Kinect的工作原理是通过IR镜头投射一些“随机”点阵，然后利用CMOS传感器捕捉它。当场景的深度发生变化时，摄像头捕捉到的点阵也会发生变化。根据这个变化推断出深度信信息。...简介：DeepHand是专为手势识别技术而打造的新系统，其特点是使用了卷积神经网络来模仿人类大脑，进行深度学习，理解手部关节和运动的变化，提高识别的准确率和精细度。...DeepHand采用类似Leap Motion的双摄像头深度感应相机来捕捉用户的手部，配备了专门的算法来解释手部运动。...DeepHand可以识别出手部的关节角度，并通过数字组合来表达出这些角度的变化和形状组合。...这些手势识别设备虽然能够有效地捕捉手部信息，自然的交互符合VR所想带给人们的那种超真实的体验感。然而这些手势识别设备存在的问题也有不少，如识别范围小、精准度不够、有延迟等。
CacheFront 可以实现每秒超过 40M 的在线存储读取，并实现了可观的性能提升，包括 P75 延迟减少 75%，P99.9 延迟减少 67%。这证明它在提高系统效率和可扩展性方面非常有效。...然而，每个数据库都面临着为低读取延迟的高可扩展性应用程序提供服务的挑战。 当一个用例所需的读取吞吐量比我们现有的任何用户都要高时，就会到达“沸点”。...Docstore 可以满足需求，因为它由 NVMe SSD 支持，可以提供低延迟和高吞吐量。然而，在上述场景中使用 Docstore 成本过高，并且会面临许多扩展和运营方面的挑战。...在区域故障转移中，团队要么得维护缓存复制以保持热状态，要么就得承受在其他区域预热缓存时的高延迟。CacheFront 的目标之一就是集中实现并管理这些特性，使团队能够专注于他们的核心逻辑。...时间过短可能会导致请求失败过早以及不必要的数据库负载，而时间过长可能会对延迟产生不利影响。为了解决这个问题，Uber 实现了自适应超时，可以自动基于性能数据动态调整 Redis 操作超时时间。
导读 使用多单元记录，研究人员探究了四肢瘫痪者的运动前皮层（中央回）hand knob区域中面部、头部、手臂和腿部运动如何表现。...该神经代码由(1)代表要移动的肢体的肢体编码组件和(2）代表来自每个肢体的类似运动（例如，手抓和脚趾弯曲）的运动编码组件组成。...大脑图谱研究表明，手部的运动区域也与整个身体相连 绘制大脑的不同部分并确定它们与思想，动作和其他神经功能的对应关系是神经科学领域的研究重点。...Hand Knob区域中面部，头部和对侧手臂和腿部运动的可分离且鲁棒的神经调制 如上图A中，在参与者T5和T7完成提示运动任务时记录他们的神经活动，这些任务指示他们做(或试图做)面部、头部、手臂和腿部的运动...威利特表示:“我们在这项研究中关注的另一件事是手臂和腿的运动匹配，例如，向上移动手腕或向上移动脚踝。我们本以为运动皮层的神经活动模式会有所不同，因为它们是完全不同的一组肌肉。
早在2013年，微软就演示了利用Kinect来使用悬浮手势操作Windows。2015年的时候，微软研究员又开始着手研究手势识别追踪技术handpose。...据了解，研究人员已经找到了如何创建精准可靠的手势追踪算法，通过此算法能够实时扫描用户的手部移动，并且输入到虚拟现实环境中，让用户在虚拟环境中实现和现实世界中相同的交互体验。...去年第一次推出handpose时，微软就介绍了它的大概的工作原理，首先用户把手放在微软的Kinect前面，让传感器采集相关手部运动信息，然而计算机创建出一个3D模型。...换言之，Handpose支持现有的Kinect和其他3D传感摄像头。 手势识别于VR游戏来说是令人惊喜的突破性技术，但是我们还可以将其应用到其他更有创造力的事物中，例如创造艺术或制作音乐。...正如微软领导技术实验室的Adi Diamant所说：“当人们想到手部和手势识别时，他们通常想到可以将这些用于游戏或娱乐。
