En un avance potencial en la tecnología de detección portátil, los investigadores de la Universidad de Cornell y la Universidad de Wisconsin, Madison, han diseñado un dispositivo montado en la muñeca que rastrea continuamente toda la mano humana en 3D.
El brazalete, llamado FingerTrak, puede detectar y traducir en 3D las muchas posiciones de la mano humana, incluidas las posiciones de las articulaciones de 20 dedos, utilizando tres o cuatro cámaras térmicas en miniatura de baja resolución que leen contornos en la muñeca. El dispositivo podría serUtilizado en la traducción del lenguaje de señas, realidad virtual, salud móvil, interacción humano-robot y otras áreas, dijeron los investigadores.
"Este fue un gran descubrimiento por parte de nuestro equipo: al observar los contornos de la muñeca, la tecnología podría reconstruirse en 3D, con gran precisión, dónde están los dedos", dijo Cheng Zhang, profesor asistente de ciencias de la información y director deEl nuevo SciFi Lab de Cornell, donde se desarrolló FingerTrak, "es el primer sistema para reconstruir la postura de la mano completa en función de los contornos de la muñeca".
Las cámaras anteriores montadas en la muñeca se han considerado demasiado voluminosas y molestas para el uso diario, y la mayoría podría reconstruir solo unos pocos gestos discretos con las manos.
El avance de FingerTrak es un brazalete liviano que permite el movimiento libre. En lugar de usar cámaras para capturar directamente la posición de los dedos, el foco de la mayoría de las investigaciones anteriores, FingerTrak utiliza una combinación de imágenes térmicas y aprendizaje automático para reconstruir virtualmente la mano.Las cuatro cámaras térmicas en miniatura de la pulsera, cada una del tamaño de un guisante, toman múltiples imágenes de "silueta" para formar un contorno de la mano.
Una red neuronal profunda luego une estas imágenes de silueta y reconstruye la mano virtual en 3D. Mediante este método, Zhang y sus colegas investigadores pudieron capturar toda la pose de la mano, incluso cuando la mano sostiene un objeto.
Si bien la tecnología tiene una amplia gama de posibles usos, Zhang dijo que lo más prometedor es su aplicación potencial en la traducción del lenguaje de señas.
"La tecnología actual de traducción del lenguaje de señas requiere que el usuario use un guante o tenga una cámara en el entorno, los cuales son engorrosos", dijo. "Esto realmente podría llevar la tecnología actual a nuevas áreas".
FingerTrak también podría tener un impacto en las aplicaciones de atención médica, específicamente en el monitoreo de trastornos que afectan las habilidades motoras finas, dijo Yin Li, profesor asistente de bioestadística e informática médica en la Facultad de Medicina y Salud Pública de la Universidad de Wisconsin, Madison, quiencontribuido al software detrás de FingerTrak.
"La forma en que movemos nuestras manos y dedos a menudo informa sobre nuestra condición de salud", dijo Li. "Un dispositivo como este podría usarse para comprender mejor cómo los ancianos usan sus manos en la vida diaria, ayudando a detectar signos tempranos de enfermedades comoParkinson y Alzheimer ".
"FingerTrak: seguimiento continuo de pose de manos en 3D mediante siluetas de manos de aprendizaje profundo capturadas por cámaras térmicas en miniatura en la muñeca", se publicó en las Actas de la Asociación de Maquinaria de Computación en Tecnologías Interactivas, Móviles, Usables y Ubicuas. También se presentaráen la Conferencia conjunta internacional ACM 2020 sobre computación generalizada y ubicua, que tendrá lugar prácticamente del 12 al 16 de septiembre.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Cornell . Original escrito por Louis DiPietro. Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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