TouchBand: a modular low-power elastomer-based watchband for touch input and hand gesture recognition
Notice bibliographique
Résumé
Existing smartwatches offer convenient health monitoring and interfaces with mobile devices. However, the interactivity between a user and a smartwatch suffers from the limited size of the screen and buttons. To improve the usability of smartwatches, novel human-computer interaction methods are introduced into the watchband. To this end, we present a modular lightweight watchband consisting of various capacitive sensing modules—TouchBand. It is made with a flexible printed circuit board (PCB) supporting the bottom electrodes, silver-coated conductive fabric as the top electrodes, and Eco-Flex as the dielectric to electrically separate the PCB and fabric. The watchband incorporates three control modules—(i) two shear-sensitive pressure sensing buttons, (ii) two capacitive sliders, and (iii) one proximity sensing array for hand gesture recognition. Shear forces are captured by analyzing the asymmetric changes in multiple mutual-capacitance readings produced by a shear motion between the top and bottom layers, where overlapped electrodes reside. Sliders pick up changes in proximity as fingers are moved across the sensor surfaces. Hand gestures could be recognized by monitoring the capacitance-based proximity readings between the watchband electrodes and the user’s skin. Eyes-free input to the watch becomes feasible by providing a shear/sliding touch input to the watchband as well as performing a free-hand gesture on the wearing hand. With a flexible printed circuit (FPC) connection to the compact custom electronics, all modules of the watchband were sampled at 50 Hz while consuming 30 mW of power. Meanwhile, the measurement data was wirelessly transmitted through Bluetooth Low-Energy 5.0 (BLE) to a nearby mobile device for real-time data analysis and visualization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».