La nueva tecnología creada por un equipo de investigadores de Georgia Tech podría hacer que el control de texto u otras aplicaciones móviles sea tan simple como "1-2-3".
Usando chirridos acústicos emitidos por un anillo y recibidos por una pulsera, como un reloj inteligente, el sistema puede reconocer 22 gestos diferentes de micro dedos que podrían programarse para varios comandos, incluida una interfaz de teclado T9, un conjunto de números,o comandos de aplicaciones como reproducir o detener música.
Una demostración en video de la tecnología muestra cómo, con una alta tasa de precisión, el sistema puede reconocer las posturas de las manos usando los 12 huesos de los dedos y los dígitos del '1' al '10' en lenguaje de señas americano ASL.: http://youtu.be/a-R45u5sqFc
"Algunas interacciones no son socialmente apropiadas", dijo Cheng Zhang, el estudiante de doctorado en la Escuela de Computación Interactiva que dirigió el esfuerzo. "Un dispositivo portátil siempre está en ti, por lo que debes tener la capacidad de interactuar a través de esoponible en cualquier momento de manera apropiada y discreta. Cuando hablamos, aún puedo responder de manera rápida que no interrumpe nuestra interacción ".
El sistema también es un paso preliminar para poder reconocer ASL como traductor en el futuro, dijo Zhang. Otras técnicas utilizan cámaras para reconocer el lenguaje de señas, pero eso puede ser molesto y es poco probable que se lleve a todas partes.
"Si mi dispositivo portátil puede traducirlo para mí, ese es el objetivo a largo plazo", dijo Zhang.
El sistema se llama FingerPing. A diferencia de otra tecnología que requiere el uso de un guante o un dispositivo portátil más molesto, esta técnica se limita a solo un anillo para el pulgar y un reloj. El anillo produce chirridos acústicos que viajan a través de la mano y son recogidoshacia arriba por los receptores en el reloj. Hay patrones específicos en los que las ondas de sonido viajan a través de las estructuras, incluida la mano, que pueden ser alteradas por la forma en que se plantea la mano. Utilizando esas posturas, el usuario puede lograr hasta 22 precomandos programados
Los gestos son pequeños y no invasivos, tan simples como tocar la punta de un dedo o posar la mano en los gestos clásicos "1", "2" y "3".
"El receptor reconoce estas pequeñas diferencias", dijo Zhang. "El sonido inyectado desde el pulgar viajará a diferentes caminos dentro del cuerpo con diferentes posturas de las manos. Por ejemplo, cuando su mano está abierta solo hay un camino directo desde elpulgar a la muñeca. Cada vez que haga un gesto en el que cierre un bucle, el sonido tomará un camino diferente y formará una firma única ".
Zhang dijo que la investigación es una prueba de concepto para una técnica que podría ampliarse y mejorarse en el futuro.
La investigación se presentó el mes pasado en la Conferencia ACM de 2018 sobre Factores Humanos en Sistemas de Computación CHI. El artículo se titula FingerPing: Reconocimiento de poses de manos de grano fino usando detección acústica activa en el cuerpo Cheng Zhang, Qiuyue Xue, AnandghanWaghmare, Ruichen Meng, Sumeet Jain, Yizeng Han, Xinyu Li, Kenneth Cunefare, Thomas Ploetz, Thad Starner, Omer Inan, Gregory Abowd.
Los investigadores de este equipo, incluido Zhang, han trabajado en técnicas de gestos únicos similares en el pasado. Zhang se graduó de Georgia Tech en mayo y se unirá al Departamento de Ciencias de la Información de la Universidad de Cornell como profesor asistente de seguimiento de tenencia.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Instituto de Tecnología de Georgia . Original escrito por David Mitchell. Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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