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（原题目：虚构动点OptiTrack静止捕获技能，助Facebook打造虚构键盘）

前不久，Facebook’s Reality Labs（FRL）颁布了一项手部追踪的新研究，将可以或许匡助AR/VR用户在虚构实际世界中完成无需真实键盘的全虚构输出。

在虚构实际世界中完成无什物盲打对付研发职员来讲无疑是一件极具应战的事，缺乏了物理键盘的触摸感以及力反馈，使用者打字正确性会相对于降低。为解决这一问题，研究职员起头了繁杂的机械训练。机械训练可以简略归纳综合为八年夜流程：确认机械学习方针、获取数据并评价是否合适训练测试尺度、洗濯数据并建模、导进训练数据以及训练模子、模子诊断与调优、导进验证数据并验证模子并阐发偏差、模子交融 (后端)、使用原生新数据入行测试。

从机械训练的流程中不丢脸出数据对机械训练的首要性，为了顺遂入行关于在虚构世界中无什物盲打的研究，Facebook FRL必要采集年夜量人类打字时的习气手势数据。为了加倍正确地获取这些数据，FRL使用了高精度的手势追踪体系，这套体系由OptiTrack静止捕获摄像机、定制的动捕手套及Motive静止捕获软件等组成。

数据采集进程中，必要在操作台上方安装OptiTrack静止捕获摄像机，研究职员则要在头部佩带VR头显、在手上佩带附有标识表记标帜点的静止捕获手套，然后坐在立体操作台前。研究职员在打字时可以从VR头显中瞥见本身的双手以及虚构键盘，并入行输出操作，此时静止捕获摄像机将会高精度捕获研究职员打字时的手部静态，并将这些静止捕获数据传输至电脑，研究职员可以在前期凭据需求手动挑选以及洗濯数据。

Facebook研究职员说道：“连系语言模子入行训练，机械可以展望人们在手势不明确的环境下想要输出的内容。使用这类新方式，在肆意一个立体上，打字员在无键盘输出的环境下均匀每一分钟可打73个单词，取患了与物理键盘输出不异的速率以及正确性，未批改毛病率仅为2.4%。

当机械入行了年夜量的输出手势学习，训练到足够应答平凡用户一样平常打字需求的水平时，机械的输出精准度不仅会获得年夜幅度提高，并且所佩带头显也可以经由过程VR头显内部的摄像头捕获用户手势动作，有用展望用户行将输出的文字。将能完成在任何立体均可入行触摸输出，再也不必要真实键盘作为输出载体。

尽管这项基于OptiTrack手部追踪的虚构实际输出研究仍在入行傍边，可是跟着时间推移，机械训练的水平加深，VR世界中的输出将加倍人道化、高效以及精准。信赖在不久的未来，当咱们戴上VR头显入进虚构世界中时，就能离开任何什物载体自由操作体系、高效输出文本，入行一样平常事情以及文娱勾当。