Ricercatori della Arizona State University (ASU) hanno dimostrato nuove funzionalità nell’ambito della Realtà Virtuale e Realtà Aumentata, con gesture che permettono di disegnare password e altri simboli tracciati in aria con le dita, grazie ad un sistema denominato FMKit.
Il lavoro dei ricercatori dell’ASU va oltre quanto possibile fare con accessori come quelli di Leap Motion e il visore per la Realtà Virtuale Oculus Quest, riconoscendo il percorso tracciato con le singole dita nello spazio 3D e confrontando il risultato con un set di dati di campioni di grafia. La scrittura con il polpastrello potrebbe essere sfruttata per identificare singoli utenti, autenticandoli in modo sicuro con password e altri sistemi, creare meccanismi per l’input dei testi alternativi alla digitazione, al parlato o alla selezione di parole da un controller portatile.
Oltre alla possibilità di riconoscere parole (non solo in lingue come l’inglese o l’italiano composte da uno specifico sedi lettere dell’alfabeto ma anche di lingue come il cinese che usano logogrammi), i ricercatori pensano a funzionalità utili nell’ambito commerciale, come ad esempio la possibilità di apporre una firma o sbloccare contenuti digitali.
FMKit (qui i dettagli tecnici in PDF) al momento supporta due tipi di dispositivi: il controller Leap Motion che offre 110 scansioni al secondo, e un guanto-dati con misuratore di inerzia che permette di ottenere 50 scansioni al secondo. Moduli Python permettono di raccogliere, pre-elaborare e visualizzare i segnali scansionati. Come sistema di identificazione degli utenti, secondo gli sviluppatori FMKit è possibile ottenere una percentuale di accuratezza di oltre il 93% con il sistema Leap Motion e di circa il 96% con il guanto.
Per quanto riguarda il riconoscimento della scrittura, i risultati sono migliori con Leap Motion, con il sistema in grado di identificare correttamente le parole mediamente nell’87,4% dei casi. Non è ancora abbastanza per sostituire la dettatura vocale ma è un buon inizio per sistema che potrebbe essere sfruttato semplicemente con un dito e un sensore.
Il codice sorgente di FMKit è stato pubblicato su GitHub come open source completo di librerie di supporto ed esempi.
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