Al contrario que otros enfoques para diferenciar usuarios, Bootstrapper utiliza hardware de bajo coste y permite que las manos de una persona interactúen libremente con la superficie. Como beneficio adicional, las preferencias del usuario se pueden almacenar de acuerdo a sus zapatos, para que si se aleja de la mesa sea más fácil reanudar la actividad a su regreso.
Los intentos anteriores por resolver el problema han pasado por la colocación de sensores en sillas o el uso de cámaras posicionadas encima de una mesa. Otro de los métodos requería que los usuarios llevasen puesto un anillo que emite radiación infrarroja, y del que las cámaras de la mesa táctil hacían un seguimiento.
Patrick Baudisch, profesor de ciencias informáticas en el Instituto Hasso Plattner, y responsable del desarrollado del sistema prototipo con los estudiantes de posgrado Stephan Richter y Christian Holz, afirma que resulta ideal hacer un seguimiento de los zapatos puesto que ofrecen características distintivas como colores, costuras, cordones, logotipos o rayas. También suelen mantener contacto con el suelo, a diferencia de las manos sobre una mesa o el asiento de las sillas, por lo que son más fáciles de rastrear.
Baudisch hace hincapié en que Bootstrapper no pretende ser una característica que ofrezca seguridad. "La gente puede engañar al sistema comprando los mismos zapatos que otro", señala. El objetivo es facilitar la colaboración y registrar el uso de diferentes personas durante muchas sesiones. Los investigadores, por ejemplo, lo utilizaron para resumir los logros de los usuarios en un programa de matemáticas.
Bootstrapper capta imágenes de vídeo de los zapatos usando cámaras ubicadas debajo de la superficie de la mesa. El software extrae información acerca de la textura del zapato y la relaciona con las acciones en la pantalla táctil que se correspondan con las manos y los brazos alineados con los zapatos. Con una pequeña muestra de 18 usuarios y 18 tipos diferentes de zapatos, los investigadores observaron que el sistema puede reconocer a un usuario con una precisión del 89 por ciento.
n"Todo aquel dedicado al desarrollo de pantallas táctiles de gran tamaño sabe que [la diferenciación de los usuarios] es un problema", afirma Daniel Wigdor, profesor de ciencias informáticas en la Universidad de Toronto (Canadá). Wang no estuvo involucrado en la investigación. "La técnica de Bootstrapper es elegante puesto que todos los componente están contenidos en una caja", indica, refiriéndose a la ubicación de las cámaras y luces del prototipo.
Aún así, Bootstrapper no es perfecto. Baudisch señala que si una persona mueve el brazo de una manera que haga que parezca que está alineado con los pies de otra persona, el sistema podría no relacionar al usuario con su gesto. El sistema actual también requiere que al menos se mantenga un pie en contacto directo con el suelo. Y si por ejemplo diferentes usuarios usan el mismo tipo de zapato, tal y como lo harían en el Ejército, la función principal del sistema deja de ser útil.
La mejor manera de identificar a los usuarios alrededor de una mesa táctil es, probablemente, combinando varios métodos, explica Wigdor. Por ejemplo, un sistema como Bootstrapper podría ser complementado con sensores en una silla. "Lo veo como parte de una técnica que incluya otras dos o tres más", afirma.
Baudisch cree que los elementos de Bootstrapper podrían usarse en espacios abiertos como grandes almacenes. Las cámaras podrían registrar si una persona se ha detenido frente a los jerseys o las carteras, por ejemplo, y a continuación, sugerir una venta a través de un anuncio digital.