучения и запоминания кодов символов;
• невысокая скорость ввода (7,6 слов в минуту для сенсорной панели [1]).
К сожалению, данный способ ввода даже спустя много лет с момента его изобретения не вышел из стадии лабораторных экспериментов. В настоящее время не существует его программной реализации под современные мобильные платформы.
iOS keyboard
Появившийся в 2007 г. Apple iPhone де-факто стал первым мобильным устройством общего назначения (он совмещал функциональность плеера, телефона, карманного персонального компьютера и предназначался для широкого круга потребителей), который имел предустановленный чтец экрана VoiceOver и позволял пользоваться устройством людям с ограниченными возможностями зрения.
Метод ввода, предложенный Apple незрячим пользователям, расширяет стандартную экранную клавиатуру (рис. 2).
Для ввода символа пользователь, ведя пальцем по экрану, выбирает необходимую клавишу, которая при перемещении пальца озвучивается встроенным синтезатором речи. Для ввода символа нужно два раза нажать на любое место экрана в течение некоторого промежутка времени после его выбора. После ввода слова оно озвучивается полностью.
№ 1 (37) 2012
о HQGDEDDG
Рис. 2. Стандартная клавиатура iOS
Схожий принцип используется в клавиатуре от Eyes-free project, разработанной для мобильной операционной системы (ОС) Android. Разница заключается в том, что эта клавиатура не требует повторного нажатия на экран после выбора клавиши, что позволяет увеличить скорость слепого ввода.
Преимущество данного метода — отсутствие необходимости обучения, так как существующие раскладки (ЙЦУКЕН/QWERTY) хорошо известны людям с ограниченными возможностями зрения. Недостатком является невысокая скорость ввода текста.
SnapKeys 2i
В 2009 году компания SnapKeys предложила «невидимую» клавиатуру для слепого ввода текста на мобильных устройствах [3]. Суть метода заключается в следующем. Когда пользователю необходимо ввести текст, над активным приложением появляется прозрачный слой с шестью клавишами, которые имеют достаточно большую, относительно размеров экрана, площадь и расположены так, чтобы три левых клавиши было удобно нажимать большим пальцем левой руки, а три правых, соответственно, большим пальцем правой (рис. 3).
Сами клавиши не видны пользователю, видны только пиктограммы, изображенные на них, которые характеризуют символы, расположенные на клавишах, по следующему принципу:
Рис. 3. Расположение символов английского алфавита на клавишах SnapKeys 2i
• желтая клавиша включает символы, стоящие на одной точке;
• зеленая клавиша включает буквы, касающиеся основания в двух точках;
• синяя клавиша включает символы с широким основанием;
• пурпурная клавиша включает буквы, содержащие полный круг в своем начертании.
Две оставшиеся клавиши используются для стирания последнего введенного символа и ввода пробела.
Ввод символов пользователями с нарушением зрения может осуществляться за счет вычерчивания прямых росчерков в одном из предопределенных направлений, причем каждый из росчерков должен быть ассоциирован с одной из виртуальных клавиш (рис. 3).
Ключевое преимущество данного способа — скорость ввода. Недостатком является необходимость запоминаний расположения символов на клавишах, однако в этом помогает созданная авторами схема их расположения.
К сожалению, на момент написания статьи программной реализации рассматриваемого способа ввода для популярных мобильных ОС Android и iOS не существовало.
Предлагаемое решение
Stroke Dialer
Eyes-free project занимается разработкой общедоступных приложений для ОС Android. Одно из них — Talking Dialer — предназначено для осуществления звонков незря-
v 77
со о
а
со
5
со
I
iS
Ci
№ 1 (37) 2012
Ü !
i Ц
§
со §
Ü ■г
I &
0
U
18
!
Ü Е
1
<0 §
со со
12 о
и г
U
! S
и
S
СО
о
¡S £
<и
t СО
О U
чими пользователями. Для выбора имени контакта из телефонной книги используется специальный способ ввода текста, похожий на предложенный в работе [4]. Его суть заключается в следующем. Пользователь может коснуться экрана в любом месте и, не отрывая пальца от сенсорной поверхности, вычертить линию в одном из восьми направлений. Первоначальное направление движения задает раскладку для символов, расположенных по кругу от точки начала росчерка (рис. 4). Выбор конкретного символа осуществляется за счет вращения вокруг этой точки, причем при выборе символ озвучивается встроенным синтезатором речи. Для ввода символа необходимо закончить росчерк, т. е. отпустить сенсорный экран.
