我们已经习惯了我们的智能手表和智能手机感应我们的身体在做什么，无论是走路，开车还是睡觉。但是我们的手呢?事实证明，通过一些调整，智能手表可以检测出你手中所做的惊人数量的事情。

卡内基梅隆大学人机交互研究所(HCII)的研究人员使用标准的智能手表来确定佩戴者何时在键盘上打字，洗碗，抚摸狗，从投手倾倒或用剪刀切割。

通过对手表的操作系统进行一些更改，他们能够使用其加速度计识别手部运动，并且在某些情况下，还可以使用与25种不同手部活动相关的生物声学声音，精确度约为95%。这25项活动只是可能发现的事件的开始。

“我们设想智能手表是身体上独特的滩头阵地，用于捕捉丰富的日常活动，”HCII助理教授兼未来接口组主任Chris Harrison说。“如果我们的设备知道我们的身体和手的活动，那么各种应用程序可以变得更聪明，更具上下文敏感性。”

哈里森和HCII博士学生Gierad Laput将于5月4日至9日在苏格兰格拉斯哥举行的CHI 2019年计算机械协会计算系统人类因素会议上展示他们对这种新传感能力的研究结果。

正如智能手机现在可以在用户驾驶时阻止短信一样，未来感知手部活动的设备可能学会在用手做某些工作时不打扰某人，例如切菜或操作电源设备，拉普特说。感知手部活动还适用于与健康相关的应用程序 - 监控活动，如刷牙，洗手或吸烟。

手部感应也可能被应用程序使用，这些应用程序向正在学习新技能的用户提供反馈，例如演奏乐器或进行身体康复。应用程序可能会提醒用户输入可能导致重复性劳损(RSI)的习惯，或评估运动障碍的发生，例如与帕金森病相关的运动障碍。

拉普特和哈里森开始探索手部活动探测，招募50人，在进行日常活动时，佩戴特别编程的智能手表近1000小时。手表会定期记录手部动作，手部方向和生物声学信息，然后提示佩戴者描述手部活动 - 剃须，拍手，刮擦，涂上口红等。超过80个手部活动被标记在此方式，提供一个独特的数据集。

目前，用户必须在他们的主动手臂上佩戴智能手表，而不是人们通常佩戴手表的被动(非主导)手臂，以便系统工作。未来的实验将探索使用被动臂可以检测哪些事件。

“我们评估的25项手部活动只是我们在现实世界中使用手臂和手的方式的一小部分，”拉普特说。未来的工作可能会集中在活动类别 - 与戒烟，老年护理，打字和RSI等特定活动相关的活动。

帕卡德基金会，斯隆基金会和谷歌博士。奖学金支持这项研究。