微软仍然坚信手势跟踪是PC录入的未来

简介:

据外电报道,微软希望超越键盘和鼠标,迎来未来的界面。虽然这个软件制造商一直在投资语音识别和增强现实技术,但是微软的研发部门已在手势跟踪技术上取得了重大进展。

它的研究人员正在开发软件,以便让虚拟的环境跟踪和识别各种复杂的手势。这种已取得重大突破的技术可以应用到虚拟现实头盔中,或让人们更精确地控制屏幕上的虚拟物体。

在今年暑期举行的两次学术研讨大会上,微软展示了它的成果,让人们近距离地观察了我们的虚拟未来是什么样子的。微软专注于提高手势跟踪技术的精确度,同时减少处理复杂运动所需要的能耗。

“我们的精确度已达到了这样的程度,以至于用户感觉他们的虚拟手就是他们的真手。”微软英国研发实验室的电脑视觉首席研究员杰米 肖顿(Jamie Shotton)说,“很多很多年以来,这一直是我们的研究课题。但是,我认为,直到现在我们才找到了这种手势跟踪技术的真实有效的解决方案。”肖顿说。

本周,微软发布了两个新的视频,展示了它的手势跟踪技术的新进展。在其中一个视频中,用户能够更精确地与虚拟按键、键盘、拨号盘、门把手以及滑动门互动。微软宣称,那些参与测试这个研究成果的人报告说“感觉自己真的就是那双虚拟假手的主人”。

我们不难想象,这样的研究成果可能会被用来开发虚拟工具,或在游戏中控制各种互动环节。

微软正在重磅投资开发它的增强现实全息眼镜HoloLens,但是该软件制造商一直在暗示,手势功能将会出现在Windows操作系统中。在2013年,微软借助于Kinect摄像头演示了用手势感应来导航Windows的技术。这项技术似乎已达到了Prague项目的水平。Prague项目的目的就是向开发者提供手势功能以及为应用程序开发个性化手势的功能。

3D摄像头在规格上变得越来越小了。但是,Prague项目要求笔记本电脑和台式电脑广泛地采用这些新的类似于Kinect的摄像头来支持手势跟踪功能。然而,即使在微软将体感外设Kinect与每台Xbox One游戏机捆绑销售之后,开发者也没有一窝蜂地涌向Xbox游戏机体感外设Kinect。因此,现在我们并不清楚用于Windows导航的手势跟踪功能是否有市场。

微软的手势跟踪技术现在还只是研究项目,但是这并不意味着它在将来不会变为现实。在2012年,也就是HoloLens全息眼镜推出前的好几年,微软暗示称它正在投资研发由增强现实技术支持的“不接触”的未来。

微软的研究项目经常暗示我们它将会在未来几年内给用户提供什么样的东西。键盘和鼠标可能仍然需要很长的时间才能够退出历史的舞台,但是如果微软的选择是对的,那么键盘和鼠标可能会与手势跟踪功能一路结伴同行。
本文转自d1net(转载)

