感知 · 读取人体状态
基于 EIT 的手部姿态估计
探索将电阻抗断层成像(EIT)作为连续手部姿态估计的感知模态,重点把硬件小型化进日常可穿戴形态,使机器无需摄像头即可读取人体状态。
你好,我是
闭环人机交互研究者
西北大学(Northwestern University)
计算机科学系 · MU Collective · Jessica Hullman
我构建闭环系统,使之能够感知、互补并干预。
我目前在西北大学计算机科学系(MU Collective)攻读研究生学位,师从 Jessica Hullman 教授。我此前的项目构建可穿戴传感与刺激;在 MU Collective,我设计交互系统,为人机协同决策提供高互补性信息。
论文发表于 ACM CHI、UIST 与 CVPR,并受邀在高通和 Google 做技术演示。
在此之前,我曾先后在芝加哥大学 HC-Integration Lab(在 Pedro Lopes 教授指导下)、西北大学 SPICE Lab(在 Karan Ahuja 教授指导下)以及中国科学院软件研究所(在韩腾教授指导下)担任研究助理。
我构建闭环系统,感知人体状态,建模互补性以决定何时与如何行动,再通过触觉反馈干预。面向未来,我希望构建混合主动的体上界面,超越屏幕,实现人与系统之间持续、具身的协同。
感知 · 读取人体状态
探索将电阻抗断层成像(EIT)作为连续手部姿态估计的感知模态,重点把硬件小型化进日常可穿戴形态,使机器无需摄像头即可读取人体状态。
互补 · 决定呈现与行动
研究人与 AI 在不确定性下应如何分工:何时信任模型、呈现什么信息,以及界面如何优化互补性,而非仅追求模型精度。
干预 · 经皮肤写回
研制紧凑、高分辨率的电触觉界面,通过刺激皮肤提供反馈与感官替代,经身体写回完成闭环干预。
* 表示共同第一作者
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