Incremental and quantitative improvements of two-way interactions with e x tended realities (XR) are contributing toward a qualitative leap into a state of XR ecosystems being efficient, user-friendly, and widely adopted. However, there are multiple barriers on the way toward the omnipresence of XR; among them are the following: computational and power limitations of portable hardware, social acceptance of novel interaction protocols, and usability and efficiency of interfaces. In this article, we overview and analyse novel natural user interfaces based on sensing electrical bio-signals that can be leveraged to tackle the challenges of XR input interactions. Electroencephalography-based brain-machine interfaces that enable thought-only hands-free interaction, myoelectric input methods that track body gestures employing electromyography, and gaze-tracking electrooculography input interfaces are the examples of electrical bio-signal sensing technologies united under a collective concept of ExG. ExG signal acquisition modalities provide a way to interact with computing systems using natural intuitive actions enriching interactions with XR. This survey will provide a bottom-up overview starting from (i) underlying biological aspects and signal acquisition techniques, (ii) ExG hardware solutions, (iii) ExG-enabled applications, (iv) discussion on social acceptance of such applications and technologies, as well as (v) research challenges, application directions, and open problems; evidencing the benefits that ExG-based Natural User Interfaces inputs can introduce to the area of XR.

中文翻译：

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扩展现实中基于 ExG 的新兴 NUI 输入：自下而上的调查

与 e 的双向交互的增量和定量改进X趋势现实 (XR) 有助于实现 XR 生态系统的质的飞跃，进入高效、用户友好和广泛采用的状态。然而，在通往 XR 无所不在的道路上存在多重障碍；其中包括：便携式硬件的计算和功率限制、新交互协议的社会接受度以及接口的可用性和效率。在本文中，我们概述并分析了基于感应电生物信号的新型自然用户界面，可用于应对 XR 输入交互的挑战。基于脑电图的脑机接口，可实现仅思想的免提交互，使用肌电图跟踪身体姿势的肌电输入方法，和注视跟踪眼电图输入接口是在 ExG 的集体概念下联合起来的电生物信号传感技术的例子。ExG 信号采集模式提供了一种与计算系统交互的方式，使用自然直观的动作丰富了与 XR 的交互。本调查将提供自下而上的概述，从 (i) 基础生物学方面和信号采集技术，(ii) ExG 硬件解决方案，(iii) ExG 支持的应用程序，(iv) 讨论社会对此类应用程序和技术的接受度，以及 (v) 研究挑战、应用方向和未解决的问题；证明基于 ExG 的自然用户界面输入可以为 XR 领域带来的好处。ExG 信号采集模式提供了一种与计算系统交互的方式，使用自然直观的动作丰富了与 XR 的交互。本调查将提供自下而上的概述，从 (i) 基础生物学方面和信号采集技术，(ii) ExG 硬件解决方案，(iii) ExG 支持的应用程序，(iv) 讨论社会对此类应用程序和技术的接受度，以及 (v) 研究挑战、应用方向和未解决的问题；证明基于 ExG 的自然用户界面输入可以为 XR 领域带来的好处。ExG 信号采集模式提供了一种与计算系统交互的方式，使用自然直观的动作丰富了与 XR 的交互。本调查将提供自下而上的概述，从 (i) 基础生物学方面和信号采集技术，(ii) ExG 硬件解决方案，(iii) ExG 支持的应用程序，(iv) 讨论社会对此类应用程序和技术的接受度，以及 (v) 研究挑战、应用方向和未解决的问题；证明基于 ExG 的自然用户界面输入可以为 XR 领域带来的好处。(ii) ExG 硬件解决方案，(iii) ExG 支持的应用程序，(iv) 对此类应用程序和技术的社会接受度的讨论，以及 (v) 研究挑战、应用方向和开放问题；证明基于 ExG 的自然用户界面输入可以为 XR 领域带来的好处。(ii) ExG 硬件解决方案，(iii) ExG 支持的应用程序，(iv) 对此类应用程序和技术的社会接受度的讨论，以及 (v) 研究挑战、应用方向和开放问题；证明基于 ExG 的自然用户界面输入可以为 XR 领域带来的好处。