基于深度人工神经网络的非接触式三维数字识别板

新冠疫情改变了人类与环境交互的方式。电梯按键和ATM按键等常见触摸表面由于每天被无数人使用而具有接触危险性，增加了感染几率。因此，产生了对非接触式人机交互的需求。在本文中，我们提出了一种通过人手在传感印刷电路板附近空中书写来识别十个十进制数字（0-9）的方法。我们通过基于投影电容的传感器捕获手部运动，并使用人工神经网络将其分类为数字。我们的方法不使用图像，这显著降低了计算需求并保护了用户隐私。因此，所提出的方法可易于在公共场所部署。