近日，新加坡南洋理工大学（NTU新加坡）的科学家开发了一种人工智能（AI）系统，该系统通过将类似皮肤的电子设备与计算机视觉结合起来来识别手势。

人工智能系统对人的手势的识别已成为一项有价值的发展

在过去的十年中，人工智能系统对人的手势的识别已成为一项有价值的发展，并且已被高精度的手术机器人，健康监测设备和游戏系统采用。

通过整合可穿戴式传感器的输入，改进了最初仅用于视觉的AI 手势识别系统，这种方法称为“数据融合”。可穿戴式传感器可重建皮肤的感知能力，其中之一被称为“体感”。

但是，手势识别精度仍然受到可穿戴式传感器提供的数据质量低的困扰，这通常是由于它们的体积大，与用户的接触不良以及视觉上受阻的物体和光线不足的影响。视觉和感官数据的集成带来了进一步的挑战，因为它们代表了不匹配的数据集，必须分别处理然后在最后合并，这效率低下并导致响应时间变慢。

为了应对这些挑战，NTU团队创建了一个“生物启发”的数据融合系统，该系统使用了由单壁碳纳米管制成的类似皮肤的可拉伸应变传感器，以及一种类似于皮肤的感知和视觉处理方式的AI方法。大脑。

NTU科学家通过将三种神经网络方法整合到一个系统中来开发其受生物启发的AI系统：他们使用了“卷积神经网络”，这是一种用于早期视觉处理的机器学习方法，是一种多层神经网络，用于早期的体感信息处理，和“稀疏神经网络”将视觉和体感信息融合在一起。

该团队制造了一个透明的，可拉伸的应变传感器，该传感器粘附在皮肤上，但在相机图像中看不到。

该研究的主要作者，南大材料科学与工程学院的教授说：“我们的数据融合架构具有自己独特的生物启发特征，其中包括一个类似于人体感觉-视觉融合层次的人造系统。大脑。我们相信这些功能使我们的架构对于现有方法而言是独一无二的。”

与无法与用户形成足够紧密接触以获取准确数据的刚性可穿戴传感器相比，我们的创新技术使用可拉伸的应变传感器，该传感器可舒适地附着在人体皮肤上。这可实现高质量的信号采集，这对于获得高质量的信号至关重要精度识别任务。

由NTU新加坡和悉尼科技大学（UTS）的科学家组成的团队于6月在科学期刊《自然电子》上发表了他们的发现。

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