可检测用户手势的高科技臂章解决方案
尽管市面上已经有能够检测用户手势的计算机视觉系统和配备传感器的手套，但加州大学伯克利分校的一支研究团队，还在此基础上推出了一种更加科幻的替代方案。 据悉，计算机视觉系统需要始终看清用户的手部动作，但这同时也引发了对于隐私权益保护的争议，因为摄像头不可避免地会拍到用户的面部。另一方面，基于手套传感器的方案又过于笨重和脆弱。
好消息是，UB Berkeley 开发的能够检测用户手势的高科技臂章，就具有这方面的更显著优势。具体说来是，研究团队开发了一种配备了计算芯片的薄膜型臂章，并且可以缠绕在用户前臂上使用。
在初始化阶段，用户可以先录入对应的手势动作，而后腕带中的电传感器会分析 64 个点位的神经信号，并将之用于基于人工智能的自定义算法的模式训练上。
之后当用户做出相应的动作时，系统就可以将之与独特的神经信号模式进行匹配和判断。现阶段的演示，已经能够支持 21 种不同的手势，包括握拳、伸出大拇指、摊手、以及拨动每一个手指来计数。
更重要的是，随着时间的推移，算法能够不断刷新补偿已有的模式匹配精度。即便因为手臂上出汗而导致臂章传感器偏移（或固定在异常的位置），系统也支持尽可能地识别。
此外为了保障用户的隐私，相关处理工作全部可在集成式的芯片内工作，而不会将任何数据传输到云端。展望未来，研究团队还希望将之用于虚拟现实和人工假肢等电子设备的控制上。
最后，由 Jan Rabaey 教授带领的这项研究的最新进展，已经发表在近日出版的《自然电子》（Nature Electronics）期刊上。
原标题为《A wearable biosensing system with in-sensor adaptive machine learning for hand gesture recognition》。