PDAs 上的完成時間： 我們記錄了參與者在 PDAs 分別用三個介面編輯一個 2 分鐘 長的影片，各花了多少時間。結果顯示於圖十一的左半部。各個介面的平均所需時間是：
(UI-A) 4 分 32 秒，(UI-B) 3 分 58 秒，以及 (UI-C) 2 分 48 秒。11 位參與者中，10 位在 (UI-C)花的時間最少。所有的參與者在 (UI-B)所花時間都比 (UI-A)少。這樣的結果顯示 了 keyframe-only 編緝介面提供了較佳的效率。並且，keyframe-only storyboard editing interface 能夠最快完成任務。
根據我們的面談，參與者描述說故事板的介面能夠幫助他們同時看到多個 key frames，他們可以很快地辨識出哪個影格是他們不想要的。一些參與者也提到在 frame-by-frame 的 介 面 中 ， 他 們 必 需 花 很 大 的 注 意 力 在 螢 幕 上 。 要 找 到 想 要 的 mark-in/mark-out frame 太花心力，因此十分困難。
smart phones 上的完成時間：我們記錄了參與者在 smart phones 分別用三個介面編 輯一個2 分鐘長的影片，各花了多少時間。結果顯示於圖十一的右半部。各個介面的平 均所需時間是：(UI-A) 9 分 40 秒，(UI-B) 6 分 2 秒，以及 (UI-C) 5 分 19 秒。6 位參與 者中，5 位在(UI-C)花的時間最少。結果顯示參與者在 smart phones 上做編輯所花時間會 比在PDAs 上多。這樣是很合理的，因為在較小的手機螢幕上本來就比較難以操作。
PDAs 上主觀的滿意度： 參與者回答表格五上所列的問題。他們的回應列於表格六 的左半邊。結果顯示使用認為keyframe-only storyboard editing 有最高的剪輯品質。我們 的解釋是，當使用frame-by-frame 剪輯時，一般使用者並不願意花太多的時間在找最好 的mark-in 和 mark-out points。因此，參與者會發現，我們用 SBD 演算法所找出的界線 其實已經足夠好，可以切出他們所不想要的鏡頭了。結果也顯示使用者在容易使用及容
易學這二點給了keyframe-only storyboard editing 最高的分數。參與者提到 keyframe-only storyboard interface 的優點如下： (1) 它允許使用者很快的在各個鏡頭間切換，及(2)它 允許使用者很快的刪除不要的鏡頭—僅需單點代表該鏡頭的 frame 就行了。
整體經驗的結果顯示，在三種編輯介面中， UI-C (key frame + storyboard)一致被認 為是最令人滿意的(100%)，而 64% (7 位) 參與者覺得 UI-B 比 UI-A 令人滿意。
smart phones 上主觀的滿意度：參與者回答表格五上所列的問題。他們的回應列於 表格六的右半邊。結果顯示，使用認為keyframe-only storyboard editing 有最高的剪輯品 質。因為smart phones 的 UI 更受限制，frame-by-frame 的編輯品質會比在 PDAs 上還差。
整體經驗的結果顯示，在三種編輯介面中，4 位(67%)參與者認為 UI-C (key frame + storyboard)是最令人滿意的，而 5 位(83%)參與者覺得 UI-B 比 UI-A 令人滿意。
圖十一 影片剪輯完成時間。綠色點為平均完成時間，藍色線為標準差。
表格六 對表格五中問題的回應結果
(a) Results for PDAs (b) Results for Smart Phones
mProducer 的 User Study
我們做了一個user study 來評估使用者使用 mProducer 的整體經驗 — 包括在 PDAs
