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Trabalhos anteriores demonstraram a viabilidade de aplicar análise offline para interpretar eletromiografia (EMG) do antebraço e classificar gestos de dedos em uma superfície física. Nós ampliamos esses resultados para nos aproximar do uso de interfaces músculo-computador para entrada sempre disponível em aplicações do mundo real. Aproveitamos taxonomias existentes de pegadas humanas naturais para desenvolver um conjunto de gestos que cobre a interação no espaço livre, mesmo quando as mãos estão ocupadas com outros objetos. Apresentamos um sistema que classifica esses gestos em tempo real e introduzimos um paradigma bi-manual que possibilita o uso em sistemas interativos. Relatamos resultados experimentais demonstrando precisões de classificação de quatro dedos com média de 79% para pinçar, 85% ao segurar um copo de viagem e 88% ao carregar uma bolsa pesada. Além disso, mostramos a generalizabilidade através de diferentes posturas de braço e exploramos as compensações ao fornecer feedback visual em tempo real.
Saponas et al. (Sun,) estudaram essa questão.