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随着手势识别项手艺不断发展,它已经应用于AR/VR、手机等多种装备,甚至在VR领域已经与一些游戏连系,带来比手柄更容易上手的体验感。而在AR中,手势识别省去了对手柄的依赖,一线工作人员可随时随地控制AR眼镜,双手不会一直被占用。而在手机端,华为、Pixel等品牌的部门机型也最先支持简朴的手势操作,目的不仅是优化体验感,也可以让你在不碰到手机的距离就能控制,加倍利便。 市面上的手势识别手艺主要基于摄像头图像识别,不外也有基于超声波或雷达的方案。好比,谷歌公布的Project Soli,特点是通过雷达/无线电准确高速追踪物体运动,精度可达亚毫米级别。此外,Ultrahaptics此前也曾开发基于超声波的手势识别和体感反馈模块。 而基于摄像头的手势识别方案应用加倍普遍,只需要摄像头与计算机视觉算法即可实现,市面上的手艺已经对照成熟。一些搭载深感相机的手机可以凭据对人手节点的识别来展望手势,Oculus Quest也搭载了手势识别手艺,,

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,还推出了支持手势的一些游戏,效果还不错。
尽管如此,现在的手势识别手艺的延迟和准确性问题还有待解决和提升。为此,南洋理工大学和悉尼科技大学的科研人员开发了一个模拟大脑理的手势识别架构,该架构接纳机械学习算法,通过剖析延展式应变传感器捕捉到的图像,来识别手势。 据了解,该手势识别架构的比市面上现有的一些手艺准确性更高,即使是在图像源存在噪点或过曝情况下依然能保持较高的识别准确性。而与基于计算机视觉或是超声波/雷达传感的识别方案相比,南洋理工大学研发的架构方案以模拟人脑处置信息为特色,连系图像与躯体感知信息来识别手势,是一种多模态的方案。 该团队科研人员之一Xiaodong Chen示意:手势识别方案的灵感来源于大脑处置信息的方式,在人的大脑中,思索、设计和灵感等高度感知的流动并不只是依赖特定的感知信息,而是从一个综合的多重感官信息中获取。因此,我们决议发现一个连系视觉信息与躯体感知信息的方案,来提升手势识别的准确性。 人类在解决现实的义务时,通常会先连系从周围环境网络的躯体感知信息与视觉信息,这是两种互补的信息,连系在一起之后可以更容易明白需要解决的问题所涉及的所有元素。 Allbet声明:该文看法仅代表作者自己,与www.allbetgame.us无关。转载请注明:这种模拟人脑的盘算方案有望大幅提升手势识别准确性
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