Вообразите ситуацию: Вы сидите на важном мероприятии, где предполагается соблюдение тишины, как вдруг зазвонил Ваш смартфон где-то глубоко в Вашей сумке или в кармане, а Вы смогли заставить его замолчать просто махнув Вашей рукой в воздухе – даже не вынимая телефон наружу. Волшебство? Магия? Ничего подобного. Это вскоре могло бы стать действительностью благодаря технологии, разрабатываемой в университете Вашингтона. Известная как SideSwipe, эта экспериментальная система позволяет телефону распознавать жесты через способ, которым рука пользователя отражает назад собственные беспроводные сигналы телефона.
В первую очередь стоит отметить, что уже есть смартфоны, которые показывают функциональность распознавания жестов. Они делают так, однако, используя камеру телефона. Это означает, что телефон должен быть в состоянии «видеть», что пользователь делает, плюс срок службы аккумулятора в таком случае является проблемой, поскольку использование камеры потребляет большое количество заряда батареи.
Используя SideSwipe, однако, телефон может находиться где угодно, так как эта технология в состоянии обнаружить радио-сигналы. Кроме того, вместо истощающей батарею камеры, это использует группу из намного меньшего количества прожорливых маленьких антенн. Программа, на которой это всё работает, как дополнительно сообщили сами разработчики, довольно проста, требует небольшой вычислительной мощности.
Поскольку пользователь проводит рукой через воздух, часть радио сигналов, которые телефон обычно передает своей сотовой сети, будут отражены назад к нему даже через слои ткани. После периода «обучения», в котором телефон изучает образцы движения своего пользователя, он может проанализировать те отраженные сигналы и распознать до 14 различных «воздушных» жестов. Этот репертуар включает такие действия, как «скольжение», «укол» и «парение», которое может в свою очередь быть назначено на функции, такие как заглушение звонка, продвижение чуть дальше по аудиозаписи или заглушка микрофона с громкоговорителем. На предварительных тестах система показала свою эффективность на уровне 87%.
