一種新的手勢(shì)追蹤方法被披露,進(jìn)行非常準(zhǔn)確的手部跟蹤
手部跟蹤在增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中非常有用，因?yàn)樗峁┝艘子谑褂玫淖匀挥脩艚缑鎭砼c數(shù)字信息交互，但它通常需要特殊的深度傳感器和獨(dú)立處理器等密集且昂貴的技術(shù)。谷歌的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的愿景是使用Google Glass一般輕便的可穿戴設(shè)備來完成這一操作。 今天，一種新的手勢(shì)追蹤方法被披露，它只使用前置攝像頭和基于AI算法的處理流程，就可以進(jìn)行非常準(zhǔn)確的手部跟蹤。
該技術(shù)的主要?jiǎng)?chuàng)新是使用傳統(tǒng)算法來檢測(cè)手掌，然后使用基于AI的模型來預(yù)測(cè)手指的位置，并將這一運(yùn)算代碼命名為MediaPiPe的跨平臺(tái)框架。
MediaPipe可以在手和手指上最多映射21個(gè)點(diǎn)，精度高達(dá)96％，并且可以在移動(dòng)設(shè)備上完成所有操作（即不在云端）。
我們可以想象Google會(huì)在他們的獨(dú)家設(shè)備上使用它，目前傳聞中的Pixel 4已經(jīng)包括用于手勢(shì)控制的Soli傳感器。理想情況下，新技術(shù)的出現(xiàn)將使創(chuàng)建豐富的AR體驗(yàn)變得容易和便宜，并且能夠創(chuàng)建廉價(jià)但功能強(qiáng)大的AR眼鏡。
聲明：本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人，不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用，如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題，請(qǐng)聯(lián)系本站處理。
舉報(bào)投訴
-
谷歌
+關(guān)注
關(guān)注
27文章
6177瀏覽量
105695 -
AR眼鏡
+關(guān)注
關(guān)注
4文章
540瀏覽量
23284 -
AI算法
+關(guān)注
關(guān)注
0文章
252瀏覽量
12297
發(fā)布評(píng)論請(qǐng)先 登錄
相關(guān)推薦
一種混合顏料光譜分區(qū)間識(shí)別方法
古代彩繪顏料的分析是科技考古與文物保護(hù)研究的重要內(nèi)容,高光譜是近年來發(fā)展迅速的新興技術(shù),在物質(zhì)識(shí)別上具有廣泛應(yīng)用,提出一種基于高光譜分區(qū)間的混合顏料識(shí)別方法。 一種混合顏料光譜分區(qū)間識(shí)別方法
一種提升無人機(jī)小物體跟蹤精度的方法
這篇文章提出了一種新穎的目標(biāo)跟蹤方法SFTrack，針對(duì)無人機(jī)(UAV)視頻中的獨(dú)特挑戰(zhàn)，采用了三種簡(jiǎn)單有效的策略，尤其是在處理低置信度檢測(cè)、小規(guī)模物體和無人機(jī)運(yùn)動(dòng)方面表現(xiàn)出色。通過在
一種創(chuàng)新的動(dòng)態(tài)軌跡預(yù)測(cè)方法
本文提出了一種動(dòng)態(tài)軌跡預(yù)測(cè)方法，通過結(jié)合歷史幀和歷史預(yù)測(cè)結(jié)果來提高預(yù)測(cè)的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。它引入了歷史預(yù)測(cè)注意力模塊，以編碼連續(xù)預(yù)測(cè)之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系，并通過三重因子注意力模塊實(shí)現(xiàn)了最先進(jìn)的性能。本
一種基于光強(qiáng)度相關(guān)反饋的波前整形方法
基于反饋的波前整形通過散射介質(zhì)聚焦光是一種成熟的方法。在傳統(tǒng)的基于反饋的波前整形中，入射光被分成N個(gè)輸入模式，這些模式由空間光調(diào)制器（SLM）使用N個(gè)段進(jìn)行調(diào)制，每個(gè)段具有相同數(shù)量和大
一種簡(jiǎn)單高效配置FPGA的方法
