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手勢識別系統(tǒng):電阻抗成像(EIT)+深度學習

時間:2019-09-17 瀏覽量:962

——商業(yè)化的產(chǎn)品案例,引自DTing-虎嗅網(wǎng)

產(chǎn)品簡介


DTing是一款感知交互設(shè)備,主要應(yīng)用于手勢識別,它依靠的是表面肌肉電信號和慣性原件技術(shù),能通過裹在人體前臂上的傳感器來監(jiān)測手指牽引的相應(yīng)肌肉群,并依靠核心算法翻譯、轉(zhuǎn)化成相應(yīng)的信號輸出。

DTing將肌肉電傳感技術(shù)和人工智能技術(shù)相結(jié)合,建立了生物信號在醫(yī)學和健康領(lǐng)域以外的創(chuàng)新型應(yīng)用----人機交互。我們使用前臂肌肉群的表面肌肉電信息來進行手勢的識別,既避免了現(xiàn)有機器視覺識別方式對于使用環(huán)境和場景的限制,又可以在使用的過程中避免占用雙手。使得DTing可以實現(xiàn)手指手勢、手腕動作和前臂動作的綜合識別,在3D空間中進行。

基于高分辨率的電阻抗成像提高手勢識別

Abstuct


Electrical Impedance Tomography (EIT,電阻抗成像) was recently employed in the HCI domain to detect hand gestures using an instrumented smartwatch.
This prior work demonstrated great promise for non-invasive, high accuracy recognition of gestures for interactive control(手勢識別的交互). We introduce a new system that offers improved sampling speed and resolution. In turn, this enables superior interior reconstruction and gesture recognition.
More importantly, we use our new system as a vehicle for experimentation – we compare two EIT sensing methods and three different electrode resolutions. Results from in-depth empirical evaluations and a user study shed light on the future feasibility of EIT for sensing human input.

總結(jié):EIT的成像原理類同CT,本文基于不同動作肌肉群的成像不同做手勢的識別。結(jié)合了CNN+圖像-》分類問題的套路,正確率也不錯。

Zhang Y, Xiao R, Harrison C. Advancing Hand Gesture Recognition with High Resolution Electrical Impedance Tomography[C]//Proceedings of the 29th Annual Symposium on User Interface Software and Technology. ACM, 2016: 843-850.

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