airFinger: Micro Finger Gesture Recognition via NIR Light Sensing for Smart Devices

机译：Airfinger：通过智能设备的Nir光感测微指令手势识别

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Micro finger gesture recognition is an emerging approach to realize more friendly interaction between human and smart devices, especially for small wearable devices, such as smartwatches and virtual reality glasses. This paper proposes airFinger, a novel solution utilizing NIR light sensing to realize both real-time gesture recognition and finger tracking aiming at micro finger gestures. Using a custom NIR-based sensor with novel algorithms to capture subtle finger movements, airFinger enables to detect a rich set of micro finger gestures and track finger movements in terms of scrolling direction, velocity, and displacement. Besides, airFinger is capable of effective noise mitigation, gesture segmentation, and reducing false recognition due to the unintentional actions of users. Extensive experimental results demonstrate that airFinger has robustness against individual diversity, gesture inconsistency, and many other impacts. The overall performance reaches an average accuracy as high as 98.72% over a set of 8 micro finger gestures among 10, 000 gesture samples collected from 10 volunteers.

机译：微指令识别是一种实现人类和智能设备之间更友好的互动的新型方法，特别是对于小型可穿戴设备，例如Smartwatches和虚拟现实眼镜。本文提出了一种采用NIR光感测的新型解决方案，实现了针对微指令的实时手势识别和手指跟踪。使用基于自定义的NIR的传感器具有新的算法来捕获微妙的手指运动，Airfinger能够检测富有的微指令和在滚动方向，速度和位移方面跟踪手指运动。此外，由于用户的无意动作，Airfinger能够有效的噪声缓解，手势分割和降低虚假识别。广泛的实验结果表明，Airfinger对单个多样性，手势不一致以及许多其他影响具有鲁棒性。整体性能达到了从10次志愿者收集的10,000个姿态样本中的8个微指令的平均精度高达98.72％。

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来源
《IEEE International Conference on Distributed Computing Systems》|2020年|552-562|共11页
会议地点
作者
Qian Zhang; Yetong Cao; Huijie Chen; Fan Li; Song Yang; Yu Wang; Zheng Yang; Yunhao Liu;
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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
Wearable computers; Fingers; Gesture recognition; Virtual reality; Real-time systems; Sensors; Smart devices;

机译：可穿戴计算机;手指;手势识别;虚拟现实;实时系统;传感器;智能设备;

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