人机介面输入装置的走向，

一直是走向更简单、更直觉化的输入方法，

尤其近年大行其道的影像辨识技术所衍生的​​手势操控介面，

有可能成为穿戴式产品输入介面的杀手级应用。

刊头

人机介面输入装置的走向，由古早年代的洞洞卡片、键盘滑鼠，再到Wii Remote、Kinect的体感输入装置，一直是走向更简单、更直觉化的输入方法。

其中近年大行其道的影像辨识技术所衍生的​​手势操控介面，如Leap motion、前述的Kinect，以及工研院结合扩增实境开发的Air-Touch技术，皆是以桌上机或是室内居家生活中实现手势控制为目标，也已取得一定的技术实现。

图一 : Leap Motion可实现手势操作桌上计算机。

但是以影像辨识技术为基础的手势输入装置，在室外环境下，由于背景影像复杂，且红外线摄影机会被波长复杂之太阳光所干扰，是以手势或体感输入装置尚无法应用于室外系统，特别是讲求更直觉、更随身的穿戴式装置输入。以Google Glass为例，尚须采用声控方式作为其输入介面，而无法以真正习惯、直觉的手势辨识方法作为其输入介面。

在2013年的Kickstarter上，有两项创新产品展开募资。其恰恰是解决室外穿戴式装置输入介面的两种路线，其一为由日本团队开发，以指环上的惯性感测器辨识手指动作的“Ring”；其二则是由加拿大团队开发，以辨识前臂肌肉电讯号(electromyography, EMG)为主的“MYO”。

如Ring一般的惯性感测体感输入装置，其系由Wii Remote一脉相承，而其技术也已多有布局，而若需实现Ring团队目标的体感输入，在需执行多轴惯性讯号感测，以及即时辨识、无限传输的前提下，其装置必须解决如何在指环大小的产品中装入足以支持装置长时间运作的电池与上述元件。

Thalmic Labs发表的概念产品MYO作为穿戴式产品的输入介面更是杀手级应用。

EMG肌肉电讯号用途受注目

而以辨识前臂肌肉电讯号为主的技术，最早可以看到的想法在2009年由微软团队以”弹空气吉他”发表的肌肉电脑输入介面(Muscle-Computer Interfaces , muCIs)，其团队当时之技术以EMG为基础，针对以拇指对应食指、中指，以及无名指之对指动作进行辨识。其团队于2010年曾发表论文，宣称其可以实现80%对指动作的辨识准确率[1]，而且也有展示结合触控面板的应用情境[2]。

然而微软muCIs团队在展示的过程中，使用的装置为需要使用导电胶增加并稳定皮肤表面导电性的湿式电极EMG，距离商业化产品尚有距离。或许因此，微软于2010以后便无释出该团队的进一步消息。

而在2013年中，肌肉输入介面再次于Kickstarter死灰复燃。由加拿大的新创公司Thalmic Labs发表的概念产品MYO，是以附着于前臂的八个干式电极EMG，结合惯性感测装置进行使用者手势辨识，由于超炫的展示影片以及看来颇为前瞻的概念，于Kickstarter一炮而红，短期内便快速募集了110万美元的资金，就连知名的顶级矽谷加速器Y Combinator也参与了投资。而产品在2013年底的预购数量便已到达了33万份。

在其发表的概念影片中展示了使用手臂肌肉进行手势辨识操控机器人、电子产品、以及头戴式摄影机的数种应用情境，在戴着厚重手套或是手部可能须执行其他作业的情况下，十分适合由附着于前臂的装置进行手势输入控制，而其装置作为穿戴式产品的输入介面更是杀手级应用。

Thalmic Labs团队原本设定第一批MYO手环的交货期为2013年秋季，然而因为不明原因交期多次延宕跳票，且由该团队公布之讯息，未来发行的Development Kit中，将仅包括手势辨识结果之应用，而不会包括其最核心的手势辨识模型。其团队与CES 2014所发表的Alpha版本也还没有完全实现概念展示影片中的性能。由于前述几个原因，MYO手环与Thalmic Labs于网路讨论区的评价呈现开高走低之趋势。

图二 : （图：Thalmic Lab）

图三 : MYO是以附着于前臂的八个干式电极EMG，结合惯性感测装置进行用户手势辨识。（图：Thalmic Lab）

而于2014年中，网上忽然出现以Google为名的概念影片”Google Gesture”，该计画的主要目的乃是期待利用前臂之EMG讯号进行手势辨识，从而实现聋哑人士手语的即时翻译。虽然仅为概念影片而非实际之Demo，但已在网上引起广大回响。

唯此Google Gesture概念影片已经证实并非出自Google，而是一所大学行销系的学生之手，但此计画会这么引人注目，仍有其可观之处。值得一提的是，在Demo影片中，居然还出现MYO概念影片的片段，显然是同样基于手臂肌肉输入介面的设计，但却有更广泛的应用情境想像。而这一波的讨论热度，又再次拉抬了Thalmic Labs公司之能见度。

图四 : MYO可使用EMG手势辨识来操控电视游戏。（图：Thalmic Lab）

Google Gesture来了？

肌肉输入装置发展挑战

然而，以目前之资讯来看，MYO手环尚有许多问题可能必须解决。

以技术角度来说，首先为EMG感测装置的定位问题，由于EMG讯号尺度为Mini Vote，其感测装置须对准欲量测肌肉，可能有人因工程上的问题必须解决。且人体体表并非一电性稳定之环境，若采用目前公开资讯中的接触式干式电极EMG，则使用者于使用过程中之出汗将会大大改变体表导电性，从而使讯号状态改变，若非于前端感测系统进行补偿校正，则需于后段采用适应型辨识模型，均为增加成本与开发难度之工作，在MYO手环仅售149美元之前提下实属不易。

而在专利布局之角度，微软于2008年已布下EMG手势辨识应用之相关专利US8,447,704、US8,170,656虎视眈眈，或许这也是Thalmic Labs走向与Google合作的原因。

若MYO可以解决前述之技术与智权问题，则由于肌肉输入装置其可辨识之动作除了可见之外显动作外，尚包含如”握拳松紧之用力程度”之类无法由摄影机或是一般惯性元件讯号所测得之资讯，因此其搭配穿戴式产品，甚至涉足居家用市场则皆属可期。

（作者为工研院服务系统科技中心副工程师，本文同时发表于INNOMAMBO创新曼波）

参考资料:

[1] Saponas S, Tan D, Morris D, Turner J, and Landay J. Making muscle-computer interfaces more practical. Proceedings of ACM CHI 2010, April 2010.

[2] Hrvoje Benko, Scott Saponas, Dan Morris, and Desney Tan. Enhancing Input On and Above the Interactive Surface with Muscle Sensing. Proceedings of ACM Tabletop 2009, November 2009. http://research.microsoft.com/en-us/um/people/dan/emgsurface/