Meta提出基于拇指的机器学习AR/VR微手势系统STMG
基于拇指的机器学习微姿势识别系统
（映维网Nweon 2024年10月18日）AR/VR设备已经开始采用裸手交互来代替控制器。然而，今天的手部输入主要依赖于一个姿势：捏合。另外，与使用摇杆或触控板相比，在内容滚动等用例中，当前的手部运动映射涉及更复杂和更大的手臂运动。
针对这个问题，Meta提出了一种名为STMG的基于拇指的机器学习微姿势系统。STMG微姿势是指拇指在食指桡侧的轻触和滑动。团队将它们映射为移动命令：拇指轻触传送，向左滑动快速转左，向右滑动快速转右。他们同时将它们映射为垂直滚动：向前滑动为向上滚动，向后滑动为向下滚动。
STMG主要通过在头戴设备运行的骨骼追踪识别额外的基于拇指的微姿势来增加姿势空间。团队采用机器学习方法，在食指表面执行的七种拇指姿势中实现了95.1%的识别准确率：四种方向拇指滑动（向左，向右，向前，向后），拇指轻触，指尖按压开始和按压结束。
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