एआर और वीआर में नए कलाई कैमरा के साथ प्रगति

अग्रिम वास्तविकता (एआर) और आभासी वास्तविकता (वीआर) एक नए कलाई-वorn उपकरण के निर्माण के साथ एक कदम आगे बढ़ गए हैं जो 3डी हाथ मुद्रा अनुमान लगा सकता है। यह उपकरण टोक्यो इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी (टोक्यो टेक) के शोधकर्ताओं द्वारा बनाया गया था, साथ ही कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय, सेंट एंड्रयूज़ विश्वविद्यालय और न्यू साउथ वेल्स विश्वविद्यालय की टीमों के साथ।

नए सिस्टम का मुख्य बिंदु एक कैमरा है जो हाथ के पीछे की तस्वीरें ले सकता है। यह डोर्सलनेट नामक एक न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करके ऐसा करता है। न्यूरल नेटवर्क गतिशील इशारों की पहचान करने में सक्षम है।

एआर और वीआर उपकरणों का उपयोग बढ़ रहा है, खासकर स्वास्थ्य, खेल और मनोरंजन जैसे उद्योगों में। यह नई प्रगति उद्योग को वर्तमान में उपयोग की जाने वाली अधिक भारी विधियों से दूर ले जाने में मदद करेगी, जिनमें बड़े दस्ताने शामिल हैं जो प्राकृतिक आंदोलन को कठिन बनाते हैं।

3D हाथ मुद्रा पहचान प्रणाली

शोध टीम का नेतृत्व टोक्यो टेक के हिदेकी कोइके ने किया था।

शोधकर्ताओं के अनुसार, “यह काम पहला दृष्टि-आधारित वास्तविक समय 3डी हाथ मुद्रा अनुमानित है जो हाथ के पीछे के क्षेत्र से दृश्य विशेषताओं का उपयोग करता है। प्रणाली में एक कैमरा शामिल है जो डोर्सलनेट नामक एक न्यूरल नेटवर्क द्वारा समर्थित है, जो हाथ के पीछे में परिवर्तन का पता लगाकर सटीक रूप से 3डी हाथ मुद्रा का अनुमान लगा सकता है।”

उपकरण में एक कैमरा है और यह कलाई पर पहना जाता है, और यह एक 3डी हाथ मुद्रा पहचान प्रणाली के रूप में कार्य करता है। उपकरण का सबसे महत्वपूर्ण पहलू, जो एक स्मार्टवॉच के समान हो सकता है, यह है कि यह हाथ की गति को तब भी पकड़ सकता है जब पर्यावरण और उपकरण स्वयं चलता है।

सटीकता और प्रारंभिक परीक्षण

शोध ने दिखाया कि नए विकसित प्रणाली पिछले प्रयासों से बेहतर प्रदर्शन करती है। विशेष रूप से, यह गतिशील इशारों को पहचानने में औसतन 20% अधिक सटीक है। जब 11 अलग-अलग पकड़ प्रकारों की पहचान करने की बात आती है, तो इसकी सटीकता दर 75% है।

प्रारंभिक परीक्षणों ने दिखाया कि प्रणाली का उपयोग स्मार्ट उपकरणों को नियंत्रित करने के लिए किया जा सकता है। इन अनुप्रयोगों में ऐसी चीजें शामिल हैं जैसे कि एक स्मार्टवॉच का समय बदलना केवल उंगली के कोण को बदलकर। इसके अलावा, शोधकर्ताओं ने दिखाया कि यह एक आभासी माउस या कीबोर्ड के रूप में कैसे कार्य कर सकता है, जिससे कलाई की घूर्णन जैसी क्रियाएं एक सूचक को नियंत्रित कर सकती हैं।

शोधकर्ताओं के अनुसार, प्रणाली को वास्तविक दुनिया में उपयोग करने के लिए और सुधार की आवश्यकता होगी। उदाहरण के लिए, उन्हें एक अधिक उन्नत कैमरे का उपयोग करने की आवश्यकता होगी जो तेजी से कलाई की गति को पकड़ सके और विभिन्न प्रकाश स्थितियों को संभाल सके।

शोध 33वें एसीएम सिम्पोजियम ऑन यूजर इंटरफेस सॉफ्टवेयर एंड टेक्नोलॉजी (यूआईएसटी) पर प्रस्तुत किया जाएगा, जो 20-23 अक्टूबर, 2020 को आभासी रूप से आयोजित किया जाने वाला है।