Human beings are very skillful at r

Human beings are very skillful at reaching for and grasping objects under multiple conditions, even when faced with an object's wide variety of positions, locations, structures and orientations. This natural ability, controlled by the human brain, is called eye–hand coordination. To understand this behavior it is necessary to study both eye and hand movements simultaneously. This paper proposes a novel approach to detect grasping movements by means of computer vision techniques. This solution fuses two viewpoints, one viewpoint which is obtained from an eye-tracker capturing the user's perspective and a second viewpoint which is captured by a wearable camera attached to a user's wrist. Utilizing information from these two viewpoints it is possible to characterize multiple hand movements in conjunction with eye-gaze movements through a Hidden–Markov Model framework. This paper shows that combining these two sources makes it possible to detect hand gestures using only the objects contained in the scene even without markers on the surface of the objects. In addition, it is possible to detect which is the desired object before the user can actually grasp said object.

Kết quả (Việt) 1:

Con người là rất khéo léo tiếp cận nhất và nắm bắt các đối tượng trong điều kiện nhiều, thậm chí khi phải đối mặt với một đối tượng rộng loạt các vị trí, địa điểm, cấu trúc và định hướng. Khả năng tự nhiên này, điều khiển bởi bộ não con người, được gọi là phối hợp tay-mắt. Hiểu được hành vi này là cần thiết để nghiên cứu cả hai mắt và tay chuyển động đồng thời. Bài báo này đề xuất một cách tiếp cận mới để phát hiện chuyển động nắm bằng phương tiện máy tính tầm nhìn kỹ thuật. Giải pháp này ngòi hai quan điểm, một quan điểm mà là thu được từ một mắt, theo dõi thu giữ quan điểm của người dùng và một quan điểm thứ hai đó là bị bắt bởi một máy ảnh mặc gắn liền với cổ tay của người dùng. Sử dụng thông tin từ những quan điểm hai ta có thể mô tả chuyển động tay nhiều kết hợp với mắt chiêm ngưỡng các phong trào thông qua một khuôn khổ-Markov ẩn mô hình. Bài báo này cho thấy rằng kết hợp các nguồn hai làm cho nó có thể phát hiện các cử chỉ tay bằng cách sử dụng chỉ các đối tượng chứa trong cảnh thậm chí không có các dấu hiệu trên bề mặt của các đối tượng. Ngoài ra, nó có thể phát hiện đó là đối tượng mong muốn trước khi người dùng thực sự có thể nắm bắt các đối tượng cho biết.

Kết quả (Việt) 2:

Con người rất khéo léo trong việc đạt cho và nắm bắt đối tượng dưới nhiều điều kiện, ngay cả khi phải đối mặt với nhiều loại của một đối tượng của các vị trí, địa điểm, cấu trúc và định hướng. khả năng tự nhiên này, điều khiển bởi bộ não của con người, được gọi là sự phối hợp giữa mắt và tay. Để hiểu được hành vi này, nó là cần thiết để nghiên cứu cả hai mắt và tay chuyển động cùng một lúc. Bài viết này đề xuất một phương pháp mới để phát hiện chuyển động nắm bắt bằng các phương tiện kỹ thuật thị giác máy tính. Giải pháp này nối hai quan điểm, một quan điểm mà là thu được từ một mắt theo dõi nắm bắt quan điểm của người sử dụng và một quan điểm thứ hai được chụp bằng máy ảnh đeo được gắn vào cổ tay của người dùng. Bằng cách sử dụng các thông tin từ hai quan điểm này có thể để mô tả nhiều động tác tay kết hợp với chuyển động mắt nhìn qua một khung Hidden-Markov Model. Bài viết này cho thấy rằng việc kết hợp hai nguồn này làm cho nó có thể phát hiện những cử chỉ tay chỉ sử dụng các đối tượng chứa trong các cảnh quay mà không đánh dấu trên bề mặt của các đối tượng. Ngoài ra, nó có thể phát hiện đó là đối tượng mong muốn trước khi người dùng có thể thực sự nắm bắt đối tượng nói.