Hiểu sự công nhận về điệu bộ trong những bộ áo

Nhận diện điệu bộ đã biến đổi cách người dùng tương tác với thiết bị mặc, di chuyển bên ngoài màn hình cảm ứng và các nút vật lý hướng tới nhiều chất lỏng hơn, phương pháp kiểm soát tự nhiên. từ những đồng hồ thông minh phản ứng với các phim ảnh trên cổ tay để tăng cường kính thực tế được điều khiển bởi sóng tay, những hệ thống này phụ thuộc vào việc giải thích sự di chuyển của con người như là lệnh. Công nghệ cơ bản kết hợp các bộ cảm ứng phần cứng với các thuật toán học phức tạp để phân loại các động trong thời gian thực, cho phép tay hoạt động tự do phát triển trong phạm vi các ứng dụng. Những tiến bộ gần đây đã đẩy độ chính xác qua 95% cho các động thông thường, trong khi giảm khả năng cảm nhận được, làm cho sự tương tác gần như truyền thông tin giao thông tin giao tiếp.

Nguyên tắc chính của việc phát hiện hành động

Hệ thống biểu tượng hiện đại theo một đường ống: vẽ [FLT:] [FLT:] [FLT:] [FLT:] [FLT:] [FLT:]] ] cách tách [FLT:] [FLT: 1]] [FLT:] [FLT: 1]]] [FLT [FLT:]]]] bộ trình bày [FLT:] bộ trình bày [FLT: 2]] [FLT: 3] bộ trình bày [FLT: 3] [F: 3]]] bộ trình bày [F: 3] bộ trình bày [FLT: 3] [F: 3]]] [FLT: 3]]] [FLT: 3]]]]] [FLT: khả năng khả năng khả năng vẽ [F:]]]] [FLT:]] [F:]] [FLT:]]] [FLT:]

Các điểm biến động nhạy cảm đang được sử dụng

  • Đơn vị đo lường cơ quan (MUs): kết hợp các máy gia tốc, gyro Locter, và đôi khi từ kế toán để theo dõi chuyển động và định hướng. IMUs rẻ, năng lượng và tìm thấy ở hầu hết mọi người có thể mặc. Chúng xuất sắc trong việc phát hiện các cử động thô như quay tay, quay cổ tay và vòi.
  • Máy ảnh điện ảnh: máy ảnh thu nhỏ và gần bộ cảm biến độ sâu (v. d., thời gian của chuyến bay) thu tay và di chuyển cơ thể trong 3D. Chúng hiệu lực khả năng theo dõi ngón tay nhỏ nhưng cần thêm năng lượng và nhạy cảm với điều kiện ánh sáng.
  • Chương trình Elctromyography (EMG): Điện từ trên da phát hiện ra tín hiệu điện từ co thắt cơ. EMG có thể nhận ra cử chỉ của ngón tay dù không có chuyển động, làm cho nó có giá trị cho công nghệ trợ giúp và đầu vào lệnh im lặng.
  • Radar và Sonar:) radar doppler (như ở Google Soli) và bộ cảm biến siêu âm có thể phát hiện các động tác vi mô và kết cấu vật chất.

Nhiều hệ thống kết hợp hai hoặc nhiều phương pháp khác nhau - chẳng hạn, kết hợp IMU và EMG để bù đắp cho những điểm mù của mỗi bộ cảm biến. [FLT: 0] chip radar Soli , được nhúng vào điểm ảnh và một số bộ phận giám sát thông minh, cho thấy làm thế nào một bộ cảm biến radar có thể thay thế nhiều đầu vào bằng chuyển động khéo léo của ngón tay.

Những đột phá kỹ thuật gần đây

Trong ba năm qua, việc nhận diện cử chỉ đã được lợi ích từ những tiến bộ trong việc học sâu sắc và trong việc xử lý dịch vụ văn bản. Mô hình , được thiết kế để xử lý ngôn ngữ tự nhiên, đã được điều chỉnh để xử lý dữ liệu cảm biến thời gian, ngoại biên tập LSTM trên các điệu bộ xa xôi. Các nhà nghiên cứu tại MIT và những người khác đã chứng minh rằng [FL: 2] khả năng quản lý [FL:] [FL:] [FL:] [FL:] về dữ liệu không thay đổi] có thể giảm dữ liệu nhãn hiệu cho một cử chỉ mới, % hoặc hơn.