ABC W Н ® D V GF Е UTS
Рис. 4. Пример ввода символов «D» и «T» с помощью метода Stroke Dialer
[мноп]
[ийкл] <4
[абвг]
[дежз]
Рис. 5. Схема соответствия росчерков и цифр (пример для любого возможного алфавита)
Данный способ ввода используется только в приложениях от Eyes-free project и не может быть установлен на устройство отдельно. Кроме того, поиск контактов на языках, отличных от английского, невозможен.
Разработанный метод ввода носит название StrokeIM. При его проектировании были учтены следующие особенности работы инвалидов по зрению с мобильными устройствами с сенсорным экраном:
1. Замкнутые росчерки (т. е. их окончание находится в непосредственной близости
смена регистра
возврат
[фхцч]
[рсту]
[ьэюя]
пробел
[шщъы] ввод
Рис. 6. Возможная раскладка для русского языка и спецсимволы
78
№ 1 (37) 2012
от начала росчерка), к примеру используемые в работе [4], с большой долей вероятности не будут воспроизведены корректно.
2. При вводе диагональных росчерков, т. е. таких, направление которых отличается от строго вертикального или горизонтального, ошибки ввода составляют около 30% [5].
StrokeIM позволяет вводить символы, используя простую для запоминания систему росчерков (рис. 5).
На рисунке 5 росчерки «вниз-вверх», «влево-вправо» и «вправо-влево» (все соответствуют символу «5») сознательно опущены, дабы не перегружать рисунок. Важной особенностью предлагаемого метода является независимость результата ввода от начальной позиции росчерка.
Для ввода текста используется так называемая раскладка по умолчанию. Например, для русского языка она может выглядеть, как показано на рис. 6.
Под раскладкой понимается совокупность символов, так называемых наборов, соответствующих предложенной системе росчерков. Количество символов в наборе недетерминировано.
На рисунке 6 (справа) серым цветом отмечены росчерки, которые вычерчиваются вплоть до границы экрана. Для ввода текста используются две схемы: побуквенная и с предикативной системой. С использованием предикативной системы пользователю достаточно лишь последовательно вычерчивать росчерки, система сама предложит наиболее подходящее слово. В этом случае выбранная последовательность наборов символов используется в качестве маски для подбора слова, подстановка дополнительных (не введенных пользователем) символов для завершения слова не осуществляется. Для ввода конкретной буквы после вычерчивания росчерка необходимо коснуться экрана определенное количество раз в любом месте. Количество касаний соответствует позиции буквы в наборе. К примеру, чтобы ввести букву «б» нужно вычертить росчерк «вверх», а затем коснуться экрана два раза. Таким образом,
отличительной особенностью предлагаемо- § го метода является то, что обе схемы мо- ¡| гут быть использованы одновременно. Сто- ^ ит отметить, что позиции символов в рас- ^ кладке недетерминированы и могут менять- § ся в зависимости от настроек конкретной ^ реализации. ^
Для ввода цифр используется множест- ^ венное одновременное касание (англ. «ти1-Шои^»): коснувшись любого места экрана одной рукой, другой вычерчивается росчерк согласно схеме на рис. 5. Такие жесты напрямую связаны с уже упомянутым понятием «раскладка по умолчанию». В предлагаемом методе результат ввода зависит не только от вида росчерка, но и от росчерка вводимого второй рукой, т. е. система росчерков, вводимых второй рукой, будет определять раскладку для первой. Раскладкой по умолчанию называется раскладка, введенная без использования второй руки, ей соответствует росчерк 0 (рис. 5). Таким образом, раскладке с цифрами соответствует росчерк 5.
Важно понимать, что при отпускании второй руки система возвращается в исходное положение, т. е. к раскладке по умолчанию. Это позволяет добиться отсутствия режимов (так называемые квазирежимы [6]). Под режимом понимается режим взаимодействия системы «человек-машина». Наличие режимов у интерфейса характеризуется различным откликом системы на одно и то же входное воздействие пользователя при различных состояниях интерфейса. Хорошим примером является наличие символов двух или более языков на полноразмерной клавиатуре — при нажатии на одну и ту же клавишу, в зависимости от выбранного языка (режима), вводится тот или иной символ.
Отсутствие поддержки обнаружения множественных касаний у экрана можно компенсировать за счет привнесения в систему режимов. Аналогом второй управляющей руки в этом случае будет следующий жест: небольшая задержка пальца в определенной позиции до того момента, пока пользователь не почувствует кратковременную
№ 1 (37) 2012
I !