和smart phones 上以拍攝地點為基礎的影片管理介面和 keyframe-only 的編輯介面。
程序：我們提供每位參與者一台含有mProducer 系統的 PDA 或 smart phone，其配件包 含了GPS receiver 和數位攝影機。
1. 首先我們會先簡單的介紹這次 user study 的目的和程序，然後示範如何使用 PDA 或 smart phone 中的 mProducer 來拍攝及編輯影像。
2. 參與者可以拍攝任何類型的影片。我們會鼓勵參與者在校園中四處走動並拍攝 他們覺得有趣的東西。影片的總長必需是十分鐘，但不限定其中包含多少個片 段。
3. 參與者拍完影片後，就立即用 mProducer 的編輯元件進行影片的剪輯。我們要 求參與者自己選出二段影片來編輯。在做剪輯的同時，參與者被要求 “think aloud”，讓我們可以知道他們的意圖及他們對使用 mProducer 的認知程序。
4. 編輯後，我們會要求參與者填寫一份問卷並且討論他們對 mProducer 的整體使 用經驗。這份問卷包含了一些統計資料：參與者使用行動裝置和影片編輯工具 的經驗、他們對 mProducer 的印象(使用前和使用後)、尋找不同影片及二個要 剪輯的影片時的經驗、以及其它任何他們覺得我們可以做的改進。
PDAs 上的整體使用經驗： 一般而言，參與者在問卷及”think-aloud”過程的回應都是非 常正面的。其中一位參與者是這麼描述mProducer：「這套系統用起來滿酷的。」另一位 參與者說到：「keyframe-only storyboard 的編輯方式對我要刪除某個不喜歡的片段很有幫 助，在電腦中的剪輯軟體也應該增加這個功能才對!」還有一位參與者說：「以地圖的方 式管理影片可以很容易找到我要的影片。」
所有的參與者都提到用keyframe-only storyboard 介面來編輯既快又容易。其中一些 參與者提到slideshow 介面可以提示他們該影片的大致的內容，然後使用 storyboard 時可 以更快上手，找到要剪輯的部份。因此，他們建議可以同時提供二種介面，讓他們隨時 可以切換使用。有一位參與者建議我們應該在室內GPS receiver 無法運作的地方提供其 它種定位方式。有一些參與者說影片管理的地圖介面有時後反應很慢。
Smart phones 上的整體使用經驗：一般而言，參與者在問卷及”think-aloud”過程的回應 都是非常正面的，並且和PDA 的使用者有相似的想法。然而，PDAs 和 smart phones 因 為螢幕大小和操作方式不同，也使得mProducer 在二個平台上設計有所差別。這些差異 描述如下。第一，在PDA 中的 mProducer，使用者偏好 storyboard editing interface，因 為他們可以同時看到多個key frames，這樣可以幫助他們很快地辨識出哪些鏡頭是他們 想要、而哪些是要刪除的。在smart phones 上，部份參與者也提到了 storyboard interface 的這項優點。但是部份參與者也發現要在已經很小的手機螢幕中擠進多張frames，會讓 這些frames 變得太小，反而看不清楚。因此，在 smart phones 上，storyboard 和 slideshow
介面並沒有明顯的優劣之分。12 個參與者中，其中有 8 個偏好用 storyboard 介面來瀏覽 影片，當要移除連續的鏡頭時，他們會先切換到 slideshow 介面來完成刪除的動作。3 個參與者只使用storyboard interface，1 個參與者只使用 slideshow interface。