相关文章
|
虚拟化 云计算 容器
云计算知识第五讲:虚拟化架构、特点及优势
虚拟化架构、特点及优势有哪些?
云计算知识第五讲:虚拟化架构、特点及优势
|
5月前
|
人工智能 运维 Kubernetes
技术人的知识输出利器:一套高质量知乎回答生成指令模板
本文提供一套系统化知乎高赞回答生成模板,结合AI工具(如DeepSeek、通义千问),助力技术人高效输出高质量内容。涵盖结构框架、质量检查、实战示例与合规建议,提升表达清晰度与内容价值,适用于经验分享、技术科普等多种场景,实现知识输出的标准化与高效化。
431 4
|
4月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 运维
构建AI智能体:二十一、精准检索“翻译官”:qwen-turbo在RAG Query改写中的最佳实践
因为用户的自然提问方式与知识库的客观组织方式天生存在不可调和的差异。如果不进行改写,直接将原始查询用于检索,就如同让一个不懂检索的人自己去漫无目的地查字典,结果往往是找不到、找错了或找到的没法用。Query 改写是保障 RAG 系统可靠性、准确性和可用性的“第一道防线”和“核心基础设施”。它通过一系列技术手段,将用户的意图“翻译”成检索器能高效理解的语言,从而确保后续步骤能在一个高质量的基础上进行。
563 11
|
4月前
|
JSON 监控 数据挖掘
闲鱼商品详情API接口指南
闲鱼商品详情API(Goodfish.item_get)为开发者提供通过商品ID获取标题、价格、图片、卖家等信息的接口,采用RESTful风格与JSON格式,支持价格监控、数据分析及第三方应用集成。
|
6月前
|
人工智能 安全 数据挖掘
MCP
模型上下文协议(MCP)是一种全新开放标准,旨在解决大型语言模型(LLM)与外部世界连接的局限。它为LLM与工具、数据库、硬件等建立统一、安全、标准化的通信机制,让AI从“全能模型”转变为可连接万物的“生态核心”,推动AI应用向更广泛领域扩展,开启通往通用人工智能(AGI)的新篇章。
|
11月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 搜索推荐
《让机器人读懂你的心:情感分析技术融合奥秘》
情感分析技术正赋予机器人理解人类情绪的能力,使其从冰冷的工具转变为贴心伙伴。通过语音、面部表情和文本等多模态信息,机器人可精准识别情绪并做出相应反应。然而,多模态数据融合、个性化情感理解及自然情感表达仍是技术难点。一旦突破,机器人将在医疗、教育和养老等领域大放异彩,成为患者助手、个性化教师和老人陪伴者,开启人机交互新纪元。这不仅是一次技术飞跃,更是机器人迈向情感世界的深刻变革。
759 0
|
8月前
|
供应链 JavaScript 数据可视化
生产成本核算,为什么总算不准?
在制造企业中,生产成本核算不准是一个普遍难题。文章深入分析了六大关键场景,包括产品设计变更频繁、采购价格不清、生产现场混乱、仓储物流差异、人工成本难归集及费用归口不明确,揭示了这些问题带来的系统性风险。同时,文章指出ERP系统在解决成本核算难题中的关键作用,强调通过BOM管理、工单细化、采购追踪、成本自动归集与精细化报表分析,帮助企业实现成本的精准核算与有效控制。
|
JavaScript 前端开发 API
Vue 3 中 v-model 与 Vue 2 中 v-model 的区别是什么?
总的来说,Vue 3 中的 `v-model` 在灵活性、与组合式 API 的结合、对自定义组件的支持等方面都有了明显的提升和改进,使其更适应现代前端开发的需求和趋势。但需要注意的是,在迁移过程中可能需要对一些代码进行调整和适配。
799 158
|
11月前
|
人工智能 JavaScript 前端开发
TVM虚拟机
TVM引擎是一款超微型、多功能的编程工具,支持多种语法(如Lisp、JavaScript等),拥有几百个实用函数。其核心优势包括快速加载执行、跨平台运行(Windows、Linux等)、源代码链接生成独立文件及嵌入宿主系统作为开发语言平台。此外,它具备动态脚本特性、符号单元运算、面向对象原型继承、函数式编程特点,以及C语言底层操作能力。TVM还支持弱类型数据处理、多态函数、内存垃圾自动回收、正则表达式文本处理和网络编程接口,广泛应用于分布计算、科学统计及人工智能等领域。
|
存储 监控 物联网
计算机网络的应用
计算机网络已深入现代生活的多个方面,包括通信与交流(电子邮件、即时通讯、社交媒体)、媒体与娱乐(在线媒体、在线游戏)、商务与经济(电子商务、远程办公)、教育与学习(在线教育平台)、物联网与智能家居、远程服务(远程医疗、智能交通系统)及数据存储与处理(云计算、数据共享与分析)。这些应用极大地方便了人们的生活,促进了社会的发展。
890 2
计算机网络的应用

热门文章

最新文章