I
и
з
со
I
и $
I &
0
(о
1
1 Е
I <0 ¡5
со со
е
0
г
(о
!
1
I
0
¡5
<и
1
о со
вибрацию, и затем вычерчивание росчерка. Данный жест позволит изменить раскладку, и последующие росчерки будут учитывать текущее состояние системы.
Действия пользователя могут озвучиваться, что дает дополнительную обратную связь. К примеру, при использовании ввода с предикативной системой слово может произноситься целиком. Если пользователь имел в виду другое слово, он вычерчивает росчерк «вверх до границы экрана» и система, предлагая ему новое, озвучивает его.
Математический аппарат
В общем виде задачей любого метода ввода текста является преобразование пользовательского взаимодействия (касания экрана, нажатие на аппаратные клавиши и т. д.) в поток символов. В предлагаемом методе для решения этой задачи используется алгоритм, который условно можно разбить на три шага:
1) предобработка;
2) распознавание;
3) преобразование последовательности кодов росчерков в поток символов.
В текущей версии алгоритм выглядит следующим образом. На этапе предобработки производится прореживание росчерка по длине. Росчерк представляет собой набор точек в = (р1, р2,...,рп). Чтобы получить прореженный вектор в ', нужно выбрать точки с индексами:
в = (рп / Г, р2 ■ п/г, рз ■ п/г ,.■■, рг ■ п/г),
где г — требуемая длина росчерка. Проведенные опыты показывают, что вполне достаточно взять г = 10. За счет снижения размерности входных данных обеспечивается увеличение скорости работы алгоритма в целом.
Затем производится приведение координат точек росчерка к нулю (первой точке) и зеркальное отображение относительно оси ординат из-за несоответствия систем координат экрана и устройства ввода.
80
Рис. 7. Система росчерков, разделенных на 4 сектора
1 2 чг
Рис. 8. Пример поворота росчерка и совокупность эталонов
Для обеспечения независимости результата распознавания от размера вводимой геометрической фигуры каждый росчерк масштабируется с сохранением пропорций до фиксированной высоты.
Благодаря тому что в системе росчерков, используемых в в^океМ, отсутствуют диагональные, можно разделить схему на четыре симметричных сектора (рис. 7).
Каждый сектор шириной 90° содержит набор одинаковых росчерков, что позволяет безошибочно распознавать росчерки даже при повороте устройства вплоть до 45° относительно вертикального положения.
Достаточно простым способом, с точки зрения вычислительной сложности, является вычисление угла между первой точкой росчерка и его центром, т. е. точкой (X, у), где:
_ 1 п X = ~У X:
пЬ '
№ 1 (37) 2012
y вычисляется соответственно. Угол 8 вычисляется по формуле:
arctan(y / x), x > 0, y > 0 arctan(y / x) + 2n,x > 0, y < 0 arctan(y / x) + n, x < 0
n /2, x = 0, y > 0' 3n /2, x = 0, y < 0 0 x = 0, y = 0
0 =
где x и y — декартовы координаты точки (x,y). Зная данный угол, можем отнести росчерк к одному из четырех секторов: северному, западному, южному или восточному, а также повернуть его таким образом, чтобы ось росчерка совпадала с верхней полуосью ординаты (рис. 8, слева).
Благодаря вышеперечисленным действиям пространство поиска сужается всего до четырех возможных решений (рис. 8, справа).
На втором этапе производится сравнение введенного росчерка с эталонами на базе модифицированного алгоритма Dynamic Time Warping [7]. За время, прошедшее с момента его создания в 1978 г., было придумано множество различных вариантов его реализации (к примеру [8]), причем в основном сферой его применения было распознавание речи.
Суть его работы заключается в следующем. Для двух последовательностей
E = (e!, e2
, en) и S = (Si, s2,..., s,..., Sm)
строится так называемый путь деформации № = (1^) (матрица размерности п х т), где — расстояние между точками I и } сравниваемых последовательностей, которое находится с помощью метрики d (I, }). Расстояние между эталоном и росчерком одинаковой длины равно наикратчайшему пути:
DTW (E,S) = minW
L d (wk
k=1
где p — размерность матрицы.
Используя методы динамического программирования, можно переформулировать выражение (4) следующим образом:
1= ^^¡) + ] .
В итоге значение 1пт будет являться расстоянием между двумя последовательностями. Основной недостаток данного алгоритма — его вычислительная сложность, которая равна О(п ■ т), однако возникшая проблема решается, как уже было сказано, за счет использования прореживания на этапе предобработки, а также модификацией DTW с применением окна фиксированной длины.
