3 月 7 日消息， 科技 媒體 patentlyapple 昨日（3 月 6 日）發布博文， 報道稱 蘋果 最新獲批一項技術專利，涉及基于視覺的手勢定制技術。

該專利通過引入元學習（Meta-Learning）框架，解決了手勢識別中的“少樣本學習”（Few-Shot Learning, FSL）難題，讓用戶能夠自定義手勢，提升交互效率和個性化體驗。

技術背景與挑戰

手勢識別技術近年來在虛擬現實、 游戲 和智能家居等領域得到廣泛應用，但自動識別手勢仍面臨諸多挑戰。傳統技術僅能識別預定義手勢，無法滿足用戶個性化需求。

此外，少樣本學習（FSL）問題也限制了手勢識別的靈活性，即模型需要在有限數據下快速學習新手勢，同時避免過擬合。

解決方案：元學習與圖變換器

蘋果的專利技術通過結合元機器學習（meta-learning）和圖變換器（Graph Transformer），構建了一個全面的手勢定制框架。該技術利用 RGB 攝像頭等成像傳感器，支持靜態、動態、單手和雙手等多種手勢類型。

用戶只需演示一次手勢，系統即可通過捕捉幀序列完成定制。此外，專利還整合了遷移學習和元增強技術，進一步提升了模型的泛化能力。

該技術不僅提高了電子設備的手勢識別精度，還為個性化交互開辟了新路徑。例如，用戶可以根據自身需求定義專屬手勢，提升操作效率和記憶性。同時，該技術對特定需求群體（如殘障人士）更具包容性，為人機交互的普及化提供了技術支持。

【來源： IT之家 】