盡管市面上已經(jīng)有能夠檢測用戶手勢的計算機視覺系統(tǒng)和配備傳感器的手套，但加州大學伯克利分校的一支研究團隊，還在此基礎上推出了一種更加科幻的替代方案。據(jù)悉，計算機視覺系統(tǒng)需要始終看清用戶的手部動作，但這同時也引發(fā)了對于隱私權(quán)益保護的爭議，因為攝像頭不可避免地會拍到用戶的面部。另一方面，基于手套傳感器的方案又過于笨重和脆弱。

好消息是，UB Berkeley 開發(fā)的能夠檢測用戶手勢的高科技臂章，就具有這方面的更顯著優(yōu)勢。具體說來是，研究團隊開發(fā)了一種配備了計算芯片的薄膜型臂章，并且可以纏繞在用戶前臂上使用。

在初始化階段，用戶可以先錄入對應的手勢動作，而后腕帶中的電傳感器會分析 64 個點位的神經(jīng)信號，并將之用于基于人工智能的自定義算法的模式訓練上。

之后當用戶做出相應的動作時，系統(tǒng)就可以將之與獨特的神經(jīng)信號模式進行匹配和判斷。現(xiàn)階段的演示，已經(jīng)能夠支持 21 種不同的手勢，包括握拳、伸出大拇指、攤手、以及撥動每一個手指來計數(shù)。

更重要的是，隨著時間的推移，算法能夠不斷刷新補償已有的模式匹配精度。即便因為手臂上出汗而導致臂章傳感器偏移（或固定在異常的位置），系統(tǒng)也支持盡可能地識別。

此外為了保障用戶的隱私，相關處理工作全部可在集成式的芯片內(nèi)工作，而不會將任何數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫恕Ｕ雇磥恚芯繄F隊還希望將之用于虛擬現(xiàn)實和人工假肢等電子設備的控制上。

最后，由 Jan Rabaey 教授帶領的這項研究的最新進展，已經(jīng)發(fā)表在近日出版的《自然電子》（Nature Electronics）期刊上。

原標題為《A wearable biosensing system with in-sensor adaptive machine learning for hand gesture recognition》。
責編AJX