隨著虛擬現實和增強現實技術在視覺逼真度和耳機舒適度方面的穩步發展，研究人員持續致力于研發比手持控制器更自然的輸入解決方案。

康奈爾大學和威斯康星大學麥迪遜分校的研究人員設計了一種腕式裝置，可以在3D環境下連續跟蹤人的整個手部，這是可穿戴傳感技術的一個潛在突破。這款名為FingerTrak的手環可以感知人類手的許多位置，包括20個手指關節的位置，使用三到四個微型、低分辨率（32×24像素）的熱感攝像頭讀取手腕輪廓，并將其轉換為3D視覺。研究人員稱，該設備可用于手語翻譯、虛擬現實、移動健康、人機交互等領域，還可能對醫療保健應用產生影響，特別是在監測影響精細運動技能的疾病方面，包括帕金森病和阿爾茨海默病等退化性疾病的早期檢測。

該手環使用深度神經網絡將安裝在手腕上的微型熱感攝像機輸入連接在一起，共同捕捉整個手部姿勢。利用攝像機生成的輪廓，骨干網絡和回歸網絡估計指尖和關節的位置，盡管結果并不完美，但它們可以用于某些形式的VR和AR輸入。

過去的腕式攝像機過于笨重，不適合日常使用，而且大多數只能重建一些離散的手勢。FingerTrak在輕巧方面有了突破，還允許自由移動。有趣的是，研究人員認為，單是手腕的輪廓就“足以準確地預測整個手的姿勢”，使整個感應系統可以安裝在手腕上，不需要手套、戒指或其他技術。通過演示視頻可以看出，FingerTrak的手部運動跟蹤轉化為仿生手的運動，并使計算機能夠確定用戶何時在寫作、喝咖啡、以及與智能手機互動。

目前還不清楚該系統是否能夠快速跟蹤特定的手勢，例如一個人在寫什么內容;研究人員注意到這款手環在測試期間的平均角度錯誤率在6.46到8.06之間，取決于測試的背景。換句話說，至少在某些應用中，它是對更高精度的手指跟蹤解決方案的補充。此款手環預計將在2020年9月中旬的ACM普適計算國際會議上發布。
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