Một bước quan trọng khác liên quan đến việc học , học tập ), cho phép mô hình cải tiến các động tác cá nhân của người dùng mà không tải dữ liệu thô lên đám mây.

Ở bên phần cứng, máy ảnh dựa trên máy ảnh cung cấp những phản ứng nhỏ hơn đáng kể so với các máy ảnh truyền thống và lý tưởng để theo dõi cử chỉ ở các điểm có thể luôn luôn được.

Phần cứng cạnh cho phép khả năng thực hiện giờ bằng tiếng Anh

Chạy mô hình cử chỉ tại địa phương trên đồng hồ hoặc kính cần thiết kiến trúc hiệu quả. Kỹ thuật li ti đã tạo ra mạng có chưa tới 50k tham số có thể phân loại tám động tác trong dưới 5 mét dưới một bộ điều khiển vi mạch CortexM4. Các công ty như [FLT: 0] Yempulse [FLT: 1] cung cấp nền tảng để khởi động các mô hình cho phần cứng năng lượng thấp, cho phép nhận diện cử chỉ trên bộ ắc quy của thiết bị.

Ứng dụng qua quá trình công nghiệp

Điều khiển điệu bộ không còn là điều mới mẻ nữa; nó đang trở thành một công cụ hiệu quả và khả năng tiếp cận trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

Chăm sóc sức khỏe và phục hồi sức khỏe

Bệnh nhân bị suy nhược vận động, như bị chấn thương cột sống hoặc xơ cứng, có thể dùng băng đeo tay EMG để điều khiển thiết bị liên lạc, xe lăn điện, hoặc máy móc. Dây Mypler (và những người kế nhiệm) dịch tín hiệu cơ thành các động cơ và nhấn, cho người dùng một kênh mới để tương tác với máy tính. Trong việc phục hồi chức năng, cảm biến có thể sử dụng các cảm biến có thể thực để tạo phản hồi khi tập thể dục, giúp phục hồi nhanh hơn.

Bị đem ra khám phá và thực tế ảo

Kính AR như các động tác bàn tay Microsoft HoloLens 2 và Magic Leap 2 không cần thiết phải có bộ điều khiển. Người dùng có thể bấm để chọn trình đơn ảo, lấy hình ảnh ba chiều, và di chuyển. [FLT: 0] H và theo dõi độ mở dưới 5m [FLT: 1] là khả năng kết hợp của máy ảnh dạng IM và máy ảnh sâu, làm cho các kinh nghiệm trực tiếp và đáp ứng. Trong ứng, hành động VR, cho phép người chơi nhận diện sử dụng vũ khí hoặc sơn dưới không gian 3D, thay thế bộ điều khiển chuyển động đa dạng.

Công việc rao giảng và kỹ nghệ

Các kỹ sư đeo kính thông minh có thể gọi hướng dẫn sử dụng máy quét vòng đeo tay hoặc cử chỉ tay, giữ cho cả hai tay đều tự do dùng công cụ. [FLT: 0] nhân viên ngành nghiên cứu [FLT: 1] ) trong nhà kho sử dụng máy quét vòng đeo được kích hoạt bằng cách nhấp nháy ngón tay để quét mã vạch, tăng 15–25%. Tương tự, các bác sĩ phẫu thuật trong phòng phẫu thuật có thể định vị hệ thống hình ảnh y tế mà không chạm vào bề mặt vô trùng, rủi ro bị ô nhiễm.

Nhà ở thông minh và động cơ tự động

Đồng hồ thông minh hiện nay cho phép người dùng bỏ qua báo động, chấp nhận các cuộc gọi, hoặc thay đổi các bản nhạc với một cử chỉ đơn giản. Một số nhà sản xuất xe hơi đã tích hợp trong điệu bộ của máy tính bảng điều khiển để điều chỉnh âm lượng, trả lời các cuộc gọi, hoặc thực đơn thông tin định vị - nhiều bằng cách sử dụng một bánh xe quay vòng thời gian cảm biến máy bay không người lái xe để ý đến các cử động ngón tay mà không cần mắt của người lái xe rời khỏi đường.

