လက်ဟန်ခြေဟန်ဖြင့် အသိအမှတ်ပြုခြင်းသည် Hands-Free အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှု၏ အနာဂတ်ဖြစ်ပါသလား။

အသုံးပြုသူ အင်တာဖေ့စ်များ၏ ဆင့်ကဲပြောင်းလဲမှုသည် ကျွန်ုပ်တို့အား ကီးဘုတ်များမှ ထိတွေ့စခရင်များအထိ—ယခုအခါတွင် လက်ဟန်ခြေဟန်ဖြင့် အသိအမှတ်ပြုခြင်းဆီသို့ ပို့ဆောင်ပေးခဲ့သည်။ ပေါ်ပေါက်လာခြင်းနှင့်အတူ AI မျက်မှန်များ ၊ လက်ဟန်ခြေဟန်ဖြင့် ထိန်းချုပ်မှုသည် ချောမွေ့ပြီး လက်လွတ် အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုတွင် လျင်မြန်စွာနောက်ထပ် ရှေ့တန်းတစ်ခု ဖြစ်လာပါသည်။ ခေါ်ဆိုမှုတစ်ခုအား အတည်ပြုရန် သို့မဟုတ် မျက်နှာပြင်များမရှိခြင်း၊ ခလုတ်များမရှိခြင်း၊ ပွတ်တိုက်မှုမရှိခြင်းတို့ကို အတည်ပြုရန် သင့်လက်ချောင်းကို လေထဲသို့ ပွတ်ဆွဲလိုက်ရုံဖြင့် စိတ်ကူးကြည့်ပါ။

Sotech တွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် အလိုလိုသိနိုင်သော၊ လူသားဗဟိုပြုသော အင်တာဖေ့စ်များကို ဖန်တီးပေးမည်ဟု ယုံကြည်ပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ AI မျက်မှန်များသည် သုံးစွဲသူများအား အချိန်မရွေး နေရာမရွေး လျင်မြန်စွာ၊ ထိရောက်ပြီး သဘာဝအတိုင်း ထိန်းချုပ်နိုင်စွမ်းကို အားကောင်းလာစေရန်အတွက် အဆင့်မြင့်လက်ဟန်များကို အသိအမှတ်ပြုမှုကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။ မျက်စိအနီးရှိ မျက်နှာပြင်နှင့် ဝတ်ဆင်နိုင်သော စနစ်များတွင် ဆယ်စုနှစ်များစွာ ဆန်းသစ်တီထွင်မှုဖြင့် ကျောထောက်နောက်ခံပြုထားသည့် Sotech သည် ဟန်းမလွတ် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုကို အမှန်တကယ် ဆိုလိုသည်။

 

Wearables များတွင် လက်ဟန်ခြေဟန်ဖြင့် အသိအမှတ်ပြုခြင်းဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။

Gesture recognition သည် လူသားတို့၏ ကိုယ်လက်လှုပ်ရှားမှုများ—အထူးသဖြင့် လက်နှင့် ဦးခေါင်းအမူအရာ—ကို အမိန့်များအဖြစ် အဓိပ္ပာယ်ပြန်ဆိုနိုင်သော နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဝတ်ဆင်နိုင်သော စက်ပစ္စည်းများ၏ အခြေအနေတွင်၊ ၎င်းသည် သုံးစွဲသူများအား မျက်နှာပြင်ကို မထိဘဲ သို့မဟုတ် ၎င်းတို့၏ အသံကို အသုံးမပြုဘဲ လုပ်ဆောင်ချက်များကို ထိန်းချုပ်နိုင်သည်။

