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让飞机在行进中的舰艇上降落绝非易事，对于无人机来讲更是如此。有人驾驶飞机可以通过着舰信号官的手势进行舰上引导，而如何让无人机也能读懂并理解信号官的手势成为了一个需要解决的问题。
这一问题的复杂性至少表现在两个方面：其一，无人机必须要能够判断信号官的手是抬起或放下，以及肘部的位置；其二，无人机需要读懂信号官在做何种手势，以及这些手势都代表何种意思。来自MIT的科研人员正在试图解决上述问题。
MIT的科研团队记录了一组共24个航母着舰信号官的常用手势，其中包括双臂挥动和交叉，以及手部的动作等。科研人员编制了一套软件来判断人的手肘、手腕及手掌的位置，其中包括判断手掌的开合动作以及拇指的位置是向上还是向下等。科研人员2011年完成了这部分内容的研究。随后，科研团队根据手势所代表意思的不同将这些手势进行分类。但是这项工作十分复杂，原因在于飞行甲板信号是一种综合手势的复合体――并不像是船员在做出一个动作之后，稍作停顿然后再开始下一个动作。所以软件的算法需要在没有明确的动作开始、中间过程以及结束等提示的情况下，判断出手势所代表的涵义。
科研团队将录制各种手势动作的视频制作成若干独立的帧，在这些帧里面有相互重叠的判断部分。MIT的新闻这样描述：“打个比方，第2序列可开始于第1序列的第10帧，而第3序列可开始于第2序列的第10帧，以此类推。”通过这种方式，软件算法能够计算出一组给定动作序列属于24种手势中具体哪一种手势的概率。研究人员对这种算法进行了试验，该算法识别手势信号的成功率可达到76%。
科研人员认为软件算法识别的成功率可以通过调整计算指令得到提高。相关文章发表在了美国计算机学会（ACM）的交互智能系统处理（TiiS）上。
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