實時并獲得逼真的結(jié)果來捕獲交互式手勢是計算中尤其是以人為中心的計算和運動捕獲技術(shù)中經(jīng)過仔細(xì)研究的問題。人的手很復(fù)雜-屈肌，伸肌和感覺功能的復(fù)雜系統(tǒng)是我們操縱物理對象并相互通信的主要手段。準(zhǔn)確的手部動作捕捉對于許多應(yīng)用(例如游戲，增強現(xiàn)實和虛擬現(xiàn)實領(lǐng)域，機器人技術(shù)和生物醫(yī)學(xué)行業(yè))而言都是相關(guān)且重要的。

來自蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院和紐約大學(xué)的全球計算機科學(xué)家團(tuán)隊，通過開發(fā)用戶友好的，可拉伸感應(yīng)的數(shù)據(jù)手套，以更高精度地捕獲實時，交互式手勢，進(jìn)一步推進(jìn)了這一研究領(lǐng)域。

由ETH Zurich的Oliver Glauser，Shihao Wu，Otmar Hilliges和Olga Sorkine-Hornung和NYU的Daniele Panozzo組成的研究團(tuán)隊將在7月28日至8月1日在洛杉磯舉行的SIGGRAPH 2019上展示他們的創(chuàng)新手套。這次年度聚會展示了在計算機圖形和交互技術(shù)領(lǐng)域最前沿的世界領(lǐng)先的專業(yè)人士，學(xué)者和創(chuàng)造力。

研究人員說，他們的拉伸感應(yīng)手套的主要優(yōu)點是，它們不需要基于攝像頭的裝置(或任何其他外部設(shè)備)，并且可以通過最少的校準(zhǔn)就可以開始實時跟蹤手勢。

“據(jù)我們所知，我們的手套是第一批完全基于拉伸傳感器的精確的手動捕捉數(shù)據(jù)手套，”該研究的主要作者，博士學(xué)位的Glauser說。蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院的學(xué)生。“手套柔軟而纖細(xì)，即使戴著44個嵌入式傳感器，也非常舒適且不顯眼?？梢酝ㄟ^制造實驗室中常用的工具以低成本進(jìn)行制造。”

Glauser和合作者著手克服在復(fù)制精確的手勢方面的一些持久性挑戰(zhàn)。在這項工作中，他們解決了一些障礙，例如在各種環(huán)境和設(shè)置中實時捕獲手勢，以及僅使用用戶友好的設(shè)備和易于學(xué)習(xí)的設(shè)置方法。他們證明，即使在用戶握住身體物體且光線不足的情況下，他們的拉伸感應(yīng)軟手套也能成功實時準(zhǔn)確地計算手勢。

研究人員利用配備有44個拉伸傳感器的手形有機硅化合物，并將其附著在柔軟，薄織物制成的手套上。為了從傳感器讀數(shù)中重建手勢，研究人員使用了一個數(shù)據(jù)驅(qū)動模型，該模型利用了傳感器本身的布局。該模型僅訓(xùn)練一次;為了收集訓(xùn)練數(shù)據(jù)，研究人員使用了一種廉價的現(xiàn)成的手勢重建系統(tǒng)。