В настоящей работе в качестве метрики d(I, }) применяется экспоненциальная метрика, предложенная автором. Ее обобщенная формула для п-меного случая выглядит так:
dIst = е 1=1 ,
где к — это мультипликативный коэффициент, получаемый экспериментально.
Ключевым свойством данной метрики является придание больших весов более отдаленным друг от друга объектам, за счет чего она позволяет повысить качество распознавания.
Определив эталон, соответствующий введенному росчерку, на последнем третьем этапе производится преобразование кода росчерка в символ (принцип работы по-буквенной схемы).
Интересной особенностью StrokeIM является то, что в противоположность полной QWEЯTY-клавиатуре, раскладка в которой представлена в виде ассоциативного массива, в предлагаемом решении структурой данных, хранящей раскладки, является лес октодеревьев (рис. 9).
С использованием предикативного ввода система хранит последние t кодов росчерков и предлагает слово по методу, похожему на используемый в технологии Т9 [9].
со о
а
со
5
со
I
iS
Ci
81
e
№ 1 (37) 2012
I !
i
u §
со i и
is §
&
0
to
!
1 Е
I
<0 §
со со
е
0
и г
со
! !
1
S о
is £
<и
t о
Рис. 9. Пример октодерева для русской раскладки
Описание эксперимента
Для тестирования предложенного решения был разработан макет приложения для ОС Android. Для ввода росчерков используется вся площадь экрана, предоставленная приложению (рис. 10).
Приложение было разработано с учетом максимальной совместимости и запускается на Android 1.5 и выше. По причине отсутствия необходимого API в ранних версиях данной ОС (функциональность синтеза речи появилась только в Android версии 1.6) озвучивание действий производится за счет воспроизведения заранее записанного набора звуков.
StrskeNglcpad
I не)
1 2 3
МнОП 1&9Г дежа
4 5 6
ийкл рст^
7 8 9
фхцч ШЩЬЫ ьдпя
Рис. 10. Интерфейс прототипа
Были выбраны 5 незрячих людей, не имеющих опыта работы с сенсорными мобильными устройствами. Каждому испытуемому выдавался коммуникатор с емкостным сенсорным экраном. Для сравнения взяты следующие методы:
• StrokelM (побуквенный);
• StrokelM (предикативный);
• iOS keyboard (как единственный присутствующий на рынке метод слепого ввода).
Ввод текста производился одной рукой. После ознакомления со способом ввода испытуемым предлагалось начать ввод текста, выученного заранее, который оканчивался по истечении 1 мин. Результат (количество введенных букв) записывался в таблицу, и эксперимент начинался сначала. Всего каждый испытуемый вводил текст на скорость 10 раз.
Моделирование обучения производилось с помощью типичной кривой обучения, которая имеет формулу S = a ■ Nb, где N — это номер попытки, S — скорость ввода (букв./мин.), a и b — константы. Для сравнения скорости обучения различных способов ввода производилось масштабирование результатов эксперимента к максимальному значению скорости ввода каждого из методов. По результатам аппрок-
82
№ 1 (37) 2012
симации относительных значении скоростей, полученных методом наименьших квадратов, для каждого способа ввода получены коэффициенты а и Ь. Характер зависимости относительной скорости ввода от числа попыток для предлагаемого решения (с предикативной системой) приведен на рис. 11.
Для рассматриваемого способа ввода коэффициент а равен 0,68. Он определяет, по сути, скорость роста значения ординаты и в нашем случае является коэффициентом скорости обучения. Сравнивая величину данных коэффициентов, можно установить относительное значение скорости обучения тому или иному методу ввода.
Также участникам эксперимента предлагалось ввести текст длиной 50 символов для замера частоты возникновения ошибок, после чего испытуемые высказывали свою удовлетворенность(по пятитибальной шкале) каждым из методов.
По результатам эксперимента составлена сводная таблица 1.
Заключение
Результаты эксперимента показывают, что скорость ввода предлагаемого авторами метода превышает таковую у лучшего из существующих аналогов. Кроме того, фиксируется самое низкое количество ошибок ввода и самый высокий коэффициент ско-
Рис. 11. Результат регрессионного анализа для предикативного метода StrokeIM
рости обучения для предикативного метода StюkeIM.
