Riconoscimento di gesti basato su ultrasuoni per dispositivi portatili

Usare l'ultrasuono per immagini sull'avambraccio ha dimostrato di avere un buon potenziale per riconoscere i gesti delle mani in modo preciso. Però, finora è stato fatto principalmente su sistemi desktop potenti, il che limita la mobilità e la comodità. Questo articolo parla dei progressi nell'uso delle reti neurali profonde per riconoscere i gesti delle mani tramite ultrasuoni dell'avambraccio, specificamente su dispositivi più piccoli e portatili.

#L'importanza del Riconoscimento dei gesti

Una comunicazione efficace uomo-macchina ha bisogno di metodi di rilevamento che permettano movimenti naturali delle mani. I metodi tradizionali come telecamere e guanti spesso non funzionano bene in condizioni di luce diverse o possono limitare i movimenti delle mani. Usare segnali dal corpo, come l'attività muscolare tramite elettromiografia, può aiutare a tracciare questi movimenti. Tra questi metodi, l'uso degli ultrasuoni è particolarmente interessante perché offre una vista dettagliata dei muscoli nell'avambraccio, rivelando cosa succede con la mano.

Studi recenti hanno dimostrato che gli ultrasuoni possono misurare con precisione le posizioni e i movimenti delle dita. Tuttavia, molti studi esistenti si concentrano principalmente sull'analisi delle immagini ultrasoniche in seguito, richiedendo sistemi ad alta potenza, rendendo le applicazioni in tempo reale una sfida. Questa ricerca mira a creare un sistema di riconoscimento dei gesti che funzioni su dispositivi più piccoli, rendendolo più pratico per l'uso quotidiano.

#Perché usare gli ultrasuoni?

Usare gli ultrasuoni per il riconoscimento dei gesti porta vari vantaggi. Prima di tutto, mantiene i dati dell'utente privati elaborando tutto localmente, abbassando il rischio di violazione dei dati. In secondo luogo, dispositivi più piccoli come il Raspberry Pi sono generalmente più efficienti dal punto di vista energetico, fondamentale per i dispositivi indossabili. Infine, i progressi nel machine learning permettono a sistemi che possono imparare dagli utenti e migliorare nel tempo.

#Impostazione del sistema

Il sistema utilizza un Raspberry Pi per identificare i gesti delle mani sulla base dei dati ultrasonici. Le immagini ultrasoniche provengono da una sonda speciale attaccata all'avambraccio. Queste immagini vengono inviate al Raspberry Pi dopo essere state ridimensionate. Una rete neurale addestrata viene poi usata per analizzare le immagini e identificare i gesti.

#Raccolta dei dati

Per studiare questo, sono stati registrati quattro gesti: una mano aperta e tre tipi di pizzichi usando diverse dita. Le immagini raccolte erano di circa 640 x 640 pixel, per un totale di 2400 frame ottenuti in vari turni di raccolta dati. Una parte di questi dati è stata utilizzata per il test per garantire che il modello potesse riconoscere i gesti con precisione.

#Addestramento del modello

L'addestramento del modello utilizza un tipo speciale di machine learning chiamato Rete Neurale Convoluzionale (CNN). Questa rete elabora le immagini attraverso più strati per identificare schemi. Il sistema è stato inizialmente addestrato usando potenti processori grafici prima di essere adattato per il Raspberry Pi.

#Tecniche di compressione del modello

Per garantire che il modello funzioni in modo efficiente su dispositivi più piccoli, sono state applicate varie tecniche per ridurre la dimensione del modello senza perdere molta precisione. Un approccio ha comportato la modifica del formato dei numeri nel modello in dimensioni più piccole, riducendo la memoria complessiva necessaria.

#Risultati

Il modello addestrato ha mostrato risultati promettenti. Ha raggiunto tassi di precisione elevati sia sui dati di addestramento che su quelli di test. Il modello è stato convertito con successo in un formato adatto per il Raspberry Pi, permettendogli di analizzare i gesti in tempo reale. Dopo vari test, è stato trovato che il sistema poteva classificare correttamente i gesti circa l'85% delle volte sui dati di test.

#Latency di inferenza

La latenza, ossia il tempo che impiega il modello a elaborare un'immagine e restituire un risultato, è cruciale per un'esperienza utente fluida. È stato misurato il tempo medio per gesto, indicando quanto rapidamente il sistema potesse rispondere.

#Dimostrazioni

Sono state create due dimostrazioni per mostrare quanto bene funziona questo sistema. Una prevedeva il trasferimento dei dati ultrasonici da un computer più potente al Raspberry Pi, mentre l'altra evidenziava visivamente il processo e i risultati. Entrambe hanno mostrato l'efficacia del sistema, anche se con qualche piccola misclassificazione.

#Vantaggi dei dispositivi edge

Usare piccoli dispositivi per il riconoscimento dei gesti offre vari vantaggi. Consumano meno energia e possono essere utilizzati in modo più flessibile, permettendo applicazioni in tempo reale in diversi contesti. Questo è particolarmente utile in settori come la salute o le tecnologie assistive.

#Direzioni future

Anche se questo progetto rappresenta un progresso significativo, ci sono ancora aree da migliorare. Una limitazione è la dipendenza da un sistema basato su Windows, che potrebbe essere ampliato per funzionare con più piattaforme come quelle utilizzate nei dispositivi mobili. Nuovi approcci al design del modello potrebbero anche migliorare le prestazioni e l'adattabilità. La ricerca futura può affrontare la personalizzazione per utenti specifici, rendendo la tecnologia ancora più efficace nella vita quotidiana.

#Conclusione

In sintesi, questa ricerca ha gettato le basi per sviluppare un sistema portatile per riconoscere i gesti delle mani usando ultrasuoni dell'avambraccio. La precisione e l'efficienza raggiunte indicano un futuro promettente per i sistemi indossabili che possono funzionare in tempo reale. Con il progresso della tecnologia, questi sistemi possono espandersi in altri settori, rendendo le attività quotidiane più fluide e migliorando l'interazione con le macchine.