Facebook手势研究:精准识别手指姿态,有遮挡也不怕
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 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。
Recently, Facebook reality labs published the paper "constraining density hand surface tracking with elasticity", which focuses on the tracking research project of occlusion and complex gestures.

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。
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。


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