西北大学团队用普通智能手表读取手势与肌肉信号
realkaranahuja · x · 2026-11-06
西北大学 Karan Ahuja 团队发布两个基于普通智能手表的系统 TransfHAR 与 E（ElectroSense 类系统），无需摄像头、医学扫描或高级成像：
- 一个系统利用腕部运动与手臂活动识别日常活动；另一个在表背内置电极，可捕捉更细微的手势（如竖大拇指、握拳），通过皮下肌肉与肌腱信号感知手部动作。
- 系统能按需学习新的手臂动作，应用方向包括：仿生假肢控制、病患/养老监护、个性化活动追踪，以及简化手表交互（类比人脸识别之于手机）。
- 团队成员包括博士生 Aidan Bradshaw、Xuanyou Liu 与硕士生 Novel Alam，成果已在相关会议上发表。
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