"Умные" перчатки, разработанные в Калифорнийском университете Сан-Диего, могут превращать 26 букв амслена – американского языка жестов – в текст на смартфоне или экране компьютера. Они дешевле и удобнее большинства автоматических переводчиков, представленных на рынке.
«Для тысяч жителей Великобритании язык знаков — их основной язык, — говорит Джесал Вишнурам, директор по исследованиям в благотворительной организации Action on Hearing Loss. — Многие почти или совсем не умеют писать по-английски. Такие технологии могли бы полностью изменить их жизнь».
Устройство состоит из обычной спортивной перчатки, в которую вшиты девять гибких тензодатчиков, расположенных над суставами. Когда пользователь сгибает палец, сенсор чувствует натяжение и электрическое сопротивление повышается. Программа использует эти сигналы для того, чтобы распознать жест.
Анонимный трейдер эфира заработал $200 млн за месяц
Кейсы
Датчики движения на тыльной стороне перчатки сообщают, двигается рука или нет, что необходимо для различения похожих букв. Например, в случае «i» и «j» мизинец должен быть выпрямлен. Но при «i» рука остается неподвижной, а для обозначения «j» ее поворачивают на 180 градусов. Все эти сигналы отправляются через Bluetooth на приложение в смартфоне, которое показывает то, что вы хотите сказать.
Все датчики, вшитые в перчатку, гибкие, и во время активного использования они не мешают, в отличие от предыдущих разработок, в которых были жесткие элементы, говорит Тимоти О’Коннор, главный автор изобретения.
Сейчас перчатки О’Коннора умеют интерпретировать 26 букв амслена, что позволяет «произносить» слова по буквам. Это уже немало, но удобнее было бы иметь возможность переводить слова и фразы целиком, пишет New Scientist. Или использовать две руки, как в британской версии языка жестов.
Ученые доказали, что по лицу можно отличить богатого от бедного
Идеи
Более простой вариант коммуникации с теми, кто лишен возможности говорить, предлагают разработчики проекта Sceptre — браслет, который надевается на предплечье и подключается к ПК или смартфону, чтобы распознавать знаки языка жестов. Точность расшифровки составляет почти 98%.