FRL光追手套打字揭秘:均速73字/分钟,错误率仅2.4%
不久前 , 青亭网就曾报道Facebook科研人员展示的一种基于光追手套的VR虚拟键盘方案 , 它的特点是利用Quest头显对光追手套上标记的识别 , 来替代实体键盘进行输入 。 也就是说 , 你在任何表面上都可以模拟键盘输入 , 在VR中你可以看到虚拟的键盘和输入的文字 。
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为了探索在VR中快速、自然输入文字的方式 , Facebook想了很多办法 。 目前已经应用且最直接的方式是 , 通过手机输入然后发送到头显中 , 或是依靠语音指令 。 不久后 , Facebook还将为Quest推出基于AR透视和键盘定位的AR办公功能Infinite Office , 也是一种可以让你快速在Quest中进行输入的方式 。
Facebook表示:目前 , 我们在Quest 2的文字输入方式上将重心放于AR+键盘追踪的形式 。 与此同时 , 用光追手套模拟打字也是FRL正在探索的输入方式之一 , 目前它可以让你在任何表面实现73字/分钟的输入速度 , 距离FRL的研究目标前进了一大步 。
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今天 , FRL在最新发布的一篇博客中详细介绍了光追手套VR虚拟键盘方案的更多细节 , 以及为Quest开发手势识别技术背后的故事和设计理念 。
【FRL光追手套打字揭秘:均速73字/分钟,错误率仅2.4%】关于VR虚拟键盘方案
FRL研发的光追手套VR虚拟键盘方案的一大特点是利用模型算法来推断你的意图 , 以此来提升虚拟键盘输入的准确性 。 为此 , FRL科研人员参考了自动语音识别算法采用的统计解码技术(利用声学模型从音频帧预测音位) , 利用动作模型来推断敲击手势的意图 , 即使手势漂移也能辨别不规则的输入规律 。
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具体来讲 , FRL利用时间卷积网络来根据手势数据来形成动作模型 , 将一系列手势特征转化成文字 。 然后在动作模型基础上还结合了语言模型 , 即使动态手势难以识别 , 也能推断出输入意图 。 接着 , 利用定向搜索来分析动作模型和语言模型 , 推断不规则或不明确的手势想要输入的文字 。
据了解 , 利用该方案输入文字的速度平均可达73字/分钟 , 未修正的错误率低至2.4% , 对比同一个人在实体键盘上输入的速度和准确率 , 两种方案效率相当 。
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FRL科研人员还发现 , 手势识别输入比平板电脑采用的电容传感触屏效率更高 , 原因是手势识别可追踪每一个单独的手指 , 以及手指的移动轨迹 , 这是当前平板电脑或智能手机技术难以做到的 。
尽管如此 , 在VR沉浸的环境中 , 依靠手势来输入可能并不适合所有人 。 FRL表示:该方案更适合于能够盲打的人 , 尤其是没有键盘的体感反馈也能自然输入的人 。 可能对于习惯于用实体键盘打字的人来说 , 还需要一段时间适应 。
FRL的手势识别探索之路
对于FRL科研团队来讲 , 手势识别技术是为了降低VR使用门槛而探索的方向之一 , 他们认为手势输入比手柄更容易上手 , 随时随地就能使用 , 是一种更加自然的人机交互方式 。
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尽管一开始 , FRL在VR输入方式上的研究以手柄为重点 , 但是他们发现与双手相比 , 手柄控制缺乏表现力 , 使用起来也不如用手自然 。 于是在5年前 , FRL几乎从零开始研发 , 最后成功在Quest上推出足够稳定的手势识别技术 。
此前 , 青亭网就曾报道过FRL对Quest手势识别研究发布的论文 , 其中揭露了4颗黑白摄像头实时识别手势的原理 , 以及需要克服的困难 。 为了在配备移动芯片的Quest一体机流畅运行 , FRL对手势识别系统进行一系列优化 , 将该系统的耗电量降低至7% 。
接下来 , FRL还将继续在VR手势识别上的探索 , 进一步优化技术 。 如果你先在想要试试Quest手势识别功能 , 可以去体验《Wlatz of the Wizard》、《The Line》、《Spatial》、《The Curious Tlae of the Stolen Pets》等VR应用 , 未来相信还会有更多VR作品加入该功能 。
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