Para funcionar solo necesita una cámara web estándar y un guante de lycra multicolor
Hoy en día, estos prototipos van desde habitaciones llenas de cámaras a detectores de movimiento integrados en las pantallas de los ordenadores portátiles, sistemas que a veces pueden resultar demasiado caros o complejos. Sin embargo ahora, una investigación del MIT (Instituto Tecnológico de Massachusetts) promete ahorrar dinero y sumar efectividad en el desarrollo de nuevas interfaces gestuales. Según un comunicado de dicha institución, un grupo de científicos del laboratorio de Informática e Inteligencia Artificial ha creado un método que convierte los movimientos reales de la mano en modelos visuales en 3D, prácticamente en tiempo real. Para ello se sirve de una cámara web estándar, de las que ya vienen integradas en todos los ordenadores portátiles, y de un guante de lycra multicolor, que podría ser fabricado por menos de un dólar.
A diferencia de otros prototipos de bajo coste, que usan cintas reflectantes o coloreadas conectadas a la punta de los dedos y se reflejan en modelos visuales en dos dimensiones, el sistema de MIT utiliza la totalidad de la mano y sus gestos se traducen en imágenes en tres dimensiones. Como afirma Robert Wang, uno de los padres del invento junto a Jovan Popovic, profesor asociado de Ingeniería Eléctrica e Informática, esta tecnología "consigue la configuración 3D de la mano y los dedos, de modo que se pueden ver y utilizar los movimientos de flexión de los mismos".
En la opinión de este joven graduado en Informática e Inteligencia Artificial, la aplicación más obvia de su modelo son los videojuegos: "Los jugadores que navegan por un mundo virtual podrían recoger y manejar objetos simplemente usando los gestos de sus manos". Pero Wang también imagina que los ingenieros y diseñadores podrían utilizarlo para manipular de forma más fácil e intuitiva modelos en 3D de productos comerciales o grandes estructuras.
La clave está en el color
Los primeros pasos en el diseño del guante se caracterizaron por el uso de múltiples puntos y parches de formas y colores diferentes. Sin embargo, en la versión actual está cubierto con 20 parches de formas irregulares que utilizan 10 colores diferentes. El número de colores ha tenido que ser limitado para que el sistema pudiera distinguir de forma fiable los colores entre sí, y con los de los objetos del fondo, en una serie de condiciones distintas de iluminación. La disposición y forma de los parches fue elegida para que el frente y dorso de la mano fueran diferentes, pero también para que las coincidencias de los parches de colores similares fueran extrañas. Por ejemplo, explica Wang, "los colores en las puntas de los dedos podrían repetirse en la parte posterior de la mano, pero no en el frente, ya que los dedos con frecuencia se flexionan y se cierran de manera frontal sobre la palma".
Además del guante, la otra clave del sistema reside en un nuevo algoritmo para la localización rápida de información visual en una base de datos, inspirado en un trabajo reciente de Antonio Torralba, Esther y Harold E. Edgerton, profesor asociado de Ingeniería Eléctrica y e Informática en el MIT y miembro del Laboratorio de Ciencias de la Computación en Inteligencia Artificial.
En el momento en que la cámara web captura una imagen del guante, el software recorta el fondo, de modo que el guante se superpone a un fondo blanco. Entonces el software reduce drásticamente la resolución de la imagen recortada, a tan sólo 40x40 píxeles. Por último, se busca a través de una base de datos con miles de modelos digitales de una mano en dimensiones de 40x40, vestida con el guante distintivo, en una gama de posiciones diferentes. Una vez que encuentra una coincidencia, simplemente busca la posición de la mano correspondiente. Dado que el sistema no tiene que calcular las posiciones relativas de los dedos, la palma y dorso de la mano sobre la marcha, es capaz de dar una respuesta en una fracción de segundo.
"A pesar de que una base de datos de imágenes en color de 40x40 píxeles utiliza una gran cantidad de memoria (varios cientos de megabytes), hoy en día un equipo del montón tiene cuatro gigabytes (4.000 megabytes) de memoria RAM de alta velocidad. Y ese número sólo puede aumentar" señala Wang.
Por otra parte, el modelo es muy fácil de adaptar a la anatomía de cualquier usuario. Dado que el guante está hecho de lycra elástica, puede cambiar significativamente el tamaño de un usuario a otro. Para cotejarlo, el usuario simplemente coloca una pieza de 8,5x11pulgadas de papel sobre una superficie plana delante de la cámara web, presiona su mano contra ella y, en unos tres segundos, el sistema se calibra.
En la actualidad, el equipo de Wang está barajando la posibilidad de extender su idea al diseño de camisetas con dibujos similares, que se pueden utilizar para capturar información sobre todo el movimiento del cuerpo. Estos sistemas ya se usan para evaluar la forma de los atletas o para convertir la interpretación de un actor en una animación digital. Sin embargo, una prenda basada en la tecnología de Wang y Popovic podría resultar mucho más económica y fácil de usar.
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