Facebook手势研究:精准识别手指姿态,有遮挡也不怕

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截至目前,Facebook在Oculus Quest 2上适用的手势追踪技术,应该是目前消费级产品中体验最佳的手势设备。与此同时,在手势追踪方面Facebook仍然在致力于打造更好的手势追踪效果。

近期,Facebook Reality Labs发布《Constraining Dense Hand Surface Tracking with Elasticity》论文,重点描述了对于有遮挡、复杂性手势的追踪研究项目。

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基于现有Quest中手势追踪效果下,一旦双手有重叠遮挡,效果就会大打折扣,而一些复杂性的手势更是难以实现。

最新的研究采用了Megatrack类似的方式,基于AI可精准预测手部各个关节的姿态。其中实现逻辑是,该方法基于虚拟手部模型,而非手部骨骼框架,好处是可以模拟手部的形状变化,另整体追踪效果更为逼真。

不过,这仍然是一项前瞻性的研究,距离商用还很远。研究中,FRL采用124个摄像头,以及Intel E5-2698 Xeon处理器和NVIDIA Tesla V100专用显卡,对性能要求极高。

至于应用场景,这项技术可应用到AR、VR,甚至在电影CGI角色、医学模拟等等领域。

fingertracking_facebook

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参考:FB

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