Kinect重出江湖：更高效的云端处理 微软在Build 2018大会上，正式宣布了Project Kinect for Azure项目，三年未更新且被微软宣布放弃的Kinect重出江湖。...Kinect 4设备的前端可实现之前Kinect的一系列功能，后端则应用了Azure云平台的机器学习、认知服务以及IoT Edge等AI服务。...这个AI协同处理器能够持续运行，除了增加下一代HoloLens的续航能力之外，还可以通过手部分割实现更复杂的手部追踪功能，并且能够在不发送样本至云端的情况下进行设备语音识别。...光引擎：微软正全力以赴地设计与开发 光学方面，现在的Hololens搭载透视全息镜头（配备2块高清光学引擎（16:9）镜片），使用一种高级光学投影系统，具备瞳孔距离自动校准功能，可以极低延迟、生成多维全彩色全息图...这项技术还具有反应快、低延迟的优点，允许传感器追踪非常快速的眼球运动。
近日，北京理工大学机械与车辆学院毕路拯教授团队提出一种神经表征驱动的手部运动解码深度学习模型。...基于ME范式，我们可以从脑电图信号中解码手部的自主运动意图。大量的工作已研究了基于脑电图的单手运动解码。...表1使用不同的特征组合的解码结果比较 本文对单手运动和双手运动进行了六类解码，包括两类单手运动和四类双手运动。...三个时间窗口分别对应于运动开始前、运动开始前和运动开始后的一半时间窗和运动开始后的一半时间窗。 图4 (a)单手、双手、单双手动作分类的解码性能比较。...(b)、(c)、(d)分别为单手运动和双手运动、单双手运动的混淆矩阵图。 图5为滑动解码窗下的分类结果。图5中的彩色线对应所有受试者的平均解码精度，每条灰色线对应一个受试者的解码精度。
(D)实验设置，参与者在笔记本电脑上收到手部运动的视觉提示，提示持续3或4秒，然后休息3或4秒;来源:DOI: 10.3389 / fnins.2021.699631 范斯坦医学研究所的一组研究人员深入大脑...，破译了与运动和触摸相关的信号。...研究人员表示，该项研究是对脑沟和皮层下活动解码的首次演示，该项研究将有助于研究人员更好地了解大脑如何处理触觉刺激和处理手部动作。...图2 下图为在SEEG和ECoG记录中主要是手部和手指持续运动的相位神经活动。在三个研究参与者和不同的手和手指的运动中显示了一组代表性的复合时间反应。...图5 如下图所示，在参与者P3中使用SEEG或HD ECoG类型电极记录时，使用基于时间相关的特征选择显著提高了SVM和LSTM类型算法的解码精度。在其他参与者中也观察到这种趋势。
当脊髓损伤发生在颈椎节段时，其后果往往是手臂和手部功能的不可逆转的损害。这会严重影响了脊髓损伤患者的自理能力和生活水平。...令人鼓舞的是，最近的一项研究开发的一种非侵入性脊髓电刺激疗法可以帮助患者改善手部功能。...研究结果显示，72%的试验参与者在使用该疗法两个月后，上肢的力量和功能都有了显著改善，90%的人至少在一项指标上有所改善。...刺激电极位于伤口的上方和下方。 梅勒妮·里德(Melanie Reid)是苏格兰一名四肢瘫痪的记者，在参加了Arc-EX试验后，她的运动能力有所改善。...而采用Arc-EX治疗后，72%的试验参与者在上肢的力量和功能都有了显著改善 另外，根据患者自我报告显示，采用Arc-EX治疗后，患者的肌肉痉挛、睡眠质量等问题也得到了改善。
