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谷歌用AI訓(xùn)練“耳機(jī)線”,實(shí)現(xiàn)了觸摸屏大多數(shù)功能
關(guān)注前沿科技 量子位
梅寧航 發(fā)自 凹非寺
量子位 報(bào)道 | 公眾號(hào) QbitAI
谷歌在開發(fā)可穿戴設(shè)備上從未停歇,比如和李維斯合作推出的智能夾克衫Commuter Trucker。
衣服上的袖口加裝一塊傳感器,用戶可以通過藍(lán)牙鏈接與之進(jìn)行交互。
可以通過雙擊、滑動(dòng)等操作進(jìn)行切歌等操作。

谷歌隨后盯上了耳機(jī)線。
谷歌AI工程師開發(fā)了一款電子交互式編織物(E-Textile),可以讓人通過捏、搓、握、拍等手勢實(shí)現(xiàn)以往觸摸屏的大部分功能。

手勢數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練過程
谷歌開發(fā)的此款設(shè)備是機(jī)器學(xué)習(xí)算法和傳感器硬件的結(jié)合,而耳機(jī)線只是承載物。
實(shí)際上線不是普通的耳機(jī)線,是柔性電子材料,并且將傳感器編織進(jìn)內(nèi),因此可以進(jìn)行人機(jī)交互。
如果你喜歡,連帽衫也可以改造。
首先谷歌招募12名參與者進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,各做8個(gè)手勢,重復(fù)9次,共計(jì)864個(gè)實(shí)驗(yàn)樣本。
為解決樣本量過小的弊端,研究者使用線性插值對(duì)每個(gè)手勢時(shí)間序列進(jìn)行再采樣。
每個(gè)樣本提取16個(gè)特征,最終得到80個(gè)觀察結(jié)果。

不僅有定量的數(shù)字,還有參與者的切身感受,研究者希望提供以人為本的交互體驗(yàn)。
參與者還通過排名和評(píng)論提供了定性反饋,參與者還提出了多種交互方式,包括滑動(dòng)、彈指、按壓、捏、拉、擠等。


考慮到不同的使用場景,研究者為不同的使用場景開發(fā)了不同的設(shè)備:
電子紡織USB-C耳機(jī),用于控制手機(jī)上的媒體播放;帽衫抽繩,以無形地向衣服添加音樂控制。
算法對(duì)手勢的精準(zhǔn)識(shí)別
谷歌能做出電子編織物,難點(diǎn)并不在于機(jī)器學(xué)習(xí)的算法,而在于如何在耳機(jī)線上進(jìn)行手勢捕捉和交互。
耳機(jī)線等編織物出于體積考慮,無法安裝大型和眾多的傳感器,感知和分辨能力非常受限。
其次是人手姿態(tài)的曖昧性和多義性,比如捏和抓到底怎么區(qū)分,拍擊和上拉怎么分辨?
谷歌工程師用8個(gè)電極組成傳感器矩陣,對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行劃分為8次為訓(xùn)練數(shù)據(jù),1次為測試數(shù)據(jù),得到9個(gè)手勢的變換。
他們發(fā)現(xiàn)傳感矩陣中存在固有關(guān)系,非常適合機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法,這使得分類算法可以運(yùn)用有限數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練,大約只需要30s,便可實(shí)現(xiàn)一個(gè)手勢識(shí)別。

耳機(jī)操控的下一步
谷歌此次對(duì)耳機(jī)線的訓(xùn)練,涉及手勢姿態(tài)識(shí)別和微觀互動(dòng)兩個(gè)內(nèi)容。
在觸摸屏設(shè)備上,屏幕下方空間可容納眾多傳感器,比如蘋果的3D Touch識(shí)別模塊。
但在諸如耳機(jī)線等體外設(shè)備上,可能就沒有這么輕松了,因?yàn)閭鞲衅鲾?shù)量和體積要受到限制。
實(shí)驗(yàn)過程中,工程師們發(fā)現(xiàn)需要對(duì)多種手勢的多次訓(xùn)練,而且不同個(gè)體手勢需要多次捕捉動(dòng)作。

有一天??纱┐魇浇缑婧椭悄芸椢锏奈⒔换タ梢匀我馐褂茫罱K讓體外設(shè)備如影隨形,隨時(shí)交互,最終解放我們的雙手。
你期待這一天嗎?
參考鏈接:
https://ai.googleblog.com/2020/05/enabling-e-textile-microinteractions.html
https://dl.acm.org/doi/fullHtml/10.1145/3313831.3376236
作者系網(wǎng)易新聞·網(wǎng)易號(hào)“各有態(tài)度”簽約作者
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原標(biāo)題:《谷歌用AI訓(xùn)練“耳機(jī)線”,實(shí)現(xiàn)了觸摸屏大多數(shù)功能》
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