如果使用智能手机点击对象，则可以看到对象的类型已输入到智能手机中。有望将其用于新服务，例如在水桶中轻拍智能手机和订购水。
韩国科学技术高等研究院（KAIST）1日宣布，由计算机科学系Lee Sung-joo的教授团队开发了这种“门环”技术，并于上个月在美国计算机协会的泛在计算会议上宣布了这一技术。
敲门技术是一种机器学习，可以分析在对象上轻拍智能手机的反应。响应数据通过智能手机的麦克风，加速计和陀螺仪检测。由于门环技术不使用现有的识别设备，例如照相机和RFID电子标签，因此可以将其应用于难以使用照相机的黑暗地方或没有电子标签的设备。
研究人员从笔记本电脑，水瓶和自行车等日常生活中可能遇到的23种物体中输入数据，并评估识别精度，该精度在室内空间中为98％。但是，在拥挤的道路和餐厅等嘈杂的空间中，识别精度下降到83％。识别物体的时间约为0.2秒。
新技术的应用有望扩大智能手机的使用。研究人员展示了15个用例，例如用智能手机轻敲一个空桶以自动订购水，以及在睡觉前关灯之前轻敲一张床。
Lee Seong-ju教授说：“这项研究的结果是使用传感器组合和现有智能手机的机器学习，而无需开发特殊的传感器或硬件。
他还说：“由于它是一种使用户与事物之间的交互变得更加容易和便捷的技术，因此有望成为一种通用的软件。”
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