Tin tức Vũ trụ TV

Vòng đeo tay cảm biến 3D báo hiệu tương lai của công nghệ thiết bị đeo

Ngày:
Th7 29, 2020
Tóm lược:

Trong một bước đột phá tiềm năng trong công nghệ cảm biến đeo được, các nhà nghiên cứu đã thiết kế một thiết bị gắn trên cổ tay, liên tục theo dõi toàn bộ bàn tay con người dưới dạng 3D.

Share:
CÂU CHUYỆN ĐẦY ĐỦ

FingerTrak
FingerTrak

Trong một bước đột phá tiềm năng trong công nghệ cảm biến đeo được, các nhà nghiên cứu từ Đại học Cornell và Đại học Wisconsin, Madison, đã thiết kế một thiết bị gắn trên cổ tay, liên tục theo dõi toàn bộ bàn tay con người dưới dạng 3D.

Vòng đeo tay được gọi là FingerTrak có thể cảm nhận và dịch sang 3D nhiều vị trí của bàn tay con người, bao gồm 20 vị trí khớp ngón tay, sử dụng ba hoặc bốn máy ảnh nhiệt thu nhỏ, độ phân giải thấp, đọc các đường viền trên cổ tay. Các nhà nghiên cứu cho biết thiết bị này có thể được sử dụng trong dịch thuật ngôn ngữ ký hiệu, thực tế ảo, sức khỏe di động, tương tác giữa người và robot và các lĩnh vực khác.

Cheng Zhang, trợ lý giáo sư khoa học thông tin và giám đốc mới của Cornell chia sẻ: “Đây là một khám phá lớn của nhóm chúng tôi – rằng bằng cách nhìn vào đường viền cổ tay của bạn, công nghệ có thể tái tạo lại dưới dạng 3D, với độ chính xác cao, nơi ngón tay của bạn. Đây là hệ thống đầu tiên để tái tạo lại tư thế bàn tay đầy đủ của bạn dựa trên các đường viền của cổ tay.”

Các máy ảnh gắn trên cổ tay trước đây được coi là quá cồng kềnh và gây khó chịu cho việc sử dụng hàng ngày, và hầu hết chỉ có thể tái tạo lại một vài cử chỉ tay rời rạc.

Bước đột phá của FingerTrak là một vòng đeo tay nhẹ cho phép di chuyển tự do. Thay vì sử dụng máy ảnh để chụp trực tiếp vị trí của các ngón tay, trọng tâm của hầu hết các nghiên cứu trước đây, FingerTrak sử dụng kết hợp hình ảnh nhiệt và học máy để hầu như tái tạo lại bàn tay. Bốn máy ảnh nhiệt thu nhỏ của vòng đeo tay – mỗi chiếc có kích thước bằng hạt đậu – chụp nhiều hình ảnh “hình bóng” để tạo thành một đường viền của bàn tay.

Sau đó, một mạng lưới thần kinh sâu sẽ ghép các hình bóng này lại với nhau và tái tạo lại bàn tay ảo trong 3D. Thông qua phương pháp này, Zhang và các nhà nghiên cứu đồng nghiệp của mình đã có thể chụp được toàn bộ tư thế tay, ngay cả khi tay đang cầm một vật.

Mặc dù công nghệ này có một loạt các ứng dụng có thể có, Zhang cho biết hứa hẹn nhất là ứng dụng tiềm năng của nó trong dịch thuật ngôn ngữ ký hiệu.

Công nghệ dịch ngôn ngữ ký hiệu hiện tại yêu cầu người dùng đeo găng tay hoặc có máy ảnh trong môi trường, cả hai đều cồng kềnh. Điều này thực sự có thể đẩy công nghệ hiện tại vào các lĩnh vực mới.

YinTrak cũng có thể có tác động đến các ứng dụng chăm sóc sức khỏe, đặc biệt là trong các rối loạn theo dõi ảnh hưởng đến kỹ năng vận động tinh, Yin Li, trợ lý giáo sư về sinh học và tin học y tế tại Đại học Wisconsin, Đại học Y khoa Madison và Y tế công cộng, người đã đóng góp cho phần mềm đằng sau FingerTrak.

Cách chúng ta di chuyển bàn tay và ngón tay thường nói về tình trạng sức khỏe của chúng ta. Một thiết bị như thế này có thể được sử dụng để hiểu rõ hơn về cách người già sử dụng tay trong cuộc sống hàng ngày, giúp phát hiện sớm các dấu hiệu bệnh như Parkinson và Alzheimer.

“FingerTrak: Theo dõi tư thế bàn tay 3D liên tục bằng các hình bóng bàn tay sâu học được chụp bằng máy ảnh nhiệt thu nhỏ trên cổ tay”, đã được xuất bản trong Kỷ yếu của Hiệp hội Máy tính trên các công nghệ tương tác, di động, có thể đeo và di động. Nó cũng sẽ được trình bày tại Hội nghị chung quốc tế ACM năm 2020 về tính toán phổ biến và phổ biến, diễn ra hầu như từ ngày 12 đến 16 tháng 9.


Nguồn truyện:

Tài liệu được cung cấp bởi Đại học Cornell . Bản gốc được viết bởi Louis DiPietro. Lưu ý: Nội dung có thể được chỉnh sửa cho kiểu dáng và độ dài.


Tạp chí tham khảo :

  1. Fang Hu, Peng He, Songlin Xu, Yin Li, Cheng Zhang. FingerTrak . Thủ tục tố tụng của ACM về công nghệ tương tác, di động, có thể đeo và phổ biến , năm 2020; 4 (2): 1 ĐÔI : 10.1145 / 3397306

Bài viết liên quan

Bài viết mới