研究人员展示了一种用于AR/VR输入的手跟踪腕带FingerTrak

随着虚拟现实和增强现实在视觉保真度和头戴式耳机舒适性方面的稳步发展，研究人员继续致力于比手持控制器更自然的输入解决方案。今天，一组研究人员宣布了FingerTrak，这是一种基于腕带的解决方案，该解决方案使用热像仪以3D方式跟踪手部运动，从佩戴者手腕上的轮廓中提取出20个手指关节位置。

FingerTrak由康奈尔大学科学与技术实验室在威斯康星大学麦迪逊分校的研究人员的协助下开发，FingerTrak使用深度神经网络将安装在手腕上的三个或四个微型热像仪的输入拼接在一起，共同捕获整个手部姿势。使用摄像机生成的轮廓，骨干和回归网络可以估计指尖和关节的位置，尽管结果并不完美，但它们可用于某些形式的VR和AR输入。FingerTrak的其他潜在应用包括人机交互和控制，手语翻译以及移动健康，包括早期发现退化性疾病，如帕金森氏症和阿尔茨海默氏症。

有趣的是，研究人员认为，仅腕部轮廓就足以“准确预测整个手部姿势”，从而将整个传感系统放置在腕部上，而不需要手套，戒指或其他先前发布的技术。一段演示视频显示FingerTrak的手部动作跟踪转化为仿生手的动作，并使计算机能够确定用户何时书写，喝咖啡以及与智能手机进行交互。

也就是说，目前尚不清楚该系统是否能够快速跟踪特定手势，例如一个人正在写什么。研究人员指出，FingerTrak的平均角度误差率在测试期间介于6.46至8.06度之间，具体取决于被测试的背景。换句话说，至少对于某些应用程序，它可能是最好的补充，而不是完全替代高精度的手指跟踪解决方案。

腕上安装的摄像头可以增强VR耳机(如Oculus Quest)中的内外跟踪摄像头，后者可以监控用户头部的手和手指位置。以原型形式，FingerTrak已经很小，可以通过进一步的工程轻松缩小。它主要依赖于非常低分辨率(32 x 24像素)的热像仪，它们的豌豆大小且比最薄的Apple Watch还要薄，尽管需要将其安装在腕带上的多个点上。尽管可以通过较小的解决方案(例如，智能手表)来替代控制硬件，但该原型还依赖于系留的Raspberry Pi板。

FingerTrak将于9月中旬在2020 ACM普及和普适计算国际联合会议上发表。基础文章“ FingerTrak：通过腕上的微型热像仪捕获的深度学习手部轮廓进行连续3D手部姿势跟踪”。

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