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谷歌在那之后注意到了标题。
GoogleAI工程师开发出了能够通过捏、捏、拍等手势实现传统触摸屏功能的大部分的电子交互式针织物。
谷歌开发的这种设备是机器学习算法和传感器硬件的组合，耳机线只有行李。
实际的上线不是普通的耳机线，而是柔性的电子材料，因为织入了传感器，可以交互操作。
如果你喜欢，还可以改造帽子。
首先谷歌招募12名参加者进行数据收集，各做8个手势，重复9次，共制作了864个实验样本。
为了解决样本量过少的弊端，研究人员采用线性插值对每个手势时间序列进行了重新采样。
每个样品提取16个特征，最终得到80个观察结果。
谷歌能制作电子针织物，难点不在于机器学习算法，而在于如何用耳机线捕捉和交互手势。
耳机线等编织物在体积上是大型的，不能安装很多传感器，感知和分辨率受到很大限制。
其次，人手姿势的暧昧性和多义性，比如，抓住是怎样区别的，敲打提起是怎样区别的？
谷歌工程师用8个电极构成传感器矩阵，将数据集分为8次作为训练数据，1次作为测试数据，得到了9个姿势的变换。
他们发现感测矩阵有固有的关系，非常适合机器学习分类算法。 因此，可以利用有限的数据集来训练分类算法，并且可以在约30s处实现姿势识别。
谷歌这次耳机线的训练与手势姿态识别和微观互动两个内容有关。
在触摸面板设备中，多个传感器，如苹果的3D Touch识别模块，容纳在屏幕下方的空间中。
但是，在耳机电缆等体外设备中，由于传感器的数量和体积受到限制，可能并不那么简单。
在实验过程中，工程师们发现需要训练多个手势，而且不同的个人手势需要多次捕捉动作。
该研究显示了在紧凑外形尺寸的物体中可以实现正确的小规模运动的可能性，有望发展智能互动针织物。
有一天。 可穿戴接口和智能布的微交互可以自由使用，最终使体外设备像影子一样随时互动，最终解放我们的双手。
文/上海蓝盟 IT外包网管服务
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