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索尼VR手柄黑科技:裝62個傳感器,精準(zhǔn)再現(xiàn)每個手指動作

2020-07-10 09:37 智東西

導(dǎo)讀:索尼研發(fā)的VR手柄克服了這一局限性,較精準(zhǔn)地再現(xiàn)用戶每個手指的動作。

近日,索尼研究人員研發(fā)一款VR手柄,可以較精準(zhǔn)地跟蹤玩家手指的動作。據(jù)傳,這一技術(shù)或?qū)⒂糜谒髂嵯乱淮鶳S游戲機。

VR提供一種沉浸式體驗,手勢的自然交互對于用戶的體驗十分重要,現(xiàn)有的VR手柄在這一點上還有缺陷。比如,F(xiàn)acebook旗下VR手柄產(chǎn)品Oculus Touch只在食指和中指部位設(shè)置觸發(fā)器,能夠感知到的手部動作較少。

索尼研發(fā)的VR手柄克服了這一局限性,較精準(zhǔn)地再現(xiàn)用戶每個手指的動作。

這項研究發(fā)表在美國計算機協(xié)會(ACM)官網(wǎng)上,論文題目為《接近傳感器手持設(shè)備手勢估計的機器學(xué)習(xí)技術(shù)評價(Evaluation of Machine Learning Techniques for Hand Pose Estimation on Handheld Device with Proximity Sensor)》。

論文鏈接:

https://dl.acm.org/doi/fullHtml/10.1145/3313831.3376712#BibPLXBIB0032

一、傳感器+神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):檢測、預(yù)測兩手抓

據(jù)了解,現(xiàn)有的手指動作追蹤技術(shù)主要依靠兩種硬件來實現(xiàn):能捕捉手指運動的攝像頭和電容式接近傳感器。

前者受到物理控制器的限制,Oculus Touch就屬于這一類。后者能實現(xiàn)更精確的動作識別,但是技術(shù)還不成熟。

索尼研究人員設(shè)想,可以結(jié)合電容式傳感器和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實現(xiàn)更精準(zhǔn)的手勢追蹤。

用手柄上的電容式傳感器檢測出用戶手勢變化,用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測出用戶手指在三維空間的運動情況。為了設(shè)計出最佳方案,研究人員計劃選用兩種不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

二、用62個傳感器制作VR手柄原型

基于上述設(shè)想,索尼研究人員設(shè)計出VR手柄原型。

首先,研究人員在手柄握把部分安裝62個電容式接近傳感器,使傳感器盡可能多地覆蓋手柄曲面和頂面。傳感器尺寸為10mm*8mm,輸入電流頻率為87.5kHz。

然后,研究人員為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立訓(xùn)練集。

為VR手柄原型建立CV模型,將其置于一個UV空間中。選擇12位手形不同的人(男性8人,女性4人)作為參與者,用動作捕捉系統(tǒng)OptiTrack以60幀率捕捉參與者動作。每個參與者用右手做出11套不同手勢。每個動作重復(fù)4次,前3次用于訓(xùn)練,第四次用于驗證。

準(zhǔn)備好的訓(xùn)練集包含344015幀圖像,驗證集包含111165幀圖像。

接下來,研究人員基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)ResNet-18來構(gòu)建直接回歸網(wǎng)絡(luò)(Direct Regression Network),基于2.5D熱圖回歸架構(gòu)(2.5D heatmap regression architecture)構(gòu)建熱圖檢測網(wǎng)絡(luò)(Heatmap Detection Network)。

用動量為0.9的隨機梯度下降優(yōu)化器來訓(xùn)練這兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型儲存誤差最小的模型。直接回歸網(wǎng)絡(luò)的初始學(xué)習(xí)率為0.03,熱圖檢測網(wǎng)絡(luò)的初始學(xué)習(xí)率為0.01。

三、模型精度較高:能抓起小物體,還能進(jìn)行交流

研究人員用驗證數(shù)據(jù)集評估了兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的性能。結(jié)果顯示,直接回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型更精確地預(yù)測了手部動作。直接回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型平均絕對誤差(MAE)更小,為11.02mm。

研究人員還對比了手勢追蹤模型與其他模型的性能。2018年,Le等研究者設(shè)計出一款基于電容傳感器的手柄,平均絕對誤差為15.2mm。相比之下,索尼的解決方案精度更高。

另外,研究人員用英特爾酷睿i7-6950X 3.0GHz CPU和NVIDIA GTX1080 GPU成功演示了手勢追蹤模型,演示場景包括操縱小物體和用手指進(jìn)行非語言交流。

結(jié)語:將繼續(xù)提升精度

索尼研究人員結(jié)合電容式接近傳感器和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),設(shè)計出一款精度較高的VR手柄,或能提升VR游戲的用戶體驗。

除此以外,研究人員認(rèn)為這個模型還可以用于游戲之外的領(lǐng)域,比如非語言交流應(yīng)用。

研究人員下一步計劃繼續(xù)提升模型精度,使其能夠反映更多用戶手掌的特征,比如手指長度。

文章來源:TechXplore,ACM