လက်ဟန်ခြေဟန် အသိအမှတ်ပြုခြင်း၏ အခြေခံအုတ်မြစ်မှာ ကွန်ပျူတာအမြင်နှင့် စက်သင်ယူခြင်းတွင် တည်ရှိသည်။ ကင်မရာများ သို့မဟုတ် အာရုံခံကိရိယာများသည် ခန္ဓာကိုယ်လှုပ်ရှားမှုများကို ဖမ်းယူကြပြီး အာရုံကြောကွန်ရက်များက အဓိပ္ပာယ်ရှိသော အမူအရာများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် ထည့်သွင်းမှုကို လုပ်ဆောင်သည်။ ဤနည်းလမ်းသည် အလိုလိုသိရုံသာမက မိုဘိုင်းလ်၊ AR နှင့် စက်မှုလုပ်ငန်းသုံး အပလီကေးရှင်းများအတွက် စံပြဖြစ်စေသော ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ အင်တာဖေ့စ်များ လိုအပ်မှုကိုလည်း ဖယ်ရှားပေးပါသည်။

Dreamworld Vision ကဲ့သို့သော ပလပ်ဖောင်းများက ဖော်ပြထားသည့်အတိုင်း၊ စမတ်ကျကျဝတ်ဆင်နိုင်သော လက်ဟန်ခြေဟန်ဖြင့် ထိန်းချုပ်မှုသည် နှစ်မြှုပ်ထားသော အတွေ့အကြုံများကို ရရှိနိုင်စေကာ အသုံးပြုနိုင်မှုကို မြှင့်တင်ပေးပြီး ဒစ်ဂျစ်တယ်စနစ်များနှင့် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်ခြင်း၏ သိမြင်နိုင်စွမ်းကို လျှော့ချပေးသည်။ အာရုံစူးစိုက်မှုနှင့် တိကျမှုလိုအပ်သော သမားရိုးကျစက်ပစ္စည်းများနှင့်မတူဘဲ၊ အမူအရာများသည် သဘာဝအတိုင်း၊ အရည်ရွှမ်းပြီး မကြာခဏ မသိစိတ်ကြောင့် ၎င်းတို့ကို အနာဂတ်တွင် အသင့်ဖြစ်နိုင်သော လူသား-ကွန်ပြူတာ အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုအတွက် ပြီးပြည့်စုံသော ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်စေသည်။

 

မျက်မှန်အတွက် Gesture Control က ဘာကြောင့်အရေးကြီးတာလဲ။

AI မျက်မှန်အတွက်၊ လက်ဟန်ခြေဟန်ကို အသိအမှတ်ပြုခြင်းသည် ဇိမ်ခံပစ္စည်းမဟုတ်ပေ—၎င်းသည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ စမတ်မျက်မှန်တပ်ထားသော အသုံးပြုသူများသည် မကြာခဏဆိုသလို ၎င်းတို့၏လက်များကို ဆုပ်ကိုင်ထားနိုင်သည် သို့မဟုတ် လှုပ်ရှားနေသောကြောင့် ရိုးရာထိတွေ့ထိန်းချုပ်မှုများကို လက်တွေ့မကျစေပါ။ အသံဖြင့် အမိန့်ပေးချက်များသည် ကူညီပေးသော်လည်း ၎င်းတို့သည် ဆူညံသော သို့မဟုတ် တိတ်ဆိတ်သော ပတ်ဝန်းကျင်တွင် အမြဲတမ်း စံပြမဟုတ်ပေ။ ဤနေရာတွင် လက်ဟန်ခြေဟန်ဖြင့် ထိန်းချုပ်မှု တောက်ပနေပါသည်။

ဤသည်မှာ ဝတ်ဆင်နိုင်သော AR တွင် အမူအရာအပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုသည် အဘယ်ကြောင့်အရေးကြီးပါသည်-

အဆင်ပြေမှု - လက်ဟန်ခြေဟန်များသည် သုံးစွဲသူများကို ဖုန်းလှမ်းမခေါ်ဘဲ စကားတစ်ခွန်းမှ မပြောဘဲ အလုပ်များကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။

