Gesture recognition
اشارہ کی شناخت کمپیوٹر سائنس اور زبان کی ٹیکنالوجی میں تحقیق اور ترقی کا ایک شعبہ ہے جس کا تعلق انسانی اشاروں کی شناخت اور تشریح سے ہے۔ کمپیوٹر وژن کا ایک ذیلی شعبہ، یہ اشاروں کی تشریح کے لیے ریاضیاتی الگورتھم کو استعمال کرتا ہے۔ اشارے کسی بھی جسمانی حرکت یا حالت سے پیدا ہو سکتے ہیں، لیکن عام طور پر چہرے یا ہاتھ سے پیدا ہوتے ہیں۔ میدان کا ایک شعبہ چہرے کے تاثرات اور ہاتھ کے اشاروں سے حاصل ہونے والی جذبات کی شناخت ہے۔ صارفین آلات کو جسمانی طور پر چھوئے بغیر ان پر قابو پانے یا ان کے ساتھ تعامل کرنے کے لیے سادہ اشارے کر سکتے ہیں۔ اشاروں کی زبان کی تشریح کے لیے کیمروں اور کمپیوٹر وژن الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے بہت سے نقطہ نظر بنائے گئے ہیں، تاہم، کرنسی، چال، پراکسیمیکس اور انسانی طرز عمل کی شناخت اور شناخت بھی اشارے کی شناخت کی تکنیکوں کا موضوع ہے۔ اشارہ کی شناخت کمپیوٹرز کے لیے انسانی جسمانی زبان کو بہتر طور پر سمجھنے اور اس کی تشریح کرنے کا ایک راستہ ہے، جو پہلے متن یا غیر بہتر گرافیکل (GUI) یوزر انٹرفیس کے ذریعے ممکن نہیں تھا۔ جائزہ اشارہ شناخت کا اطلاق اس طرح کے شعبوں میں ہوتا ہے جیسے: آٹوموبائل کنزیومر الیکٹرانکس ٹرانزٹ گیمنگ ہینڈ ہیلڈ ڈیوائسز ڈیفنس ہوم آٹومیشن خودکار اشاروں کی زبان کا ترجمہ اشارہ شناخت کو کمپیوٹر وژن اور امیج پروسیسنگ کی تکنیکوں کے ساتھ انجام دیا جا سکتا ہے۔ ادب میں کمپیوٹر سے منسلک کیمروں کے ذریعے اشاروں یا زیادہ عام انسانی پوز اور حرکات کو پکڑنے پر کمپیوٹر وژن کے میدان میں جاری کام شامل ہے۔ "گیسچر ریکگنیشن" کی اصطلاح غیر ٹیکسٹ-ان پٹ تحریر کی علامتوں، جیسے گرافکس ٹیبلٹ پر سیاہی لگانے، ملٹی ٹچ اشاروں، اور ماؤس کے اشارے کی شناخت کے لیے زیادہ تنگ طور پر استعمال کی گئی ہے۔ یہ پوائنٹنگ ڈیوائس کرسر کے ساتھ علامتوں کی ڈرائنگ کے ذریعے کمپیوٹر کا تعامل ہے۔ پین کمپیوٹنگ ڈیجیٹل اشارے کی شناخت کو روایتی ان پٹ ڈیوائسز جیسے کی بورڈ اور چوہوں سے آگے بڑھاتی ہے، اور سسٹم کے ہارڈ ویئر کے اثر کو کم کرتی ہے۔ اشارہ کی اقسام کمپیوٹر انٹرفیس میں، اشاروں کی دو اقسام کو ممتاز کیا جاتا ہے: ہم آن لائن اشاروں پر غور کرتے ہیں، جنہیں اسکیلنگ اور گھومنے جیسے براہ راست ہیرا پھیری کے طور پر بھی سمجھا جا سکتا ہے، اور اس کے برعکس، آف لائن اشاروں پر عام طور پر تعامل ختم ہونے کے بعد کارروائی کی جاتی ہے۔ مثال کے طور پر سیاق و سباق کے مینو کو چالو کرنے کے لیے ایک دائرہ کھینچا جاتا ہے۔ آف لائن اشارے: وہ اشارے جن پر صارف کے آبجیکٹ کے ساتھ تعامل کے بعد عمل کیا جاتا ہے۔ ایک مثال مینو کو چالو کرنے کا اشارہ ہے۔ آن لائن اشارے: براہ راست ہیرا پھیری کے اشارے۔ ان کا استعمال کسی ٹھوس شے کو پیمائش یا گھمانے کے لیے کیا جاتا ہے۔ ٹچ لیس انٹرفیس (ٹی یو آئی) ایک ابھرتی ہوئی ٹکنالوجی ہے جس میں کسی ڈیوائس کو کی بورڈ، ماؤس یا اسکرین کو چھوئے بغیر جسمانی حرکت اور اشاروں کے ذریعے کنٹرول کیا جاتا ہے۔ ٹچ لیس ٹیکنالوجی کی اقسام اس قسم کے انٹرفیس کو استعمال کرنے والے کئی آلات ہیں جیسے اسمارٹ فونز، لیپ ٹاپ، گیمز، ٹی وی اور موسیقی کا سامان۔ ایک قسم کا ٹچ لیس انٹرفیس کمپنی کے وزیٹر مینجمنٹ سسٹم کو چالو کرنے کے لیے اسمارٹ فون کی بلوٹوتھ کنیکٹوٹی کا استعمال کرتا ہے۔ اس سے سہولت کے لیے یا آلودگی کے ممکنہ ذریعہ سے بچنے کے لیے کسی انٹرفیس کو چھونے کی ضرورت ختم ہو جاتی ہے جیسا کہ کووڈ-19 وبائی مرض کے دوران ہوا تھا۔ ان پٹ ڈیوائسز کسی شخص کی نقل و حرکت کو ٹریک کرنے اور اس بات کا تعین کرنے کی صلاحیت کہ وہ کون سے اشارے انجام دے رہے ہیں، مختلف ٹولز کے ذریعے حاصل کیا جا سکتا ہے۔ کینیٹک یوزر انٹرفیس (کے یو آئی) ایک ابھرتے ہوئے قسم کے یوزر انٹرفیس ہیں جو صارفین کو اشیاء اور اجسام کی حرکت کے ذریعے کمپیوٹنگ آلات کے ساتھ تعامل کرنے کی اجازت دیتے ہیں۔ کے یو آئی کی مثالوں میں ٹھوس یوزر انٹرفیس اور موشن سے آگاہ گیمز جیسے وائی اور مائیکروسافٹ کے کینیکٹ، اور دیگر انٹرایکٹو پروجیکٹس شامل ہیں۔ اگرچہ تصویر/ویڈیو پر مبنی اشارے کی شناخت میں بڑی مقدار میں تحقیق کی گئی ہے، لیکن نفاذ کے درمیان استعمال ہونے والے ٹولز اور ماحول میں کچھ فرق ہے۔ تار والے دستانے۔ یہ مقناطیسی یا غیر فعال ٹریکنگ آلات کا استعمال کرتے ہوئے کمپیوٹر کو ہاتھوں کی پوزیشن اور گردش کے بارے میں معلومات فراہم کر سکتے ہیں۔ مزید برآں، کچھ دستانے اعلی درجے کی درستگی (5-10 ڈگری) کے ساتھ انگلی کے موڑنے کا پتہ لگا سکتے ہیں، یا یہاں تک کہ صارف کو ہیپٹک فیڈ بیک بھی فراہم کر سکتے ہیں، جو کہ چھونے کے احساس کا تخروپن ہے۔ پہلا تجارتی طور پر دستیاب ہینڈ ٹریکنگ دستانے کی قسم کا آلہ ڈیٹا گلو تھا، جو دستانے کی قسم کا آلہ ہے جو ہاتھ کی پوزیشن، حرکت اور انگلی کے موڑنے کا پتہ لگا سکتا ہے۔ اس میں فائبر آپٹک کیبلز کا استعمال کیا جاتا ہے جو ہاتھ کے پچھلے حصے سے نیچے چلتی ہیں۔ ہلکی پھلیاں بنتی ہیں اور جب انگلیاں جھکی ہوتی ہیں تو چھوٹی دراڑوں سے ہلکی سی دراڑیں نکلتی ہیں اور نقصان درج ہوتا ہے، جس سے ہینڈ پوز کا تخمینہ ملتا ہے۔ گہرائی سے آگاہ کیمرے۔ اسٹرکچرڈ لائٹ یا ٹائم آف فلائٹ کیمروں جیسے خصوصی کیمروں کا استعمال کرتے ہوئے، کوئی بھی مختصر فاصلے پر کیمرے کے ذریعے جو دیکھا جا رہا ہے اس کا گہرائی کا نقشہ تیار کر سکتا ہے، اور جو دیکھا جا رہا ہے اس کی 3 ڈی نمائندگی کا تخمینہ لگانے کے لیے اس ڈیٹا کا استعمال کر سکتا ہے۔ یہ اپنی مختصر فاصلے کی صلاحیتوں کی وجہ سے ہاتھ کے اشاروں کا پتہ لگانے کے لیے موثر ثابت ہو سکتے ہیں۔ سٹیریو کیمرے۔ دو کیمروں کا استعمال کرتے ہوئے جن کے ایک دوسرے سے تعلقات معلوم ہیں، 3 ڈی نمائندگی کا تخمینہ کیمروں کے آؤٹ پٹ سے لگایا جا سکتا ہے۔ کیمروں کے تعلقات کو حاصل کرنے کے لیے، کوئی پوزیشننگ ریفرنس استعمال کر سکتا ہے جیسے کہ لیکسین اسٹرائپ یا انفراریڈ ایمیٹر۔ براہ راست حرکت کی پیمائش (6 ڈی ویژن) کے ساتھ مل کر اشاروں کا براہ راست پتہ لگایا جا سکتا ہے۔ اشارہ پر مبنی کنٹرولر۔ یہ کنٹرولر جسم کی توسیع کے طور پر کام کرتے ہیں تاکہ جب اشارے کیے جائیں تو ان کی کچھ حرکت کو سافٹ ویئر کے ذریعے آسانی سے پکڑا جا سکے۔ ابھرتے ہوئے اشارے پر مبنی موشن کیپچر کی ایک مثال کنکال ہینڈ ٹریکنگ ہے، جسے ورچوئل رئیلٹی اور آگمینٹڈ رئیلٹی ایپلی کیشنز کے لیے تیار کیا جا رہا ہے۔ اس ٹیکنالوجی کی ایک مثال ٹریکنگ کمپنیوں یو سینس اور گیسٹیگون کے ذریعے دکھائی گئی ہے، جو صارفین کو کنٹرولرز کے بغیر اپنے ارد گرد کے ماحول کے ساتھ بات چیت کرنے کی اجازت دیتی ہیں۔ وائی فائی سینسنگ ماؤس گیسچر ٹریکنگ، جہاں ماؤس کی حرکت کا تعلق کسی شخص کے ہاتھ سے کھینچی جانے والی علامت سے ہوتا ہے جو اشاروں کی نمائندگی کرنے کے لیے وقت کے ساتھ ایکسلریشن میں ہونے والی تبدیلیوں کا مطالعہ کر سکتی ہے۔ سافٹ ویئر انسانی جھٹکے اور نادانستہ حرکت کی تلافی بھی کرتا ہے۔ ان ہوشیار روشنی خارج کرنے والے کیوب کے سینسر کو ہاتھوں اور انگلیوں کے ساتھ ساتھ قریبی دیگر اشیاء کو سمجھنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے، اور ڈیٹا پر کارروائی کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ زیادہ تر ایپلی کیشنز موسیقی اور آواز کی ترکیب میں ہیں، لیکن ان کا اطلاق دوسرے شعبوں میں کیا جا سکتا ہے۔ سنگل کیمرہ۔ اشارے کی شناخت کے لیے ایک معیاری 2 ڈی کیمرہ استعمال کیا جا سکتا ہے جہاں وسائل/ماحول تصویر پر مبنی شناخت کی دیگر شکلوں کے لیے آسان نہیں ہوں گے۔ پہلے یہ خیال کیا جاتا تھا کہ ایک ہی کیمرہ سٹیریو یا گہرائی سے آگاہ کیمروں کی طرح موثر نہیں ہو سکتا، لیکن کچھ کمپنیاں اس نظریے کو چیلنج کر رہی ہیں۔ ایک معیاری 2 ڈی کیمرے کا استعمال کرتے ہوئے سافٹ ویئر پر مبنی اشارے کی شناخت کی ٹیکنالوجی جو مضبوط ہاتھ کے اشاروں کا پتہ لگا سکتی ہے۔ الگورتھم ان پٹ ڈیٹا کی قسم پر منحصر ہے، اشارے کی تشریح کے لیے نقطہ نظر مختلف طریقوں سے کیا جا سکتا ہے۔ تاہم، زیادہ تر تکنیکیں تھری ڈی کوآرڈینیٹ سسٹم میں پیش کردہ کلیدی نکات پر انحصار کرتی ہیں۔ ان کی متعلقہ حرکت کی بنیاد پر، اشارے کا پتہ اعلی درستگی کے ساتھ لگایا جا سکتا ہے، جو ان پٹ کے معیار اور الگورتھم کے نقطہ نظر پر منحصر ہے۔ جسم کی حرکات کی تشریح کرنے کے لیے، کسی کو ان کی درجہ بندی مشترکہ خصوصیات اور اس پیغام کے مطابق کرنی ہوتی ہے جس کا اظہار حرکات کر سکتی ہیں۔ مثال کے طور پر، اشاروں کی زبان میں، ہر اشارہ ایک لفظ یا فقرے کی نمائندگی کرتا ہے۔ کچھ ادب اشارے کی شناخت میں 2 مختلف طریقوں کو الگ کرتا ہے: ایک 3D ماڈل پر مبنی اور ظاہری شکل پر مبنی۔ اہم ترین طریقہ جسم کے حصوں کے کلیدی عناصر پر تھری ڈی معلومات کا استعمال کرتا ہے تاکہ کئی اہم پیرامیٹرز حاصل کیے جا سکیں، جیسے کھجور کی پوزیشن یا جوڑوں کے زاویے۔ اس سے اخذ کردہ نقطہ نظر جیسے کہ والیومیٹرک ماڈل کمپیوٹیشنل طاقت کے لحاظ سے بہت زیادہ موثر ثابت ہوئے ہیں اور حقیقی وقت کے تجزیے کے لیے مزید تکنیکی ترقی کی ضرورت ہے۔ متبادل طور پر، ظاہری شکل پر مبنی نظام براہ راست تشریح کے لیے تصاویر یا ویڈیوز کا استعمال کرتے ہیں۔ اس طرح کے ماڈلز پر عمل کرنا آسان ہوتا ہے، لیکن عام طور پر ان میں انسانی کمپیوٹر کے تعامل کے لیے درکار عامیت کا فقدان ہوتا ہے۔ تھری ڈی ماڈل پر مبنی الگورتھم تھری ڈی ماڈل کا نقطہ نظر حجم یا کنکال ماڈل یا یہاں تک کہ دونوں کا مجموعہ استعمال کر سکتا ہے۔ کمپیوٹر اینیمیشن انڈسٹری میں اور کمپیوٹر وژن کے مقاصد کے لیے حجم کے نقطہ نظر کا بہت زیادہ استعمال کیا گیا ہے۔ ماڈل عام طور پر پیچیدہ تھری ڈی سطحوں سے بنائے جاتے ہیں، جیسے این یو آر بی ایس یا پولیگن میش۔ اس طریقہ کار کی خرابی یہ ہے کہ یہ کمپیوٹیشنل طور پر بہت گہرا ہے، اور حقیقی وقت کے تجزیے کے لیے نظام اب بھی تیار کیے جانے ہیں۔ فی الحال، ایک زیادہ دلچسپ نقطہ نظر یہ ہوگا کہ سادہ قدیم اشیاء کو شخص کے جسم کے سب سے اہم حصوں (مثال کے طور پر بازوؤں اور گردن کے لیے سلنڈر، سر کے لیے دائرہ) کا نقشہ بنایا جائے اور ان کے ایک دوسرے کے ساتھ تعامل کے طریقے کا تجزیہ کیا جائے۔ مزید برآں، کچھ تجریدی ڈھانچے جیسے سپر کواڈریکس اور عام سلنڈر شاید جسم کے حصوں کو قریب کرنے کے لیے اور بھی زیادہ موزوں ہیں۔ کنکال پر مبنی الگورتھم تھری ڈی ماڈلز کی گہری پروسیسنگ کا استعمال کرنے اور بہت سے پیرامیٹرز سے نمٹنے کے بجائے، کوئی بھی حصے کی لمبائی کے ساتھ مشترکہ زاویے کے پیرامیٹرز کا آسان ورژن استعمال کر سکتا ہے۔ اسے جسم کی کنکال کی نمائندگی کے طور پر جانا جاتا ہے، جہاں شخص کے ایک مجازی کنکال کا حساب لگایا جاتا ہے اور جسم کے کچھ حصوں کو کچھ حصوں میں نقشہ بنایا جاتا ہے۔ یہاں تجزیہ ان حصوں کی پوزیشن اور واقفیت اور ان میں سے ہر ایک کے درمیان تعلق کا استعمال کرتے ہوئے کیا جاتا ہے (مثال کے طور پر جوڑوں اور متعلقہ پوزیشن یا واقفیت کے درمیان زاویہ) کنکال ماڈل استعمال کرنے کے فوائد: الگورتھم تیز ہوتے ہیں کیونکہ صرف کلیدی پیرامیٹرز کا تجزیہ کیا جاتا ہے۔ ٹیمپلیٹ ڈیٹا بیس کے خلاف پیٹرن کا ملاپ ممکن ہے کلیدی نکات کا استعمال کرتے ہوئے پتہ لگانے والے پروگرام کو جسم کے اہم حصوں پر توجہ مرکوز کرنے کی اجازت دیتا ہے ظاہری شکل پر مبنی ماڈل ظاہری شکل پر مبنی ماڈل اب جسم کی مقامی نمائندگی کا استعمال نہیں کرتے ہیں، اس کے بجائے ٹیمپلیٹ ڈیٹا بیس کا استعمال کرتے ہوئے براہ راست تصاویر یا ویڈیوز سے اپنے پیرامیٹرز حاصل کرتے ہیں۔ کچھ جسم کے انسانی حصوں، خاص طور پر ہاتھوں کے خراب ہونے والے 2 ڈی ٹیمپلیٹس پر مبنی ہیں۔ ڈیفارمیبل ٹیمپلیٹس کسی آبجیکٹ کے آؤٹ لائن پر پوائنٹس کے سیٹ ہوتے ہیں، جو آبجیکٹ کے آؤٹ لائن کے تخمینے کے لیے انٹرپولیشن نوڈس کے طور پر استعمال ہوتے ہیں۔ سب سے آسان انٹرپولیشن افعال میں سے ایک لکیری ہے، جو پوائنٹ سیٹس، پوائنٹ ویری ایبلٹی پیرامیٹرز، اور بیرونی اخترتی سے اوسط شکل انجام دیتا ہے۔ یہ ٹیمپلیٹ پر مبنی ماڈل زیادہ تر ہینڈ ٹریکنگ کے لیے استعمال ہوتے ہیں، لیکن سادہ اشارے کی درجہ بندی کے لیے بھی استعمال کیے جا سکتے ہیں۔ ظاہری شکل پر مبنی ماڈلز کا استعمال کرتے ہوئے اشارے کا پتہ لگانے کا دوسرا طریقہ اشارے کے ٹیمپلیٹس کے طور پر تصویری ترتیبات کا استعمال کرتا ہے۔ اس طریقہ کار کے پیرامیٹرز یا تو خود تصاویر ہیں، یا ان سے حاصل کردہ کچھ خصوصیات ہیں۔ زیادہ تر وقت، صرف ایک (مونواسکوپک) یا دو (سٹیریواسکوپک) ویوز استعمال کیے جاتے ہیں۔ الیکٹرومیوگرافی پر مبنی ماڈل الیکٹرومیوگرافی (ای ایم جی) جسم میں پٹھوں کے ذریعہ پیدا ہونے والے برقی اشاروں کے مطالعہ سے متعلق ہے۔ بازو کے پٹھوں سے موصولہ اعداد و شمار کی درجہ بندی کے ذریعے، عمل کی درجہ بندی کرنا ممکن ہے اور اس طرح اشارے کو بیرونی سافٹ ویئر میں ڈالنا ممکن ہے۔ کنزیومر ای ایم جی ڈیوائسز غیر حملہ آور طریقوں جیسے بازو یا ٹانگ بینڈ کی اجازت دیتے ہیں اور بلوٹوتھ کے ذریعے جڑتے ہیں۔ اس کی وجہ سے، ای ایم جی کو بصری طریقوں پر ایک فائدہ ہے کیونکہ صارف کو ان پٹ دینے کے لیے کیمرے کا سامنا کرنے کی ضرورت نہیں ہے، جس سے نقل و حرکت کی زیادہ آزادی ممکن ہوتی ہے۔ چیلنجز اشارے کی شناخت اور اسے نافذ کرنے کے لیے بنائے گئے سافٹ ویئر کی درستگی اور افادیت سے وابستہ بہت سے چیلنجز ہیں۔ تصویر پر مبنی اشارے کی شناخت کے لیے، استعمال شدہ آلات اور تصویر کے شور پر حدود ہیں۔ ہو سکتا ہے کہ تصاویر یا ویڈیو مستقل روشنی میں یا ایک ہی مقام پر نہ ہوں۔ پس منظر میں موجود اشیاء یا صارفین کی مخصوص خصوصیات شناخت کو مزید مشکل بنا سکتی ہیں۔ تصویر پر مبنی اشارے کی شناخت کے لیے مختلف قسم کے نفاذ بھی عام استعمال کے لیے ٹیکنالوجی کی عملداری کے ساتھ مسائل کا سبب بن سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، ایک کیمرے کے لیے کیلیبریٹ کیا گیا الگورتھم دوسرے کیمرے کے لیے کام نہیں کر سکتا۔ پس منظر کے شور کی مقدار بھی ٹریکنگ اور شناخت کی مشکلات کا سبب بنتی ہے، خاص طور پر جب بندش (جزوی اور مکمل) ہوتی ہے۔ مزید برآں، کیمرے سے فاصلہ، اور کیمرے کا ریزولوشن اور معیار بھی پہچان کی درستگی میں تغیرات کا سبب بنتا ہے۔ بصری سینسر کے ذریعے انسانی اشاروں کو پکڑنے کے لیے مضبوط کمپیوٹر وژن کے طریقوں کی بھی ضرورت ہوتی ہے، مثال کے طور پر ہاتھ سے باخبر رہنے اور ہاتھ کی کرنسی کی شناخت کے لیے یا سر، چہرے کے تاثرات یا نگاہیں کی سمت کی نقل و حرکت کو پکڑنے کے لیے۔ سماجی قبولیت اسمارٹ فونز اور اسمارٹ واچز جیسے صارفین کے موبائل آلات پر اشارے کے انٹرفیس کو اپنانے کے لیے ایک اہم چیلنج اشارے کے ان پٹ کے سماجی قبولیت کے مضمرات سے پیدا ہوتا ہے۔ اگرچہ اشارے بہت سے نئے فارم فیکٹر کمپیوٹرز پر تیز اور درست ان پٹ کی سہولت فراہم کر سکتے ہیں، لیکن ان کی اپنانے اور افادیت اکثر تکنیکی عوامل کے بجائے سماجی عوامل سے محدود ہوتی ہے۔ اس مقصد کے لیے، اشارے کے ان پٹ طریقوں کے ڈیزائنرز تکنیکی تحفظات اور مختلف سماجی سیاق و سباق میں اشارے انجام دینے کے لیے صارف کی آمادگی دونوں کو متوازن کرنے کی کوشش کر سکتے ہیں۔ اس کے علاوہ، مختلف ڈیوائس ہارڈ ویئر اور سینسنگ میکانزم مختلف قسم کے قابل شناخت اشاروں کی حمایت کرتے ہیں۔ موبائل ڈیوائس گیسچر انٹرفیس موبائل اور چھوٹے فارم فیکٹر ڈیوائسز پر اکثر موشن سینسرز جیسے انیرٹیل پیمائش یونٹس (آئی ایم یو) کی موجودگی سے سپورٹ کیے جاتے ہیں۔ ان آلات پر، گیسچر سینسنگ کا انحصار حرکت پر مبنی اشاروں کو انجام دینے والے صارفین پر ہوتا ہے جو ان موشن سینسرز کے ذریعے پہچانے جانے کے قابل ہوتے ہیں۔ یہ ممکنہ طور پر باریک یا کم حرکت والے اشاروں سے حاصل ہونے والے اشاروں کو چیلنج بنا سکتا ہے، کیونکہ ان میں قدرتی حرکات یا شور سے فرق کرنا مشکل ہو سکتا ہے۔ اشارے کے استعمال کے بارے میں ایک سروے اور مطالعہ کے ذریعے، محققین نے پایا کہ ایسے اشارے جو لطیف حرکت کو شامل کرتے ہیں، جو موجودہ ٹیکنالوجی سے ملتے جلتے نظر آتے ہیں، ہر عمل سے ملتے جلتے نظر آتے ہیں یا محسوس کرتے ہیں، اور لطف اندوز ہوتے ہیں، صارفین کے ذریعہ قبول کیے جانے کا امکان زیادہ ہوتا ہے، جبکہ ایسے اشارے جو عجیب نظر آتے ہیں، کارکردگی کا مظاہرہ کرنے میں بے چین ہوتے ہیں، مواصلات میں مداخلت کرتے ہیں، یا غیر معمولی حرکت میں شامل ہوتے ہیں، صارفین کو ان کے استعمال کو مسترد کرنے کا زیادہ امکان ہوتا ہے۔ موبائل ڈیوائس کے اشاروں کی سماجی قبولیت اشارے اور سماجی سیاق و سباق کی فطریتا پر بہت زیادہ انحصار کرتی ہے۔ پہننے کے قابل کمپیوٹر عام طور پر روایتی موبائل آلات سے مختلف ہوتے ہیں کیونکہ ان کا استعمال اور تعامل کا مقام صارف کے جسم پر ہوتا ہے۔ ان سیاق و سباق میں، اشارہ انٹرفیس کو روایتی ان پٹ طریقوں پر ترجیح دی جا سکتی ہے، کیونکہ ان کا چھوٹا سائز ٹچ اسکرین یا کی بورڈ کو کم پرکشش بناتا ہے۔ اس کے باوجود، جب اشارہ پر مبنی تعامل کی بات آتی ہے تو وہ موبائل آلات کی طرح ہی سماجی قبولیت کی بہت سی رکاوٹوں کا اشتراک کرتے ہیں۔ تاہم، پہننے کے قابل کمپیوٹرز کے نظر سے چھپنے یا روزمرہ کی دیگر اشیاء، جیسے لباس میں ضم ہونے کا امکان، لباس کے عام تعاملات کی نقل کرنے کے لیے اشارے کے ان پٹ کی اجازت دیتا ہے، جیسے کہ قمیض کا کالر ایڈجسٹ کرنا یا کسی کے سامنے والے پینٹ کی جیب کو رگڑنا۔ پہننے کے قابل کمپیوٹر تعامل کے لیے ایک اہم غور ڈیوائس کی جگہ اور تعامل کا مقام ہے۔ ریاستہائے متحدہ اور جنوبی کوریا میں کیے گئے پہننے کے قابل ڈیوائس کے تعامل کے بارے میں تیسرے فریق کے رویوں کی کھوج کرنے والے ایک مطالعے میں مردوں اور عورتوں کے پہننے کے قابل کمپیوٹنگ کے استعمال کے تصور میں فرق پایا گیا، جس کی وجہ جزوی طور پر جسم کے مختلف علاقوں کو سماجی طور پر حساس سمجھا جاتا ہے۔ جسم پر پیش کردہ انٹرفیس کی سماجی قبولیت کی تحقیقات کرنے والی ایک اور تحقیق میں اسی طرح کے نتائج ملے، دونوں مطالعات میں کمر، کمر اور اوپری جسم (خواتین کے لیے) کے ارد گرد کے علاقوں کو کم سے کم قابل قبول قرار دیا گیا جبکہ بازو اور کلائی کے آس پاس کے علاقوں کو سب سے زیادہ قابل قبول قرار دیا گیا۔ عوامی تنصیبات عوامی تنصیبات، جیسے انٹرایکٹو عوامی ڈسپلے، معلومات تک رسائی کی اجازت دیتے ہیں اور عوامی ترتیبات جیسے عجائب گھروں، گیلریوں اور تھیٹروں میں انٹرایکٹو میڈیا کو دکھاتے ہیں۔ اگرچہ ٹچ اسکرینز عوامی ڈسپلے کے لیے اکثر ان پٹ کی شکل ہوتی ہیں، اشارے کے انٹرفیس اضافی فوائد فراہم کرتے ہیں جیسے بہتر حفظان صحت، فاصلے سے تعامل، اور بہتر دریافت، اور کارکردگی پر مبنی تعامل کو پسند کر سکتے ہیں۔ عوامی ڈسپلے کے ساتھ اشارہ پر مبنی تعامل کے لیے ایک اہم غور تماشائی سامعین کا زیادہ امکان یا توقع ہے۔ تھکاوٹ بازو تھکاوٹ عمودی طور پر مبنی ٹچ اسکرین یا ہلکے قلم کے استعمال کا ایک ضمنی اثر تھا۔ طویل استعمال کی مدت میں، صارفین کے بازو تھکاوٹ اور/یا تکلیف محسوس کرنے لگے۔ اس اثر نے 1980 کی دہائی میں اس کی ابتدائی مقبولیت کے باوجود ٹچ اسکرین ان پٹ کے زوال میں اہم کردار ادا کیا۔ بازو کی تھکاوٹ کے ضمنی اثرات کی پیمائش کرنے کے لیے، محققین نے ایک تکنیک تیار کی جسے کنزومڈ اینڈیورنس کہا جاتا ہے۔ یہ بھی دیکھیں سرگرمی کی شناخت آرٹیکلڈ باڈی پوز تخمینہ آٹوموٹو ہیڈ یونٹ کمپیوٹر پروسیسنگ باڈی لینگویج 3 ڈی پوز تخمینہ اشارہ ڈیوائس کے اشارے کے حوالہ جات بیرونی لنکس اشارہ اور قلم کمپیوٹنگ کے حوالہ جات کی تشریح شدہ کتابچہ قلم پر مبنی کمپیوٹنگ کی تاریخ پر نوٹ (یوٹیوب) مستقبل، یہ سب ایک اشارہ ہے-اشارہ انٹرفیس اور ویڈیو گیمنگ فورڈ کا گیسٹوریلی انٹرایکٹو اشتہار-ڈیجیٹل اشارے کے ساتھ بات چیت کرنے کے لیے استعمال ہونے والے اشارے 3 ڈی ہینڈ ٹریکنگ-ایک لٹریچر سروے کمپیوٹر وژن ورچوئل رئیلٹی آبجیکٹ کی شناخت اور درجہ بندی صارف انٹرفیس تکنیک کی ایپلی کیشنز انسانی کمپیوٹر کے تعامل کی تاریخ