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微軟研究院：3D移動設備/手勢傳感鍵盤 [複製鏈接]

poonso

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電梯直達

樓主

發表於 2014-4-28 06:44:50 |只看該作者 |倒序瀏覽

　　在今年舉辦的人機交互領域頂級國際會議 CHI2014 上，微軟研究院向外界展示瞭一個新項目，他們已經開發出一種低成本的傳感器解決方案，實現在移動設備上進行 3D 傳感交互從而減少對設備的直接觸摸。

在今年舉辦的人機交互領域頂級國際會議 ACM Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI2014)上，微軟研究院向外界展示瞭一個新項目，他們已經開發出一種低成本的傳感器解決方案，實現在移動設備上進行 3D 傳感交互從而減少對設備的直接觸摸。

微軟研究院表示：“我們采用輕薄、透明以及低成本材料設計出瞭一個電場傳感，可以追蹤3D的手指和手部動畫，也能夠捕捉移動設備之外的懸空手勢操作。我們簡單的電子驅動器是基於一種現成的芯片，並不需要構建自定義的模擬電子。我們描述我們的透明電極陣列的設計，利用一個機器學習算法對信號接收器的 3D 位置進行映射。我們展示瞭對非接觸式的運動姿態進行精確的 3D 手部和手指定位。”

    去年，外媒 The Verge 曾報道，諾基亞首款 Windows Phone 8.1 設備將會采用某種手勢檢測技術，但最終並沒有兌現。我們預計微軟和諾基亞很可能會將這項技術應用在其下一代 WP 設備上。
    此外，微軟日前還發佈瞭另一個全新的項目。
    微軟的第二代 Surface Touch Cover 已經支持手勢操作，不過要求必須在鍵盤上執行手勢。然而，微軟研究院日前開展的一個新項目則突破瞭上述限制，支持在鍵盤之外利用手勢操控，這項全新的用戶體驗是基於物理鍵盤上按鍵之間的紅外傳感器來進行識別。
    微軟研究院表示：“我們正在開發一種新型的增強機械鍵盤，利用散佈在物理鍵盤按鍵之間的低分辨率短距離紅外線傳感矩陣，對直接接觸鍵盤或者鍵盤正上方區域的多種手勢控制進行識別，結果獲得瞭高幀頻的運動數據，但是整體還是比較粗糙。我們改進瞭一個機器學習，在其僅支持靜態分類的基礎上，添加瞭動態和時間維度的手勢控制。我們計劃采用動作簽名，一種可以利用雙運動歷史圖像和隨機預測分類器的技術來識別大量的運動姿態。目前，我們隊每一幀分類的捕捉已經達到 75.6% 的準確度。當然，這個項目現在還不成熟，我們還會根據用戶的反饋來改進產品。
    視頻鏈接：http://winfuture.de/video/embed/11943.html [via:weiphone]