您当前位置: 93913首页 > 新闻中心 > 技术速递 > 亚利桑那州立大学研究人员演示全新手部追踪系统“FMKit”

亚利桑那州立大学研究人员演示全新手部追踪系统“FMKit”

2020-06-30 来源:93913 作者:威廉

摘要:据外媒venturebeat报道,美国亚利桑那州立大学的研究人员演示了一个名为FMKit的全新系统,通过该系统VR头显能够精确追踪用户单个手指的运动,并能识别用户手指在半空中的手写动作。
据外媒venturebeat报道,美国亚利桑那州立大学的研究人员演示了一个名为“FMKit”的全新系统,通过该系统VR头显能够精确追踪用户单个手指的运动,并能识别用户手指在半空中的手写动作。
研究人员经过测试对比发现FMKit系统追踪功能比Leap Motion和Oculus Quest的手部追踪功能性能更优越,其可以将用户单个手指的路径记录在3D空间中,并与四个手写样本数据进行比较,从而择优进行精确追踪定位。FMKit系统所提供的指尖书写功能可用于识别单个用户,并通过安全密码对用户进行身份验证以及创建替代手柄的文本输入。
该系统的用途不仅仅在于将用户在半空中书写的英语或汉语单词转换为文本,其潜在的商业应用场景也十分广泛,用户不仅可以在半空中书写独特的签名,更能解锁受保护的XR头显或应用,从而促使企业采用更高级别的个性化数字内容保护解决方案。
FMKit当前支持两种类型的输入设备:每秒运动110次的Leap Motion手柄和每秒运动50次的自定义惯性测量数据手套,并使用Python模块来收集各项数据,预处理和可视化扫描信号。通过用户识别比对,FMKit搭配Leap Motion手柄其追踪精度可达93%以上,搭配数据手套的追踪精度更达到96%以上。但是在手写识别方面,测试结果显示使用Leap Motion手柄的效果更好,不过该系统最多只能在87.4%的时间内准确识别单词,这说明FMKit系统还不足以取代语音输入来进行听写输入。
目前美国亚利桑那州立大学的研究人员Duo Lu、Linzhen Luo、Dijiang Huang和Yeye Yang已在GitHub上发布了FMKit的源代码,并希望有更多的人能够参与该项目的研究。

【93913原创内容,转载请注明及回链】
长按指纹识别二维码关注93913虚拟现实

相关阅读