Уникальной чертой предлагаемого метода является отсутствие необходимости как визуального, так и звукового контроля. Вычерчивание росчерков на сенсорной поверхности само по себе обладает тактильной отдачей. Использование StrokeIM на устройствах с сенсорным экраном с поддержкой обнаружения множественных касаний позволяет вводить буквы различных языков, знаки препинания, специальные символы, используя квазирежимы. Исследования, проведенные группой ученых [10], показывают, что удержание кнопки в нажатом состоянии, нажатие на элемент интерфейса
о
а
со
5
со
I <0
Таблица 1
Результаты эксперимента
Параметр QWEЯTY-клавиатура (iOS) StrokeIM (побуквенный) StrokeIM (предикативный)
Скорость ввода (букв ./мин . ) 17 35 47
Коэффициент скорости обучения 0,27 0,48 0,68
Частота возникновения ошибок (кол-во ошибок на 100 слов) 3 2 1
Удовлетворенность (субъективная оценка от 1 до 5) 3,6 4,8 4,6
№ 1 (37) 2012
или любая другая форма физического удержания интерфейса в определенном состоянии не приводит к возникновению ошибок, связанных с режимами.
Благодаря совместной работе датчика положения устройства и алгоритму защиты от наклона, который обеспечивает корректное распознавание росчерков при угле поворота вплоть до 45° в обе стороны, ввод символов возможен при любом положении мобильного устройства.
Простота перехода на StrokeIM обеспечивается за счет сохранения раскладки стандартной цифровой клавиатуры. Как показывают эксперименты, пользователи, когда-либо использовавшие мобильные телефоны | с цифровой 12-кнопочной клавиатурой, по-S1 сле словесного описания принципа работы ц могут сразу же начать использовать предЕ лагаемый метод.
! Резюмируя вышесказанное, перечислим § достоинства предлагаемого метода: § • высокая скорость ввода текста (отно-g сительно существующих методов слепого | ввода);
£ • низкое количество ошибок (~ 1%) | вследствие использования квазирежимов; • высокая скорость обучения данному способу ввода; Ц • отсутствие необходимости аудиальной ^ обратной связи;
§ • возможность ввода текста при любом Е угле поворота устройства относительно вер-¡5 тикальной оси.
Ц Недостатки StrokeIM следующие: « • более низкая, чем у обычных методов | ввода с визуальной обратной связью, скорость ввода текста; £ • сложность запоминания положения и специальных символов без использования il визуальных или аудиальных подсказок. § В перспективе планируется создание клавиатуры на основе предложенного ре-1 шения для ОС Android и ее размещения is в магазине приложений Android Market. | Приложение будет бесплатным для конеч-& ных пользователей, что позволит повысить <3 эффективность взаимодействия незрячих
потребителей с мобильными устройствами, имеющими сенсорный экран.
Список литературы
1. Isokoski P., Raisamo R. Device Independent Text Input: A Rationale and an Example. Proceedings of AVI 2000 Conference on Advanced Visual Interfaces. ACM, New York, 2000. Р. 76 - 83.
2. Isokoski P. Text input methods for eye trackers using off-screen targets. In Proceedings of Eye Tracking Research & Applications Symposium 2000. ACM, New York, 2000. Р. 15 - 22.
3. US20090146848: Systems to enhance data entry in mobile and fixed environment, 2009. URL: http://www.google.pl/patents/US20090146848.
4. Perlin K. Quikwriting: continuous stylus-based text entry. Proceedings of the ACM Symposium on User Interface and Software Technology, UIST '98. ACM, New York, 1998. Р. 215 - 216.
5. Манахов П. А. Разработка слепого метода ввода текста для мобильных устройств с сенсорным экраном // Всероссийский конкурс научно-исследовательских работ студентов и аспирантов в области технических наук в рамках Всероссийского фестиваля науки: Сборник аннотаций научно-исследовательских работ победителей и призеров всероссийского конкурса. М.: РИО МГУДТ, 2011.
6. Раскин Дж. Интерфейс: новые направления в проектировании компьютерных систем. М.: Символ-Плюс, 2005.
7. Sakoe H, Chiba S. Dynamic programming algorithm optimization for spoken word recognition // IEEE Transactions on Acoustics, Speech and Signal Processing. № 26 (1). 1978. Р. 43 - 49.
8. Myers C. S, Rabiner L. R. A comparative study of several dynamic time-warping algorithms for connected word recognition // The Bell System Technical Journal. № 60 (7). September, 1981. Р. 1389 - 1409.
9. US5618437: Reduced keyboard disambiguating computer, 1998. URL: http://www.google.com/ patents?id=PmgCAAAAEBAJ.
10. Sellen A, Kurtenbach G, Buxton W. The Prevention of Mode Errors Through Sensory Feedback // Human Computer Interaction. V. 7 (2). 1992. Р. 141- 164.
