Welche Fortschritte durch die neue Wrist Kamera in VR und AR erzielt werden konnten.

Augmented Reality (AR) und Virtual Reality (VR) sind mit der Schaffung eines neuen am Handgelenk getragenen Geräts zur 3D-Handposenschätzung einen Schritt weiter gekommen. Das Gerät wurde von Forschern des Tokyo Institute of Technology (Tokyo Tech) zusammen mit Teams der Carnegie Mellon University, der University of St. Andrews und der University of New South Wales entwickelt.

Der Hauptpunkt des neuen Systems ist eine Kamera, die in der Lage ist, Bilder auf dem Handrücken zu erfassen. Dies geschieht durch den Einsatz eines neuronalen Netzwerks mit der Bezeichnung DorsalNet. Das neuronale Netzwerk ist in der Lage, dynamische Gesten zu identifizieren.

Der Einsatz von AR- und VR-Geräten nimmt zu, insbesondere in Branchen wie Gesundheit, Sport und Entertainment. Diese neue Entwicklung wird dazu beitragen, die Industrie von den sperrigen Methoden wegzubewegen, auf die man sich derzeit verlässt, zu denen große Handschuhe gehören, die die natürliche Bewegung erschweren.

3D Hand Pose Recognition System.

Das Forschungsteam wurde von Hideki Koike von der Tokyo Tech geleitet.

Laut den Forschern „ist diese Arbeit der erste bildbasierte Echtzeit-3D-Hand Pose Estimator, der visuelle Merkmale aus der dorsalen Handregion verwendet. Das System besteht aus einer Kamera, die von einem neuronalen Netzwerk mit der Bezeichnung DorsalNet unterstützt wird, das 3D-Handposen genau abschätzen kann, indem es Veränderungen auf dem Handrücken erkennt.

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Das Gerät verfügt über eine Kamera, wird am Handgelenk getragen und fungiert als 3D-Hand Pose Recognition System. Die wichtigste Innovation ist die Fähigkeit, dass es Handbewegungen erfassen kann, selbst wenn sich die Umgebung und das Gerät selbst bewegen.

Genauigkeit und vorläufige Tests.

Die Untersuchung hat gezeigt, dass das neu entwickelte System besser funktioniert als frühere Versuche. Insbesondere ist es im Durchschnitt 20% genauer bei der Erkennung dynamischer Gesten. Wenn es darum geht, einen bestimmten 11 verschiedenen Greiftypen zu identifizieren, hat es eine Genauigkeitsrate von 75%.

Die vorläufigen Tests zeigten, dass das System zur Steuerung intelligenter Geräte eingesetzt werden kann. Zu diesen Anwendungen gehören Dinge wie die Änderung der Zeit einer Smart-Uhr durch einfaches Ändern des Fingerwinkels. Darüber hinaus zeigten die Forscher, wie es als virtuelle Maus oder Tastatur fungieren könnte, die Aktionen wie die Rotation des Handgelenks zur Steuerung eines Zeigers ermöglicht.

Nach Ansicht der Forscher muss das System noch weiter verbessert werden, damit es in der realen Welt eingesetzt werden kann. So müssen sie beispielsweise eine fortschrittlichere Kamera mit einer höheren Bildfrequenz verwenden, um schnellere Handgelenkbewegungen zu erfassen und mit verschiedenen Blitzbedingungen umgehen zu können.

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