Tiếp tục thách thức

Dù tiến bộ nhanh, cử chỉ nhận diện bằng cử chỉ mặc được vẫn phải đối mặt với những trở ngại ngăn cản việc nhận con nuôi hoàn vũ.

  • Những hành động tích cực và nhiễu môi trường: Một người có thể nhầm lẫn một tay mạnh mẽ khi đi bộ để “nhận biết sai lệnh.
  • Thiết bị điện và trình điều khiển nhiệt: Lấy mẫu cảm biến liên tục và số pin tiêu hóa. Thiết bị sử dụng phải cân bằng độ chính xác với hiệu suất năng lượng. Các bộ cảm biến dựa trên nhiệt độ và xử lý tương tự hoàn toàn là những đại lộ hứa hẹn.
  • Trình từ vựng từ vựng từ vựng và khả năng đào tạo người dùng: [FLT: 1) Hầu hết thiết bị tiêu dùng hỗ trợ chỉ 4–8 động tác. Mở rộng từ vựng không gây nhầm lẫn hoặc tăng dấu chân bộ nhớ. Các thuật toán mới sử dụng dấu hiệu vi phân có thể cho phép hàng trăm lệnh riêng biệt, nhưng yêu cầu mỗi người dùng phải hiệu chỉnh hệ thống.
  • An ninh và máy ảnh máy ảnh và micro làm tăng sự quan tâm riêng tư; ngay cả radar và EMG có thể thu được thông tin sinh trắc học. Trên xử lý và xử lý dữ liệu không tên là quan trọng, nhưng một số người vẫn luôn cảnh giác với các cảm biến của người dùng.

Một rào cản khác là qua Tổng quát ): một mô hình điệu bộ được đào tạo trên hàng trăm người dùng vẫn không thành công đối với những người có kiểu chuyển động theo nghĩa tượng trưng (v. d., do chấn thương hay biến thể giải phẫu). Cá nhân hoá tốt [FLT: một số cử chỉ cân chỉnh [như Apple và Google bây giờ thực hiện] trợ giúp nhưng thêm ma sát vào tiến trình thiết lập.

Hướng đi tương lai và những cuộc chiến tranh gay go

Nghiên cứu đang đẩy mạnh việc tiến đến các hệ thống hiểu không chỉ “các hành động của người dùng [FLT: 1], nhưng khi người ta làm theo ý nghĩa của bộ hành động này, thì“ cách thức mà bộ não và bộ máy vi tính được dùng để giải thích theo cách rộng hơn.

Việc học [FLT:] được giám sát [FLT: 1] và ) [FLT:] sẽ cho phép thiết bị thích ứng với các điệu bộ và người dùng theo thời gian mà không cần phải sửa đổi chu kỳ nhân tạo. Điều này đặc biệt quan trọng đối với cơ điều khiển cơ, khi cơ chuyển đổi chi phụ của người dùng.

Việc xuất hiện của [FLT: 0]gesare mife trong hệ thống hoạt động (v.g., bộ điều khiển của ADro và iOS 18 của iOS 18 cho thấy trong tương lai, bất kỳ ứng dụng có thể gắn liền với một hệ thống động cơ hành động rộng, giảm nhu cầu của các nhà phát triển để xây dựng sự công nhận từ đầu vào.

Cuối cùng, sự hội tụ của điện tử [FLT:] và năng lượng thấp sẽ dẫn đến cử chỉ dán hoặc các miếng vá có thể được mặc ở nhiều địa điểm khác nhau trên cơ thể, mở ra không gian tương tác mới bên ngoài cổ tay hoặc đầu.

Kết luận

Thông qua các cảm biến thông minh hơn, các thuật toán và hiệu quả hơn xử lý, các thiết bị nhận diện có thể sử dụng giao diện người mặc bây giờ có thể hiểu được phạm vi rộng của các hoạt động tự nhiên với độ chính xác cao và độ nhạy thấp. Khi thử thách xung quanh sức mạnh, sự riêng tư, và tính cá nhân được chỉ định, các cử chỉ nhập vào sẽ trở thành một tính năng thông minh qua đồng hồ nhìn, và màn hình sức khỏe. Mục tiêu cuối cùng là làm cho công nghệ thích nghi với sự di chuyển của con người không phải là cách khác để nó kiểm soát tương lai nơi mà thiết bị là một sóng của một chiếc bàn tay hay bàn tay.