Việc trình diễn gần đây về theo dõi chuyển động tay để điều khiển chuột đã tạo ra cuộc thảo luận sôi nổi trong cộng đồng lập trình viên, làm nổi bật cả thách thức và cơ hội trong việc tạo ra các phương thức nhập liệu thay thế. Mặc dù ban đầu được lấy cảm hứng từ hệ thống nhập liệu bằng ngón tay của Apple Vision Pro, dự án đã phát triển thành một cuộc thảo luận rộng hơn về khả năng tiếp cận, tối ưu hóa hiệu suất và tương lai của tương tác người-máy.
Tranh luận về Tối ưu hóa Hiệu suất
Phần lớn cuộc thảo luận của cộng đồng tập trung vào việc tối ưu hóa hiệu suất, đặc biệt là về những hạn chế của phiên bản Python ban đầu. Trong khi các vấn đề về hiệu suất của OpenCV ban đầu dẫn đến giải pháp dựa trên JavaScript, các chuyên gia trong cộng đồng cho rằng các vấn đề về hiệu suất của Python không phải là không thể khắc phục. Cuộc tranh luận đã tiết lộ nhiều phương pháp xử lý độ trễ đầu vào và giảm nhiễu, đặc biệt chú ý đến các phương pháp lọc.
Bộ lọc trung bình di động không hiệu quả trong việc loại bỏ nhiễu - nó thường dài hơn mức cần thiết do dải thông của nó không tốt. Hãy thử sử dụng bộ lọc IIR thay thế... Trong đó x nằm giữa không và một. Càng gần một, mức lọc càng cao.
Các Phương Pháp Kỹ Thuật Chính Được Thảo Luận:
- MediaPipe để phát hiện điểm mốc bàn tay
- Giao tiếp WebSocket để truyền dữ liệu thời gian thực
- Bộ lọc IIR và 1€ để giảm nhiễu
- Framework Tauri để phát triển ứng dụng máy tính
- Tính toán khoảng cách tương đối để nhận biết độ sâu
Các Ứng dụng và Trường hợp Sử dụng Thay thế
Cộng đồng đã xác định một số trường hợp sử dụng thú vị ngoài việc điều khiển con trỏ đơn giản. Việc triển khai theremin ảo, ứng dụng công nghệ sáng tạo, và giải pháp tiếp cận cho những người gặp vấn đề về RSI đã nổi lên như những ứng dụng đặc biệt thú vị. Project Gameface và các giải pháp theo dõi khuôn mặt thay thế đã được nhấn mạnh như những phát triển song song trong lĩnh vực này, cho thấy một hệ sinh thái đang phát triển của các phương thức nhập liệu thay thế.
Những Hiểu biết về Triển khai Kỹ thuật
Các nhà phát triển đã đề xuất một số cải tiến kỹ thuật cho phiên bản gốc, bao gồm việc sử dụng vị trí ngón trỏ để điều khiển con trỏ trong khi thực hiện kết hợp ngón giữa và ngón cái cho các thao tác lựa chọn. Cách tiếp cận này có thể giải quyết vấn đề trôi con trỏ trong khi nhấn ngón tay đồng thời duy trì tương tác trực quan với người dùng. Cộng đồng cũng đề xuất thực hiện các bước hiệu chỉnh cho chế độ hướng mặt để cải thiện độ chính xác và khả năng sử dụng.
Ý nghĩa Tương lai
Cuộc thảo luận đã mở rộng để bao gồm những ý nghĩa rộng lớn hơn cho giao diện VR/AR, với sự quan tâm đặc biệt đến các giải pháp dựa trên găng tay và hệ thống theo dõi IMU. Các công ty như doublepoint.com và cách tiếp cận của họ sử dụng dữ liệu IMU từ đồng hồ thông minh để phát hiện cử chỉ đại diện cho những phát triển thương mại song song trong lĩnh vực này.
Dự án đã chứng minh rằng mặc dù MediaPipe giúp việc theo dõi chuyển động tay trở nên dễ tiếp cận, vẫn còn nhiều không gian để tối ưu hóa và cải thiện trong các ứng dụng thực tế. Sự tham gia của cộng đồng cho thấy mối quan tâm mạnh mẽ đến các phương thức nhập liệu thay thế, đặc biệt là cho khả năng tiếp cận và các trường hợp sử dụng chuyên biệt, đồng thời nhấn mạnh tầm quan trọng của việc tối ưu hóa hiệu suất trong các hệ thống tương tác người-máy.
Nguồn tham khảo: Hand Tracking for Mouse Input