如果使用智能手機點擊對象，則可以看到對象的類型已輸入到智能手機中。有望將其用于新服務，例如在水桶中輕拍智能手機和訂購水。
韓國科學技術高等研究院（KAIST）1日宣布，由計算機科學系Lee Sung-joo的教授團隊開發了這種“門環”技術，并于上個月在美國計算機協會的泛在計算會議上宣布了這一技術。
敲門技術是一種機器學習，可以分析在對象上輕拍智能手機的反應。響應數據通過智能手機的麥克風，加速計和陀螺儀檢測。由于門環技術不使用現有的識別設備，例如照相機和RFID電子標簽，因此可以將其應用于難以使用照相機的黑暗地方或沒有電子標簽的設備。
研究人員從筆記本電腦，水瓶和自行車等日常生活中可能遇到的23種物體中輸入數據，并評估識別精度，該精度在室內空間中為98％。但是，在擁擠的道路和餐廳等嘈雜的空間中，識別精度下降到83％。識別物體的時間約為0.2秒。
新技術的應用有望擴大智能手機的使用。研究人員展示了15個用例，例如用智能手機輕敲一個空桶以自動訂購水，以及在睡覺前關燈之前輕敲一張床。
Lee Seong-ju教授說：“這項研究的結果是使用傳感器組合和現有智能手機的機器學習，而無需開發特殊的傳感器或硬件。
他還說：“由于它是一種使用戶與事物之間的交互變得更加容易和便捷的技術，因此有望成為一種通用的軟件。”
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