Leap Motion 代表性产品有Leap Motion、微软Kinect、英特尔RealSense 3D实感摄像头等。...9月|低成本高效率的手部动捕设备、交互模块？ 本月，韩国研究人员为操纵虚拟对象，提出一种低成本高效率的三指外骨骼手部动捕设备，以及一种基于物理引擎的手部交互模块。...其中，三指外骨骼手部动捕设备能通过独特的伞齿轮结构，以及六个3D磁传感器，来提供12个自由度的手指运动数据。 ?...美元），提供准确的手部交互。...Hi5VR Glove的主要亮点在于：无线、低延迟（低于5毫秒）、续航时间较长可更换电池、穿戴轻便舒适，以及通过可编程振动器提供触觉反馈。
3.活动监测：通过佩戴于手腕上的加速仪（wGT3X-BT accelerometer, Actigraphy,Pensacola）来检测日常生活中的手部运动。...手部精细运动测试：普渡钉板任务（Purdue pegboard task）来评估手部精细运动功能。...普渡钉板测验也显示手部精细运动技能下降（Nico: -24%,Ashely: -29%, Omar: -12%）。...同时，被试的另一侧未被固定的上肢显示出升高的使用率（Nico:+24%, Ashely: +15%, Omar: +23%）。但对侧上肢的力量以及精细运动功能并未表现出显著提升。...这种延迟与正常状态下这些区域间自发活动信号的延迟一致。
，可以在没有奖励机制的情况下快速训练； 与 Sim2Real 方法相比，学得的策略可以直接在真实机器人上执行，因为它们是在真实数据上训练的； 与其他模仿方法相比，HOLODEX 显著减少了对领域专业知识的要求...这个阶段包括创建一个用于教学的虚拟世界、估计（estimate）教师的手部姿势、将教师的手部姿势重定位到机械手上，最后控制机器人的手部。...此前有研究指出，灵巧遥操作的一个重大挑战是以高精度和高频率获取手部姿势，HOLO-DEX 通过使用商业级 VR 头显显著简化了这个问题。...为了解决这个问题，该研究将教师拇指指尖的空间坐标映射到机器人的拇指指尖，然后通过逆运动学求解器计算拇指的关节角度。...在延迟测试中，该研究发现当 VR 耳机与机器人手在同一本地网络上时，可以实现低于 100 毫秒的延迟。低延迟和低错误率对于 HOLO-DEX 至关重要，因为这允许人类教师对机器手进行直观的遥操作。
在实验中，研究人员在 T5 的左侧大脑植入了两个脑机接口芯片，每一个芯片都有 100 个电极，负责接收运动皮层神经元发出的生物电信号，运动皮层是控制手部运动的区域，这些神经信号通过电线发送到计算机，利用...RNN解码信号并预测参与者 T5 的手部和手指的预期运动。...植入大脑的微型电极阵列 大多数关于人类如何使用工具的大脑机制的研究都集中在人们看到工具或手的图像时记录的大脑活动，而不是在人们使用工具进行实际手部运动时的大脑活动。...随着时间的流逝，这些算法提高了它们区分具有典型特征的神经放电模式的能力。在大约半秒钟的延迟之后，计算机屏幕上出现了算法对T5尝试写的任何字母的解码结果。...为了直观地观察笔迹尝试过程中记录的神经活动，研究人员使用时间比对技术来消除时间变异性，这揭示了每个字符特有的显著一致的神经活动模式。
