Gebaren en BCI's
Bedien je computer zonder muis of toetsenbord
Het bedienen van een computer zonder muis of toetsenbord is steeds toegankelijker geworden dankzij innovatieve technologieën op het gebied van handgebaren en gezichtsherkenning. Deze ontwikkelingen bieden niet alleen gemak, maar vergroten ook de toegankelijkheid voor mensen met motorische beperkingen. Hieronder volgt een overzicht van zowel hardware- als softwareoplossingen die dit mogelijk maken.
Hardware-oplossingen
1. Leap Motion/Ultraleap
Leap Motion, nu bekend als Ultraleap, biedt een apparaat dat handbewegingen nauwkeurig kan volgen. Door middel van infraroodsensoren detecteert het systeem de positie en beweging van handen en vingers, waardoor gebruikers hun computer kunnen bedienen met natuurlijke handgebaren zonder fysiek contact.
2. Mudra Link
Mudra Link introduceert de toekomst van hersen-computerinterfaces. Met gepatenteerde SNC-sensoren analyseert het apparaat neurale signalen die in de hersenen worden gecreëerd en door de pols gaan. Deze signalen worden omgezet in digitale commando's, wat vrije en natuurlijke bewegingen mogelijk maakt zonder externe beperkingen.
3. Mudra Band
De Mudra Band is een innovatief armbandje dat neurale signalen interpreteert, waardoor handsfree bediening van Apple-apparaten mogelijk is via eenvoudige handgebaren. Het apparaat leest de elektrische signalen die door de spieren in de pols worden gegenereerd en vertaalt deze naar acties op het gekoppelde apparaat.
4. Emotiv Epoc
Emotiv Epoc is een hoogwaardig EEG-neuroheadset dat ontworpen is voor hersen-computerinterface-toepassingen. Het apparaat meet elektrische activiteit in de hersenen en zet deze om in commando's, waardoor gebruikers apparaten kunnen bedienen met hun gedachten of gezichtsuitdrukkingen.
Via OSC kan je een Processing-sketch verbinden met de Emotiv Epoc. https://hyperritual.com/blog/processing-epoc-osc/#Example_Sketch
Webcam-oplossingen
1. OpenCV: Zelf coderen
OpenCV is een open-source computervisiebibliotheek waarmee ontwikkelaars hun eigen applicaties voor handgebaren- en gezichtsherkenning kunnen bouwen. Door gebruik te maken van webcams en OpenCV kunnen programmeurs maatwerkoplossingen creëren die specifiek zijn afgestemd op hun behoeften.
2. AI-herkenning
Met de opkomst van kunstmatige intelligentie zijn er diverse modellen en frameworks beschikbaar die real-time hand- en gezichtsherkenning mogelijk maken via standaard webcams. Deze AI-modellen kunnen complexe bewegingen en uitdrukkingen interpreteren, waardoor een natuurlijke interactie met de computer mogelijk wordt.
ML5.js
ML5.js is een gebruiksvriendelijke JavaScript-bibliotheek gebouwd bovenop TensorFlow.js, ontworpen om machine learning toegankelijk te maken voor webontwikkelaars en kunstenaars. Het biedt eenvoudige interfaces voor verschillende AI-modellen, waaronder poseherkenning, gezichtsdetectie en handgebarenherkenning. Met ML5.js kunnen ontwikkelaars met minimale code real-time interactie implementeren op basis van camerabeelden.
Google's PoseNet
PoseNet is een pose-schattingmodel ontwikkeld door Google dat menselijke poses kan detecteren en lokaliseren in afbeeldingen en video. Het model kan via TensorFlow.js in de browser worden uitgevoerd, waardoor real-time poseherkenning met een standaard webcam mogelijk is. Ontwikkelaars kunnen PoseNet gebruiken om applicaties te bouwen die reageren op lichaamshoudingen en bewegingen, wat nieuwe manieren van interactie met computers mogelijk maakt.
Teachable Machine
Teachable Machineis een webgebaseerde tool van Google waarmee gebruikers eenvoudig hun eigen machine learning-modellen kunnen trainen zonder enige codeerkennis. Gebruikers kunnen voorbeelden opnemen via hun webcam en het model trainen om specifieke handgebaren, poses of gezichtsuitdrukkingen te herkennen. Zodra het model is getraind, kan het worden geëxporteerd en geïntegreerd in andere projecten, waardoor gepersonaliseerde handsfree bedieningsoplossingen mogelijk zijn.
3. Webgebaseerd: handsfree.js
Handsfree.js is een JavaScript-bibliotheek die het eenvoudig maakt om real-time gebarenherkenning in webapplicaties te integreren. Met slechts een paar regels code kunnen ontwikkelaars handsfree bedieningsmogelijkheden toevoegen aan hun websites, gebruikmakend van de webcam van de gebruiker.
Deze technologieën vertegenwoordigen een spannende verschuiving in hoe we met computers interageren. Of het nu gaat om hardwareapparaten die neurale signalen lezen of softwareoplossingen die standaard webcams gebruiken, de mogelijkheden voor handsfree computerbediening blijven groeien en evolueren.