ဘေးကင်းရေး - ကားမောင်းခြင်း သို့မဟုတ် ထုတ်လုပ်ခြင်းကဲ့သို့သော ပတ်ဝန်းကျင်တွင်၊ ထိထိမိမိမရှိသော လုပ်ဆောင်ချက်သည် လက်များကို လွတ်လွတ်လပ်လပ်ထားပြီး ရှေ့သို့ မျက်စိကျစေသည်။

မြန်နှုန်း - ရိုးရှင်းသော ပွတ်ဆွဲခြင်း သို့မဟုတ် နှိပ်ခြင်းသည် မီနူးများမှတစ်ဆင့် သွားလာခြင်း သို့မဟုတ် အမိန့်အပြည့်အစုံကို ပြောခြင်းထက် ပိုမိုမြန်ဆန်နိုင်သည်။

သတိလက်လွတ်အသုံးပြုခြင်း - အများသူငှာ သို့မဟုတ် လူမှုရေးဆက်တင်များတွင်၊ အမူအရာများသည် အခြားသူများကို မနှောင့်ယှက်ဘဲ နည်းပညာနှင့် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်ရန် သိမ်မွေ့သောနည်းလမ်းကို ပေးဆောင်သည်။

သင် စက်ဘီးစီးနေခြင်း၊ ချက်ပြုတ်ခြင်း၊ အစည်းအဝေးတက်ခြင်း သို့မဟုတ် ဂိုဒေါင်တွင် အလုပ်လုပ်သည်ဖြစ်စေ လက်ဟန်ခြေဟန်ဖြင့် အသုံးပြုထားသည့် AI မျက်မှန်များသည် ထိန်းချုပ်မှုကို ချောမွေ့ပြီး ပွတ်တိုက်မှုကင်းသည့်နည်းလမ်းကို ပေးဆောင်သည်။

 

မျက်မှန်သည် ကိုယ်ဟန်အမူအရာကို မည်သို့သိရှိနိုင်သနည်း။

Sotech AI မျက်မှန်များတွင် လက်ဟန်ခြေဟန်ဖြင့် မှတ်သားမှုကို ဟာ့ဒ်ဝဲနှင့် ဆော့ဖ်ဝဲလ်၏ ဆန်းပြားသော ပိုက်လိုင်းဖြင့် ပံ့ပိုးထားသည်။ စနစ်၏ အလယ်ဗဟိုတွင် သုံးစွဲသူ၏လက်များ၊ ဦးခေါင်းနှင့် ပတ်ဝန်းကျင်ပတ်ဝန်းကျင်၏ မြန်နှုန်းမြင့်ပုံရိပ်များကို ဖမ်းယူနိုင်သည့် အာရုံခံအာရုံခံ မော်ဂျူးတစ်ခုဖြစ်သည်။

ဤသည်မှာ အသိအမှတ်ပြုခြင်း လုပ်ငန်းစဉ် အလုပ်လုပ်ပုံ ဖြစ်သည်-

ရုပ်ပုံရိုက်ကူးခြင်း - သေးငယ်သောပေါင်းစပ်ကင်မရာများသည် လက်နှင့် ဦးခေါင်းလှုပ်ရှားမှုကို ခြေရာခံသည်။

အကြိုလုပ်ဆောင်ခြင်း - နောက်ခံဆူညံသံများကို ဖယ်ရှားရန်နှင့် သော့ရွေ့လျားမှုပုံစံများကို သီးခြားခွဲထုတ်ရန် ဒေတာအကြမ်းကို စစ်ထုတ်ထားသည်။

Neural Network ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်း - လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံသည် တိကျသောအမူအယာများကိုခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် frames များ၏ sequence ကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသည်။

Command Execution- လက်ဟန်ခြေဟန်ကို တွေ့ရှိပြီးသည်နှင့် ၎င်းကို လမ်းညွှန်ခြင်း၊ ရွေးချယ်ခြင်း သို့မဟုတ် အတည်ပြုခြင်းကဲ့သို့ ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော လုပ်ဆောင်မှုတစ်ခုနှင့် ကိုက်ညီပါသည်။

ဤလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အဓိက အစိတ်အပိုင်းမှာ ၎င်း၏ အလွန်နည်းသော ပါဝါသုံးစွဲမှုနှင့် မြန်နှုန်းမြင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကြောင့် လူသိများသော Helios Gesture Recognition System ဖြစ်သည်။ Helios သည် ရှုပ်ထွေးသော၊ အချိန်နှင့်တပြေးညီ လက်ဟန်ခြေရာခံခြင်းကို ပံ့ပိုးပေးထားပြီး ဘက်ထရီသက်တမ်းနှင့် မြန်နှုန်းသည် အရေးကြီးသည့် AI မျက်မှန်ကဲ့သို့ ဝတ်ဆင်နိုင်သော ကိရိယာများအတွက် စံပြဖြစ်စေသည်။

ရွေ့လျားမှုကိုသာသိရှိနိုင်သော အခြေခံအာရုံခံကိရိယာများနှင့်မတူဘဲ Sotech ၏မျက်မှန်များသည် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုနှင့် အသုံးပြုသူအပြန်အလှန်ဆက်ဆံမှုအတွေ့အကြုံကို သိသာထင်ရှားစွာတိုးတက်ကောင်းမွန်လာစေသည့် ရည်ရွယ်ချက်နှင့် အကြောင်းအရာကို နားလည်ပါသည်။

 

ယနေ့တွင် မည်သည့်အမူအရာများကို အသိအမှတ်ပြုသနည်း။

Sotech ၏ AI မျက်မှန်များသည် လက်ရှိတွင် အသုံးများသော အမူအယာများကို ခိုင်ခံ့စွာ ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ၎င်းတို့သည် ရိုးရှင်းသော၊ အလိုလိုသိမြင်နိုင်ပြီး အမှားအယွင်းများကိုခံနိုင်ရည်ရှိစေရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပြီး သုံးစွဲသူများသည် ယုံကြည်မှုရှိရှိနှင့် ထိရောက်စွာ အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်နိုင်စေရန် သေချာစေသည်-

ဘုရားကျောင်းအနီးကို နှိပ်ပါ - အမိန့်ကို အတည်ပြုပါ၊ ရွေးချယ်စရာတစ်ခုကို ရွေးချယ်ပါ၊ သို့မဟုတ် လက်ထောက်ကို စတင်ပါ။

လေထဲတွင် ဘယ် သို့မဟုတ် ညာသို့ ပွတ်ဆွဲပါ - ဖန်သားပြင်များကြားတွင် သွားလာပါ၊ လုပ်ဆောင်စရာများကို ပြောင်းပါ သို့မဟုတ် ဆက်တင်များကို ချိန်ညှိပါ။

Pinch Gesture- မြေပုံများ သို့မဟုတ် ဓာတ်ပုံများကဲ့သို့ ရုပ်ပုံဆိုင်ရာ အစိတ်အပိုင်းများပေါ်တွင် ဇူးမ်ချဲ့ခြင်း သို့မဟုတ် ထွက်ခြင်း

ခေါင်းညိတ် - အချက်ပြမှုများကို လက်ခံခြင်း သို့မဟုတ် အတည်ပြုခြင်း (ဥပမာ၊ အဝင်ခေါ်ဆိုမှုများ၊ လမ်းညွှန်ချက်များ)။

ခေါင်းလှုပ်ခြင်း - အကြောင်းကြားချက်များကို ဖယ်ရှားပါ သို့မဟုတ် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပယ်ဖျက်ပါ။