这三类交互，共通的趋势是不断遵照人类身体最自然的交流形态。 新兴交互：精确度是难题 手势、体感的感应方式，依赖于外置设备。这一交互在游戏中有较为广泛的应用，比如Kinect。...另一个广受关注的体感设备是Leap Motion，它通过两个摄像头捕捉经红外线LED照亮的手部影像，经三角测量算出在空间中的相对位置。 ? ...01毫米，目标是手指的动作识别，延迟大概在5-10毫秒左右。 ...穿戴式交互的典型代表是Google Glass和Apple Watch，这类可穿戴设备配备了诸多的传感器，感应人的生物特征信息，比如眼球的运动、心跳、呼吸、肌肉运动等等。 ...但是随着技术的更新换代，精确度会越来越高，最大的障碍，也许是使用人群的接受程度，如《交互技术：又一次革命的准备期》中所说： 手势、体感识别的最大优势在于能响应人的自然的形体状态，但问题也在于需要对输入进行定义及规范
光学追踪算法在 XR 产品中有着广泛的应用，主要用于实现精准、低延迟的位置和运动追踪。...这些算法通常利用摄像头（或其他光学传感器）捕获的图像数据，通过识别和追踪特定的视觉特征，如颜色、纹理、形状等，来计算物体（如用户的头部、手部或控制器）的位置和运动。...裸手追踪（hand-tracking），也叫手部追踪或手势追踪，通过直接捕获和分析用户的手部姿态、位置和运动，使用户可以在 XR 环境中直接用手势进行交互，无需穿戴特殊设备（如手套或指环），也免去了学习复杂的控制器操作过程...上图为仅有 3 颗 LED 灯时手柄静止状态下的追踪效果，可以看出，多帧紧耦合比单帧松耦合的结果更加精确，追踪更加稳定，波动显著减小。...「在高难度的快速运动场景下，我们通过不断优化端到端的时序模型、千万级高精训练集，以及 MTP（Motion to Photon，动显延迟）测试方案，目前算法延迟与追踪丢失率在全球范围能做到技术领先，给用户在游戏与运动场景带来了流畅且稳定的体验
Piga 内容提要 6D目标姿态跟踪在机器人和计算机视觉领域已经得到了广泛的研究。最有前途的解决方案，利用深度神经网络和/或过滤和优化，在标准基准上表现出显著的性能。...然而，据我们所知，这些还没有经过针对快速物体运动的彻底测试。在这种情况下，跟踪性能会显著下降，特别是对于那些不能实现实时性能并引入不可忽略延迟的方法。...通过利用实时光流，ROFT同步低帧率卷积神经网络的延迟输出，例如使用RGB-D输入流进行分割和6D目标位姿估计，以实现快速、精确的6D目标位姿和速度跟踪。...我们在一个新引入的逼真数据集Fast-YCB上测试我们的方法，Fast-YCB包括来自YCB模型集的快速移动对象，以及对象和手部姿态估计的数据集HO-3D上。...结果表明，我们的方法优于先进的6D目标姿态跟踪方法，同时也提供6D目标速度跟踪。作为补充资料，还提供了一段演示实验的录象。 主要框架及实验结果
在这里，我们发现左撇子与左手运动区功能连通增加和右侧运动区连接减少有关，并且运动皮层与感觉运动区、跨模态皮质区和小脑连接的偏侧化存在显著差异。3....这突出了与运动皮层的左侧（Mr）和右侧（Ml）区域相关的gFCD的组间差异的特异性。图3. 大脑激活手部运动和同侧和对侧gFCD。...相反，左利手在手部运动区表现出明显的右不对称，右半球的gFCD明显高于左半球（图7b）。这些差异非常显著，包括了整个Mr中（图7c）。...左利手的初级躯体感觉皮层（BA 1）和BA4(运动皮层)与右利手的半球间不对称和手部运动联系，左利手反之亦然。...这与gFCD在手部运动区域的不对称性差异形成了对比，表明功能连接比结构测量更好地反映了手部运动行为。先前的功能磁共振成像研究显示，9岁儿童的大脑偏侧化增加。
