手のジェスチャーを追跡できることは、医療、スポーツ、エンターテイメントの分野ですでに需要が高まり始めている拡張現実 (AR) および仮想現実 (VR) デバイスを進歩させる上で非常に重要です。 これまで、これらのデバイスには、自然な動きを妨げる傾向にあるかさばるデータ グローブや、感知範囲が限られたコントローラーが使用されていました。

今回、東京工業大学の小池秀樹氏が率いる研究チームは、将来的にはスマートウォッチと同等になる可能性がある、カメラベースの手首装着型3D手の姿勢認識システムを考案した。 彼らのシステムは、モバイル設定で手の動きをキャプチャできることが重要です。

「この研究は、手の背側領域からの視覚特徴を使用した、視覚ベースのリアルタイム 3D 手の姿勢推定装置としては初めてです」と研究者らは述べています。 このシステムは、手の甲の変化を検出することで 3D の手のポーズを正確に推定できる、DorsalNet という名前のニューラル ネットワークによってサポートされるカメラで構成されています。

研究者らは、彼らのシステムが以前の研究よりも優れており、動的なジェスチャーの認識精度が平均 20% 高く、75 種類の異なる握りの検出精度が XNUMX% に達していることを確認しました。

この研究により、素手による操作をサポートするコントローラーの開発が進む可能性がある。 研究者らは予備テストで、このシステムをスマートデバイスの制御に使用できること、たとえば指の角度を変えるだけでスマートウォッチの時刻を変更できることを実証した。 また、手首を回転させてポインタの位置を制御したり、入力にシンプルな 8 キー キーボードを使用したりすることで、このシステムを仮想マウスまたはキーボードとして使用できることも示しました。

実際の使用には、より高いフレームレートのカメラを使用して手首の素早い動きを捉えることや、より多様な照明条件に対処できるようにするなど、システムのさらなる改善が必要になると彼らは指摘しています。

ストーリーソース：

材料 により提供さ 東京工業大学. 注：コンテンツはスタイルと長さのために編集することができます。