第二，使用者有時後會想要快轉到中間的 key frame，或者一次跳過 4~5 個 key frames，以加快到達某個 key frame。在 PDAs 上，可以很容易的使用 scrollbar 和觸控式 螢幕達到目的。然而，在smart phones 上，使用者能用的輸入介面只有 keypad。一些參 與者於是建議我們可以設定一些熱鍵來達到同樣的效果。一些參與者也說，因為沒辦法 像PDAs 上有 icon 可以點選，他們必需用 smart phones 上那些很小的按鈕來打開”option”
的選單，再選擇想要的指令。這樣實在很不方便。因此，他們希望有一些符合直覺並且 簡單的操作介面，例如設計一組熱鍵，可以簡少需要按鈕的次數。
第五部份 - 【室內定位系統】
1. 前言與研究目的
在背景環境感知的應用系統中，人員與物體的位置是最被廣泛使用的資訊。為了支 援此類位置感知的應用系統，在過去十年內，許多室內定位系統相繼被提出。例如：Active Badge, Active Bat, Cricket, RADAR, and Ekahau。但是此類定位系統鮮少有走出研究單位 而成功打入市場者。無法被廣泛地採用的主要原因在於此類系統在環境裡需要建置某種 程度的基礎設備支援(包括硬體、安裝、校正及維護管理等)。例如：Active Badge、Active Bat 及 Cricket location systems 需要在固定的位置(屋頂/牆壁上)裝設紅外線/超音波發射 器或接收器。為了得到良好的精確度與涵蓋範圍，系統需要大量的發射器或接收器佈於 環境中。如此的系統環境設置超過一般使用者的負荷。以 WiFi 為基礎的定位系統，例 如：RADAR and Ekahau 在環境中需要 WiFi 網路。而 WiFi 使用者藉由接收三到四個 WiFi 存取節點信號而得到自身的位置，精確度約三公尺。此系統需要高密度的 WiFi 存 取節點存在於環境中，在一般的居家環境不會有這樣的環境。除此之外，WiFi 為基礎的 系統需要使用者事先做校正並建構環境中每個不同位置上的 WiFi 信號強度對應圖。這 對一般使用者形成另一種使用上的障礙。
故顯著的減少定位系統對環境中設備的依賴性，成為我們設計 GETA Sandals 系統 的主要動機。GETA Sandals 系統為與子計畫四的位置知覺模組發展小組的合作成果，將 共享虛擬空間的概念推向更多元的使用者與設備中。
2. 研究方法與技術成果
足跡定位系統完全藉由安裝在日本木屐上的感測器來計算該使用者的位置。使用者 只需要穿上特製的木屐，且不需要額外的設定與校正，便可進行定位。足跡定位系統運 作的基本概念可由圖一說明。當使用者在沙灘上由位置A 走到位置 B，會在地上留下足 跡。故裕追蹤該使用者的位置，系統只需要不斷的量測出每一步足跡間的位移向量，並 以出發點為基準點，將每一步的位移向量加起來，便可得到使用者現在的位置。
v
起始參考點
v
現在位置
位移向量 位移向量 Σ 每一步的位移向量
圖一. 足跡追蹤法：將每一步的位移向量相加便可得到使用者現在的位置.
足跡追蹤系統的原型使用了下列四種感測器，如圖二所示。(1) 壓力偵測器，(2)超
音波發射/接受器，(3) 方向偵測器，及(4) RFID 讀取器。分別安裝在木屐的下方的兩個 壓力偵測器用來偵測雙腳的移動狀態。當雙腳都落於地面上時，位於左邊木屐上的兩個 超音波接收器會接收到來自於右邊木屐上的超音波信號。利用超音波的飛行時間與三角 測量，系統可以計算出由左邊木屐到右邊木屐間的位移向量。之後再經由方向感測器所 測量到的角度，系統便可以這些位移向量經由座標變換換到一個全域的座標系中相加，
而得到使用者現在的位置。
方向感測器
壓力感測器 RFID讀取器
超音波接收器
超音波發射器
圖二.足跡追蹤系統使用的感測元件
圖三 利用木屐做定位追蹤
足跡追蹤系統有一個缺點。誤差會隨著使用者的步數增加而累積。在每次量測位移 向量時都會產生小量的誤差。考慮一個使用者走從起始點開始走了n 步，該使用者現在
足跡追蹤系統有一個缺點。誤差會隨著使用者的步數增加而累積。在每次量測位移 向量時都會產生小量的誤差。考慮一個使用者走從起始點開始走了n 步，該使用者現在