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La computadora de sobremesa te conoce por tus zapatos
Una nueva investigación del Instituto Hasso Plattner en Potsdam, Alemania, tiene como objetivo sofocar la frustración y los conflictos que pueden surgir cuando varias personas usan una sola pantalla táctil. El proyecto, llamado Bootstrapper, usa cámaras debajo de una mesa para identificar a los diferentes usuarios por sus zapatos. Cada par de zapatos está vinculado a una cuenta que realiza un seguimiento de las acciones y preferencias de una persona.
Lector de zapatillas: Bootstrapper consta de luces y cámaras que residen en una caja debajo de una mesa de pantalla táctil.
A diferencia de otros enfoques para diferenciar entre usuarios, Bootstrapper utiliza hardware de bajo costo y permite que las manos de una persona interactúen libremente con la superficie. Como beneficio adicional, las preferencias de un usuario se pueden almacenar de acuerdo con sus zapatos, por lo que cuando se levanta de la mesa, es más fácil reanudar una actividad cuando regresa.
Los enfoques anteriores al problema han involucrado la colocación de sensores en sillas o el uso de cámaras colocadas sobre una mesa. Un enfoque requería que los usuarios usaran un anillo que emite infrarrojos, que luego fue rastreado por las cámaras de la mesa táctil.
Patrick Baudisch , profesor de informática en el Hasso Plattner Institute, quien desarrolló el sistema prototipo con los estudiantes graduados Stephan Richter y Christian Holz, dice que los zapatos son ideales para rastrear porque ofrecen características distintivas como colores, costuras, cordones, logotipos o rayas. También suelen mantener contacto con el suelo, a diferencia de las manos en una mesa o los fondos de las sillas, por lo que son más fáciles de rastrear.
Baudisch enfatiza que Bootstrapper no está diseñado como una característica de seguridad. La gente siempre puede burlar el sistema comprando los mismos zapatos que otra persona, señala. El objetivo es facilitar la colaboración y registrar el uso de diferentes personas en muchas sesiones. Los investigadores, por ejemplo, lo utilizaron para resumir los logros de los usuarios en un programa de software de matemáticas.
Bootstrapper recopila videos de zapatos usando cámaras colocadas debajo de la superficie de la mesa. El software extrae información sobre la textura del zapato y la vincula con acciones en la pantalla táctil que corresponden a manos y brazos alineados con los zapatos. Con una pequeña muestra de 18 usuarios y 18 zapatos diferentes, los investigadores demostraron que el sistema podía reconocer a un usuario con un 89 por ciento de precisión.
Todos los que desarrollan para pantallas táctiles grandes saben que [la diferenciación de usuarios] es un problema, dice Daniel Wigdor , profesor de informática en la Universidad de Toronto. Wigdor no participó en la investigación. La técnica de Bootstrapper es elegante porque todo está contenido en una caja en particular, dice, refiriéndose a la carcasa del prototipo para las cámaras y las luces.
Aún así, Bootstrapper no es perfecto. Baudisch señala que si una persona contorsiona su brazo de una manera que parece alinearse con los pies de otra persona, el sistema podría hacer que el usuario no coincida con un gesto. El sistema actual también requiere que al menos un pie mantenga contacto directo con el suelo. Y si diferentes usuarios usan el mismo tipo de zapato, como lo harían en el ejército, por ejemplo, la función principal del sistema se vuelve inútil.
La mejor manera de identificar a los usuarios alrededor de una mesa táctil es probablemente combinar varios enfoques, dice Wigdor. Por ejemplo, un sistema similar a Bootstrapper podría combinarse con sensores en una silla. Puedo verlo como una de tres o cuatro técnicas, dice.
Baudisch cree que los elementos de Bootstrapper podrían encontrar un hogar en espacios abiertos como los grandes almacenes. Las cámaras podrían rastrear si una persona se detuvo en los suéteres o carteras, por ejemplo, y luego sugerirían una venta a través de un anuncio digital.