本文描述了一種簡(jiǎn)單高效配置FPGA的方法，該方法利用微處理器從串行外圍接口（SPI）閃存配置FPGA設(shè)備。這種方法減少了硬件組件、板空間和成本。
光學(xué)跟蹤器接口連接方法有哪些
光學(xué)跟蹤器是一種用于測(cè)量和跟蹤物體位置和運(yùn)動(dòng)的設(shè)備，廣泛應(yīng)用于航空航天、軍事、機(jī)器人、虛擬現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域。光學(xué)跟蹤器接口連接方法是指將光學(xué)
常用的pwm跟蹤控制方式是哪三種
PWM（脈寬調(diào)制）跟蹤控制是一種廣泛應(yīng)用于電機(jī)控制、電源管理、通信等領(lǐng)域的技術(shù)。它通過調(diào)整脈沖的寬度來控制輸出信號(hào)的占空比，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)的精確控制。常用的PWM跟蹤控制方式主要有三種
一種無透鏡成像的新方法
使用OAM-HHG EUV光束對(duì)高度周期性結(jié)構(gòu)進(jìn)行成像的EUV聚光顯微鏡 為了研究微電子或光子元件中的納米級(jí)圖案，一種基于無透鏡成像的新方法可以實(shí)現(xiàn)近乎完美的高分辨率顯微鏡。 層析成像是一種
rup是一種什么模型
部分）開發(fā)的，它基于統(tǒng)一建模語言（UML）和面向?qū)ο蟮能浖_發(fā)方法。RUP提供了一種結(jié)構(gòu)化的方法來開發(fā)軟件，它包括一系列的階段、迭代和里程碑
鴻蒙ArkTS聲明式開發(fā)：跨平臺(tái)支持列表【綁定手勢(shì)方法】 手勢(shì)處理
為組件綁定不同類型的手勢(shì)事件，并設(shè)置事件的響應(yīng)方法。
基于毫米波雷達(dá)的手勢(shì)識(shí)別算法
[6]和紅外[7]光感測(cè)在手部成像和手勢(shì)識(shí)別方面要準(zhǔn)確得多，但毫米波在隱私保護(hù)和能耗方面具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。因此，毫米波是最適合非接觸式手勢(shì)識(shí)別的選擇。特別是毫米波主要用于5G技術(shù)[1]，
發(fā)表于 06-05 19:09
基于毫米波雷達(dá)的手勢(shì)識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
，本文介紹了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手勢(shì)識(shí)別方法。我們使用毫米波雷達(dá)來捕捉手勢(shì)運(yùn)動(dòng)的原始信號(hào)，隨后，通過預(yù)處理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，我們可以捕捉時(shí)間和空間變化，同時(shí)減少噪聲干擾。這導(dǎo)致了
發(fā)表于 05-23 12:12
一種利用光電容積描記（PPG）信號(hào)和深度學(xué)習(xí)模型對(duì)高血壓分類的新方法
高血壓，因?yàn)檫@種情況的初期癥狀并不明顯。高血壓階段的分類也很有用，這樣一個(gè)人就可以根據(jù)他所處的階段進(jìn)行以下生活方式的改變。
光電體積描記法（PPG）是一種檢測(cè)血液循環(huán)變化的光學(xué)方法。它
發(fā)表于 05-11 20:01
追蹤跳線都用哪些場(chǎng)景
鷹眼追蹤跳線是一種用于機(jī)房管理的工具，可以查詢銅纜和光纜(包括超五類、六類、超六類屏蔽/非屏蔽，單模/多模光纖等)。其應(yīng)用場(chǎng)景包括但不限于： 機(jī)房管理：機(jī)房是網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的核心區(qū)域，鷹眼追蹤跳線可用
Meta Quest 62升級(jí)新增手勢(shì)追蹤與控制器共用功能
新的多模式功能有效地解決了這些問題，使得兩種交互方式達(dá)到無縫銜接。更為關(guān)鍵的是，它允許了手勢(shì)和控制器的同時(shí)運(yùn)用。舉個(gè)例子，開發(fā)人員可以利用該特性，改良原本只需單手操作的游戲，如 GOLF+ 和 Walkabout Minigolf，以便監(jiān)測(cè)和利用玩家的另
工商網(wǎng)監(jiān)
評(píng)論