ရိုးရှင်းမှုနှင့် သက်တောင့်သက်သာရှိမှုကို ဆက်လက်ထိန်းသိမ်းထားစဉ်တွင် ပိုမိုရှုပ်ထွေးသော ထည့်သွင်းမှုကို ခွင့်ပြုရန် လက်လှိုင်းများ၊ လက်ချောင်းများကို နှိပ်ခြင်းနှင့် လက်မျိုးစုံပုံစံများ အပါအဝင် နောက်ထပ်လက်ဟန်များသည် စဉ်ဆက်မပြတ် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်လျက်ရှိသည်။

အမူအရာတိုင်းကို ကြွက်သားအားစိုက်ထုတ်မှုအနည်းဆုံးဖြင့် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပြီး ကြာရှည်အသုံးပြုသည့်တိုင် သဘာဝအတိုင်းဖြစ်ပြီး ညောင်းညာမှုကင်းစင်ကြောင်း သေချာစေပါသည်။

 

Sotech Excel သည် Gesture အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံကိုမည်သို့ပြုလုပ်သနည်း။

ကုမ္ပဏီများစွာသည် လက်ဟန်ခြေဟန်ဖြင့် ထိန်းချုပ်ရန် ကြိုးစားခဲ့သော်လည်း အကောင်အထည်ဖော်မှုအားလုံးကို ညီတူညီမျှ ဖန်တီးထားခြင်းမဟုတ်ပါ။ ညံ့ဖျင်းသောတိကျမှု၊ နောက်ကျမှုနှင့် မှားယွင်းသောအပြုသဘောဆောင်မှုများသည် သုံးစွဲသူများကို စိတ်ပျက်စေပြီး နောက်ဆုံးတွင် ၎င်းတို့အား အင်္ဂါရပ်ကို စွန့်လွှတ်ရန် ဦးတည်စေသည်။ Sotech တွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ပန်းတိုင်မှာ လက်ဟန်ခြေဟန်ကို အသိအမှတ်ပြုခြင်းအား ပေးဆောင်ရန်သာ မဟုတ်ဘဲ၊ ၎င်းမှာ အတန်းထဲတွင် အကောင်းဆုံး လက်ဟန်အတွေ့အကြုံကို ပေးအပ်ရန်ဖြစ်သည်။

1. တိကျမှန်ကန်မှု အသိအမှတ်ပြုမှု

ကျွန်ုပ်တို့၏ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုပုံစံများကို လက်အရွယ်အစား၊ အသားအရောင်၊ အလင်းရောင်အခြေအနေနှင့် ထောင့်များတစ်လျှောက်ရှိ အမူအယာများကို မှတ်မိရန် ကွဲပြားသောဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် လေ့ကျင့်ထားသည်။ နေရောင်တိုက်ရိုက် ဒါမှမဟုတ် မှိန်ဖျော့နေတဲ့ ရုံးခန်းမှာပဲဖြစ်ဖြစ်၊ မင်းရဲ့အမူအယာတွေကို မှန်ကန်စွာ အသိအမှတ်ပြုနိုင်ပါလိမ့်မယ်။

2. အလွန်နိမ့်သော Latency

ဝတ်ဆင်နိုင်သော အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုနှင့်ပတ်သက်၍ မီလီစက္ကန့်တိုင်း ရေတွက်သည်။ Sotech ၏ အကောင်းဆုံးလုပ်ဆောင်ခြင်း ပိုက်လိုင်းသည် လက်ဟန်ခြေဟန်ဖြင့် တုံ့ပြန်မှုအကြိမ်များကို 100ms အောက်တွင် ပေးဆောင်ပေးကာ နီးနီးနားနား တုံ့ပြန်ချက်နှင့် အရည်ချင်း အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုကို သေချာစေသည်။

