( s1 E: P6 Y, o2 ]os.tvboxnow.com其實業界早有其他類似嘗試。例如 2023 年出現的某款裝置,就透過氣壓感應器辨識 10 種手勢;另有一款名為 Mudra Band 的產品,聲稱可透過表面神經導電技術,以簡單手勢操控 Apple Watch。+ q, p7 S4 L1 J) k$ J) k
& N) x& _- G$ Y- t7 Z不過,Meta 的 sEMG-RD 技術更進一步。它不僅可如雷射筆般單向控制螢幕游標,還可透過捏指、滑拇指、輕點等手勢,完成介面瀏覽與項目選取等複雜操作。甚至可藉由模擬空中書寫輸入文字,達到每分鐘約 20.9 個單字的速度──考慮到手機鍵盤輸入平均也才每分鐘 36 字,這樣的表現相當出色。6 a7 q% c2 C# D8 p/ t1 d ! j3 h2 ^: @1 c; S1 ]7 r X4 Q! [( C. w( v tvb now,tvbnow,bttvb$ R& ]2 u: w) I" U, s
2 {) A) Q* v) W0 y7 X. F/ j9 d9 hos.tvboxnow.com $ `( q {5 S% f) g. K0 x5 Z% j7 d5 b% W
更重要的是,這套系統不需為每位用戶個別校準即可使用(當然仍可調整以提升個人化體驗)。研究團隊利用大量參與者的訓練數據,透過深度學習模型將原始訊號轉譯為精準指令。這樣的通用解碼模型,不須為每位使用者量身打造,也可達到準確識別,使用門檻大幅降低,就像一般人使用滑鼠般直覺快速上手。 ! h# D ~1 m# O! H9 J! ]7 Eos.tvboxnow.com 8 L; e) I% |' S; u9 Ktvb now,tvbnow,bttvb研究人員認為,這項技術未來還可偵測手勢「用力程度」,進一步應用於攝影機、搖桿等更細膩的控制。它也有潛力進一步降低使用手機與其他數碼設備所需的體力門檻。或許更令人興奮的是,我們可以藉由運用不同的肌肉協同作用,或傳送全新的訊號讓手環解讀,從而探索一些我們尚未命名的新型互動方式。 ; X7 M' J0 ^% T8 f' jos.tvboxnow.com + I8 O, |1 V3 Atvb now,tvbnow,bttvb圖片:Meta、Image courtesy of the researchers