Wristband-Type Virtual Handwriting Recognition and Automatic Storage Device to Overcome Smartwatch Touchscreen Limitations, PalmScript
A wearable device that converts handwriting written on a palm in real time into text files and automatically saves them by utilizing ultra-high frequency sonar and surface electromyography (sEMG) sensor fusion technology
콘테스트 프로젝트 진행 상황
각 Quest를 단계적으로 완성하는 프로젝트입니다.
프로젝트 소개
목표 및 제작 동기
Existing smartwatches face challenges with small displays that lead to frequent typing errors and difficult text input. Additionally, they rely on simple authentication methods such as PIN codes or screen pattern entry for mobile payments and device login, which poses risks of exposure to unauthorized access and hacking. Furthermore, there is a lack of secure and intuitive personal authentication and payment approval methods for use while on the move or in situations where viewing the screen is difficult. [Expected Outcomes] Wristband-type hardware prototype + on-device handwriting and signature recognition algorithm source code + signature matching rate determination and virtual API demo protocol integrated with blockchain/mobile payment systems
프로젝트 컨셉
손바닥 위 필기 궤적을 분석하는 인공지능(TinyML) 알고리즘을 활용함. 특히 사용자가 손바닥에 자신만의 '고유 서명(Signature)'을 그릴 때, 초고주파 소나가 인식하는 획의 방향/속도와 근전도(sEMG) 센서가 인식하는 고유의 필압/근육 패턴 파형을 동시에 분석함 [14/23/11234]. 이를 통해 단순 이미지 모방으로는 뚫을 수 없는 '동적 생체 행동 패턴 인증 기반의 모바일 결재 및 문서 승인 알고리즘'을 구현함. [하드웨어] STM32WB5MM-DK (초소형 BLE 5.0 내장 무선 디스커버리 보드), X-NUCLEO-CCA02M2 (고속 I2S 오디오 데이터 수집용 디지털 MEMS 마이크 쉴드), MyoWare 2.0 sEMG 근전도 센서 모듈, 소형 리튬 폴리머 배터리(3.7V) 및 웨어러블 전원 관리 모듈
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