諸如手勢之類的身體動作是用戶與計算設備交互的一種潛在解決方案，因為我們人類已經習慣于通過手勢進行交流。要實現這一點，我們需要某種手勢識別系統(tǒng)。但是，傳統(tǒng)的手勢識別系統(tǒng)可能難以使用或影響舒適感。例如通過機械信號來追蹤手部運動的手套型裝置可能會干擾手的自然觸感；難以為有著不同手部大小的不同用戶進行個性化定制。

為了解決上述問題，Facebook探索了一種特別的解決方案。根據美國專利及商標局日前公布了一份最新的專利發(fā)明，這家科技巨頭希望通過一種創(chuàng)新的腕帶式/臂帶式設備來完成用戶手部和手指的追蹤。

Facebook在名為“Armband for Tracking Hand Motion Using Electrical Impedance Measurement（使用電阻抗測量來追蹤手部運動的臂帶”中描述了一種特別的可穿戴設備。他們寫道：“所述可穿戴設備包括布置在可穿戴設備不同位置的傳感器。每個傳感器測量從用戶手腕或手臂傳輸的電信號。位置計算電路耦合至傳感器。位置計算電路利用機器學習模型并根據電信號導出的信息來計算描述用戶手部位置的輸出。”

這家公司進一步解釋了使用電阻抗測量來追蹤手部運動的可穿戴設備：可穿戴設備的傳感器可以接收來自用戶手腕或手臂對應于用戶手部位置的電信號；系統(tǒng)從電信號中提取信息，如說明用戶手臂結構（如肌腱）狀態(tài)的阻抗值，而后者同時能夠說明用戶的手部位置或姿勢；來自電信號的阻抗值或其他提取值可以用作位置計算電路的輸入；位置計算電路利用機器學習模型并根據輸入確定用戶的手部位置。

相關專利：Facebook Patent | Armband for Tracking Hand Motion Using Electrical Impedance Measurement

在一些實施例中，Facebook設想的可穿戴設備可以包括測量用戶手臂運動的慣性測量單元，而后者可以向位置計算電路提供慣性信號以作為用于確定手位置的輸入。在一些實施例中，可以使用從用戶手部視頻圖像中提取的ground truth手部位置來訓練機器學習模型。

需要注意的是，這僅僅只是一份專利，只能說明Facebook對這一方向進行了探索，尚不確定他們是否會或將于何時商業(yè)化相關的發(fā)明技術。

原文鏈接：https://yivian.com/news/56143.html

來源：映維網