«Калибровщик» моделей жестов позволит создать аппараты «безмолвной речи»

• Ученые МФТИ разработали бенчмарк для сравнения популярных нейросетей и алгоритмов распознавания жестов по сигналам электромиографии.
• Разработка поможет лучше понимать «голос тела» и дистанционно управлять техникой, теледроидами и виртуальной реальностью.
• Электромиография регистрирует электрическую активность мышц в момент сокращения с помощью датчиков и электродов.
• Технологии ЭМГ успешно работают в темноте, не требуют прямой видимости и высокой разрешающей способности.
• Современные нейросети не могут без калибровки одинаково точно распознавать жесты разных людей из-за индивидуальных различий.
• Адаптивные алгоритмы становятся более важными, чем мощные нейросети, для универсальных ЭМГ-устройств.
• ЭМГ-технологии могут быть использованы в медицине, для восстановления после инсульта, диагностики заболеваний и контроля эффективности упражнений.