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新的研究表明,未來的可穿戴設備,如智能手表,可以使用超聲成像來感知手勢。
布里斯托大學布里斯托爾互動小組(BIG)的Mike Fraser教授,Asier Marzo和Jess McIntosh以及大學醫(yī)院布里斯托爾NHS基金會信托基金(UH Bristol)領導的研究小組今年夏天提交了他們的論文[8-11] 5月,在世界上最重要的人機界面會議之一,ACM CHI 2017在美國丹佛舉行。
計算機的數(shù)量正在增長,可穿戴計算機(如智能手表)越來越受歡迎。家庭周圍的設備,如WiFi燈泡和智能恒溫器,也在增加。但是,當前的技術限制了與這些設備交互的能力。
已經(jīng)建議手勢作為在不同環(huán)境中與智能設備交互和控制的直觀且簡單的方式。例如,可以使用手勢來調(diào)暗起居室中的燈光,或者打開或關閉窗戶。手手勢識別可以通過多種方式來實現(xiàn),但傳感器的位置是一個重大的限制,往往排除了某些技術。然而,隨著智能手表成為領先的可穿戴設備,這使得傳感器可以放在手表中以感應手的移動。
研究小組提出前臂的超聲成像可用于識別手勢。超聲成像已經(jīng)在醫(yī)學中使用,例如妊娠掃描以及肌肉和肌腱運動,研究人員發(fā)現(xiàn)這可能被用作理解手部運動的方式。
該團隊使用圖像處理算法和機器學習將肌肉運動分類為手勢。研究人員還進行了一項用戶研究,以找到該技術的最佳傳感器位置。
該團隊的研究結果顯示出非常高的識別準確度,重要的是這種傳感方法在手腕上運行良好,這是理想的,因為它允許未來的可穿戴設備,如智能手表,將這種超聲波技術與感應手勢結合起來。
計算機科學系和BIG集團的博士生Jess McIntosh說:“利用現(xiàn)有技術,有許多實際問題阻礙了將小型便攜式超聲波成像傳感器集成到智能手表中。然而,我們的研究邁出了第一步。什么是最準確的方法來檢測智能手表中的手勢。“
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