在第一项实验中，清醒的患者进行了一项自主的手部运动任务，并对他们的表现进行实时观察，同时不同的大脑区域被直流电刺激(DES)短暂地干扰。在第二项实验中，清醒患者回顾性报告DES后的运动表现。...在两个实验中，在PMC和S1上的DES都中断了运动执行，但只有PMC上的DES显著改变了患者的运动意识，使他们对运动停止失去意识。...为此，12名清醒患者用右手进行一项自主运动任务，包括有节奏地操作一个圆柱形手柄(手部操作任务，HMt，见图1)。...在所有的试验中，运动在刺激后重新开始，尽管很容易识别DES期间的运动中断，但我们进行了肌电图(EMG)信号分析，以量化HMt执行过程中DES对手部肌肉的影响。...与研究者的假设一致的是，只有在PMC刺激期间，在在线和延迟版本的运动监测任务中，患者才没有意识到运动停止，并错误地报告了正确的运动任务执行。换句话说，患者没有意识到自身设定的动作并没有被执行。
研究者表明，音频与不同身体关节之间的关联差异显著。...，这些其他部分关节的角度往往通过逆向运动学（IK）来获取。...手作为日常生活中的「末端执行器」(end effector)，与人类意图更紧密相关，并且与音频之间的关系显著。比如，当人类说话或唱歌时，往往会伴随意图明确的手势。...然而，类似于机器人控制，通过逆向运动学（IK）来获得其他人体关节角度时，可能会出现奇异性，导致错误的运动规划结果，EMO2 指出，视频生成模型往往具备一定生成人体结构的能力，因此 EMO2 提出可以将人体结构知识融入像素生成...在人物视频生成方面，EMO2 相比以往的方法也存在显著优势，尤其是在手势动作的多样性和手部清晰度上。 4.
结果： 手部握力中LFOs（低频振荡）的时空模型 1）分析对照组手部握力开始时间点周围的时频特征（1-10Hz，Figure1A）。...急性运动性中风后，运动-准备LFOs减少 1）共筛查了3544例症状持续时间大于24h的急性中风患者，61例急性中风患者（3-5天）符合条件（第一次中风导致手部运动功能损伤；图2A）。...运动相关LFO功率与运动功能和运动恢复相关 1）从急性阶段到晚期亚急性阶段，患者呈现出显著的手部运动功能增强（握力，UEFMA，NHP）。...2）通过求急性-早期亚急性-晚期亚急性阶段的握力改变与LFO功率改变的相关，研究者检验在对侧感觉运动皮层重新出现的LFOs是否与手部运动功能的恢复有关。...在急性、早期亚急性和晚期亚急性阶段，中风患者比对照组呈现出显著更小的beta节律功率减少。 总结： 1）该研究要求健康被试执行一个视觉指导手部握力任务，探讨其运动相关LFOs的头皮分布。
十一、附录 A：使用“曲线”过滤器弯曲颜色空间 使用计算机视觉实战项目精通 OpenCV 零、前言 一、Android 的卡通化器和换肤器 二、iPhone 或 iPad 上基于标记的增强现实 三、...无标记增强现实 四、使用 OpenCV 探索运动结构 五、使用 SVM 和神经网络识别车牌 六、非刚性人脸跟踪 七、使用 AAM 和 POSIT 的 3D 头部姿势估计 八、使用 EigenFace 或...Fisherfaces 的人脸识别 OpenCV 安卓编程示例 零、前言 一、准备就绪 二、应用 1-建立自己的暗室 三、应用 2-软件扫描程序 四、应用 2-应用透视校正 五、应用 3-全景查看器...十八、使用 Kinect 深度传感器的手势识别 十九、通过特征匹配和透视变换来查找对象 二十、使用运动结构重建 3D 场景 二十一、跟踪视觉上显着的对象 二十二、学习识别交通标志 二十三、学习识别面部表情...虽然我们追求卓越，但我们并不要求您做到十全十美，因此请不要担心因为翻译上犯错——在大部分情况下，我们的服务器已经记录所有的翻译，因此您不必担心会因为您的失误遭到无法挽回的破坏。（改编自维基百科）
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