3. ပါဝါစားသုံးမှု နည်းပါးခြင်း။

Helios ပါဝါနည်းသော ပလပ်ဖောင်းကို ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့်၊ လက်ဟန်ခြေဟန်ကို အသိအမှတ်ပြုခြင်းသည် ဘက်ထရီကုန်သွားခြင်းမဖြစ်စေရန် သေချာပါသည်။ အသုံးပြုသူများသည် စွမ်းဆောင်ရည်ကို အလျှော့မပေးဘဲ တစ်နေကုန် လုပ်ဆောင်ချက်ကို ခံစားနိုင်သည်။

4. Intelligent Contextual Filtering

ကျွန်ုပ်တို့၏မျက်မှန်များသည် ပတ်ဝန်းကျင်ဒေတာ (လှုပ်ရှားမှု၊ ဆူညံသံနှင့် အသုံးပြုသူ၏လှုပ်ရှားမှုများကဲ့သို့) ကို အသုံးပြု၍ ရည်ရွယ်ချက်ရှိရှိ အမူအရာများနှင့် မတော်တဆလှုပ်ရှားမှုများကြားတွင် မှားယွင်းသောအပြုသဘောများကို လျှော့ချကာ ခွဲခြားသိမြင်နိုင်စေပါသည်။

5. ပြိုင်ဘက်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ခြင်း။

Snap's Spectacles ကဲ့သို့သော ပြိုင်ဘက်များသည် Snap OS မှတစ်ဆင့် အခြေခံထိတွေ့မှုအခြေခံ အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုကို ပေးစွမ်းနိုင်သော်လည်း ၎င်းတို့၏ လက်ဟန်စွမ်းရည်မှာ အနည်းငယ်မျှသာဖြစ်ပြီး မကြာခဏ cloud ပံ့ပိုးမှု လိုအပ်ပါသည်။ Sotech ၏ လက်ဟန်ခြေဟန် အင်ဂျင်သည် စက်ပေါ်တွင် အပြည့်အ၀ အလုပ်လုပ်ပြီး ကွန်ရက်ကို မှီခိုမှုမရှိဘဲ ပိုမိုမြန်ဆန်ပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရသော အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုများကို ဖြစ်ပေါ်စေသည်။

 

နိဂုံး

လက်ဟန်ခြေဟန်ကို အသိအမှတ်ပြုခြင်းသည် ကောင်းမွန်သောအင်္ဂါရပ်တစ်ခုမျှသာမဟုတ်ဘဲ ဒစ်ဂျစ်တယ်ခေတ်တွင် အမှန်တကယ် သဘာဝဆန်သော အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုကို လော့ခ်ဖွင့်ရန် သော့ချက်ဖြစ်သည်။ Sotech ၏ AI မျက်မှန်များဖြင့် သုံးစွဲသူများသည် တစ်ချက်ကြည့်ခြင်း၊ ပွတ်ဆွဲခြင်း သို့မဟုတ် ခေါင်းညိတ်ခြင်းမှလွဲ၍ ၎င်းတို့၏ကမ္ဘာကို ထိန်းချုပ်နိုင်သည်။ လျင်မြန်ခြင်း၊ တိကျခြင်း၊ သီးသန့်ဖြစ်ပြီး ပါဝါသက်သာခြင်း—ကျွန်ုပ်တို့၏စနစ်သည် အလိုလိုသိနိုင်သော ဝတ်ဆင်နိုင်သော ကွန်ပျူတာ၏အနာဂတ်ကို ကိုယ်စားပြုပါသည်။

မင်းရဲ့အမူအရာတွေက စကားလုံးတွေထက် ပိုကျယ်ကျယ်ပြောပါစေ။

ကျွန်ုပ်တို့ထံ ဆက်သွယ်ပါ ။ Sotech ၏ လက်ဟန်ခြေဟန်ဖြင့် လုပ်ဆောင်ပုံကို လေ့လာရန် ယနေ့  AI မျက်မှန်များသည်  သင်သွားလေရာရာ၌ နည်းပညာနှင့် ထိတွေ့ဆက်ဆံပုံကို တော်လှန်ပြောင်းလဲပေးနိုင်ပါသည်။