传感器包装的手套学习人类掌握的签名

编辑:深圳恩普包装有限公司- 热度:127℃

从这些地图中,研究人员通过与26个物体的相互作用编制了大约135,000个视频帧的数据集。神经网络可以使用这些框架来预测物体的身份和重量,并提供有关人类掌握的见解。

在论文上加入Sundaram是:CSAIL博士后,Petr Kellnhofer和Jun-Yan Zhu;CSAIL研究生Yunzhu Li;Antonio Torralba,EECS教授,麻省理工学院 - IBM Watson AI实验室主任;和Wojciech Matusik,电气工程和计算机科学副教授,计算制造团队负责人。

研究人员还使用数据集来测量对象交互过程中手部区域之间的协作。例如,当某人使用食指的中间关节时,他们很少使用拇指。但索引和中指的提示始终对应于拇指的使用。“我们第一次量化地表明,如果我使用我的一部分手,我有多大可能使用另一部分手,”他说。

友情链接:                   

document.write ('