挑战遮挡严重环境，研究团队展示高精度手势动捕手套

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无需外部传感器

（映维网 2019年05月13日）来自苏黎世联邦理工学院和纽约大学的Oliver Glauser，Shihao Wu，Daniele Panozzo，Otmar Hilliges和Olga Sorkine-Hornung日前在ACM SIGGRAPH 2019大会展示了一款可以实时捕获高精度手势的伸展感应手套。

这支研究团队指出，其研发的手套可以应对一系列具有挑战性的设置，如遮挡严重的环境或不理想的光照条件，从而支持各种各样的应用，如虚拟现实和增强现实。

据介绍，这款伸展感知应手套可以以高精度捕获手势，无需外部光学设置。团队采用了大部分制备实验室中都有提供的简单工具，同时演示了如何以低成本制造和校准设备。

为了根据内嵌至手套的电容式传感器所提供的数据来重建姿势，这群研究人员提出了一种利用传感器本身的空间布局的深度网络架构。只需训练网络一次，并利用低成本的现有手势重建系统来采集训练数据。然后手套可以即时为每位用户进行校准。

他们指出：“我们已经在一系列的实验中验证了手套的性能，并且探索了不同的模型和校准方法。与商业数据手套相比，我们的重建精度提高了35％。”

更多关于这款手套的信息请参阅论文《Interactive Hand Pose Estimation using a Stretch-Sensing Soft Glove》，并可点击下载与实验相关的数据集。