Một công nghệ mới được áp dụng trên

Một công nghệ mới được áp dụng trên cảm biến Leap Motion cho phép thiết bị này có thể nhận diện từng khớp nhỏ trên bàn tay.

Nếu thường xuyên theo dõi các thông tin công nghệ, chắc hẳn bạn đọc vẫn còn nhớ Leap Motion, công nghệ cảm biến ấn tượng cho phép người dùng điều khiển máy tính bằng các chuyển động tay. Công ty chủ quản cùng tên của thiết bị này vừa qua đã thực hiện một cập nhật cực lớn trên bộ công cụ phát triển phần mềm cho Leap Motion, đem lại cho các lập trình viên có hứng thú với việc viết ứng dụng trên nền tảng khả năng theo dõi đến từng khớp nhỏ trên bàn tay của người dùng.
Theo như CEO Michael Buckwald của Leap Motion, bộ công cụ này trước đây chỉ được phát hành ở dạng “closed beta”, cung cấp cho một vài ngàn lập trình viên được tuyển chọn ngẫu nhiên từ danh sách những người hoạt động tích cực trên diễn đàn lập trình của công ty. Nhưng vào 31/5 vừa rồi, khi bản cập nhật được công bố, bộ công cụ phát triển phần mềm của hãng đã được phân phối đến toàn bộ hơn 100.000 lập trình viên từng đăng ký tham gia chương trình viết ứng dụng cho cảm biến tân tiến này.
Cảm biến Leap Motion có thể theo dõi từng khớp nhỏ trên bàn tay
Một trong các phóng viên của trang tin Techcrunch đã có dịp thử nghiệm và ghi lại hình ảnh của các ứng dụng đầu tiên được viết trên nền tảng bộ công cụ phát triển mới này. Khi so sánh với phiên bản cũ của chính ứng dụng đó được viết trên nền bộ công cụ cũ, kết quả thực sự khác nhau một trời một vực. Đặc biệt là khi thử nghiệm với các game, trải nghiệm của việc thấy được hình ảnh tái tạo chuẩn xác của bàn tay cũng như các chuyển động của người chơi trên màn hình máy tính thực sự thuộc một đẳng cấp cao hơn rất nhiều so với các thiết bị cảm biết chuyển động khác trên thị trường.
CEO Buckwald cũng giải thích sơ lược trên blog các nhân của mình về tầm quan trọng của thuật toán ghi nhận và dự đoán chính xác chuyển động bàn tay của người dùng tại mọi thời điểm: “Các thao tác đòi hỏi sự khéo léo và chính xác cao trong không gian 3D như điêu khắc, xây dựng (thủ công), chơi nhạc cụ từ trước tới giờ vẫn được liệt vào nhóm những thao tác mà 99% người dùng máy tính sẽ không hoặc không thể thực hiện thông qua các thiết bị nhập (input) truyền thống. Với thành công này của chúng tôi, giờ đây chỉ cần bạn biết một thao tác nào đó trong thể giới thực – cũng đồng nghĩa với việc bạn lập tức có thể thực hiện lại nó trong thế giới số”.

Kết quả (Anh) 2:

A new technology is applied on Leap Motion sensor allows this device can identify each small joints in the hands. If you regularly monitor the information technology, surely you still remember reading Leap Motion, the impressive sensor technology allows users to control the computer by hand movements. The managing company of the same name this device has recently made ​​a huge update on the development tools for the Leap Motion software, giving developers interested in writing apps on the platform the ability to track each small joints in the hands of users. as of Leap Motion CEO Michael Buckwald, the tools previously only been released in the form of "closed beta", give a few thousand programmers randomly selected from a list of people active on the board of the company programming. But on 31/5 and then, when the update is published, the software tool of its development has been distributed to all 100,000 registered programmers each participating programs written for sensor applications this advanced. Leap Motion Sensor can monitor every small joints in the hands One of the reporters of the news site Techcrunch had the opportunity to test and record the image of the first applications to be written on the basis of public this new development tools. When compared to the older version of the application that is written in the old stuff, different results are actually not a whole. Especially when experimenting with the game, the experience of seeing the reconstructed image of hands correctly as well as the movements of the player on the screen of a computer actually much higher level than the motion sensor device on the market. Buckwald CEO also explained briefly on his personal blog about the importance of recognizing and algorithms to accurately predict the movement of the users hand at all times "the operation requires dexterity and accuracy in 3D space as sculpture, construction (manual), play musical instruments ever has been listed as the operations that 99% of PC users calculation will not or can not be done via the input device (input) tradition. With our success, now just you know a certain operation in the real world - also means that you can immediately implement it in the digital world. "