HeatSight: Wearable Low-power Omni Thermal Sensing
HeatSight: Wearable Low-power Omni Thermal Sensing
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HeatSight：可穿戴低功耗全热传感
DOI：
10.1145/3460421.3478811
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Alshurafa, Nabil
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Alharbi, Rawan;Feng, Chunlin;Sen, Sougata;Jain, Jayalakshmi;Hester, Josiah;Alshurafa, Nabil
人周围的热信息是理解和识别个人活动的丰富来源。不同的日常活动自然会从人体和周围物体发出不同的热信号;这些信号随着物体的移动和热能的消散而呈现出空间和时间分量，例如，当喝冷饮或吸烟时。我们介绍了HeatSight，这是一种可穿戴系统，可以捕获穿戴者的热环境，并使用机器学习来从该环境中的热，空间和时间信息中推断人类活动。我们通过在五面体配置中嵌入五个低功耗热传感器来实现这一点，该配置可以捕获佩戴者身体和与其交互的物体的广泛视图。我们还设计了一种电池寿命保护机制，可以选择性地只为检测所需的传感器供电。通过HeatSight，我们将热作为未来交互研究的自我中心模式。
Thermal information surrounding a person is a rich source for understanding and identifying personal activities. Different daily activities naturally emit distinct thermal signatures from both the human body and surrounding objects; these signatures exhibit both spatial and temporal components as objects move and thermal energy dissipates, for example, when drinking a cold beverage or smoking a cigarette. We present HeatSight, a wearable system that captures the thermal environment of the wearer and uses machine learning to infer human activity from thermal, spatial, and temporal information in that environment. We achieve this by embedding five low-power thermal sensors in a pentahedron configuration which captures a wide view of the wearer’s body and the objects they interact with. We also design a battery life-saving mechanism that selectively powers only those sensors necessary for detection. With HeatSight, we unlock thermal as an egocentric modality for future interaction research.
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DOI：
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发表时间：
2017
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通讯作者：
Jon E. Froehlich
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--
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通讯作者：
Jon E. Froehlich
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T. Kawashima;Yasutomo Kawanishi;I. Ide;H. Murase;Daisuke Deguchi;Tomoyoshi Aizawa;M. Kawade
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