Cheng Zhang

school康奈尔大学bar_chart全球第 #353 名

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Cheng Zhang 最新论文

Kim 等人提出 WatchHand，利用智能手表扬声器和麦克风发出声波追踪20个手指关节，跨会话误差仅7.87mm，实现现成设备上的连续3D手部姿态追踪。

Lim 等人研究表明，将情感语音集成到手语转语音翻译系统中可使健听人的情感识别率提升32%，并通过DHH参与者调查提出情感语音功能的设计考虑。

Lim 等人推出 SpellRing 智能戒指，结合主动声学传感与深度学习实现 ASL 手指拼写连续识别，达到 82.45% top-1 准确率。

Parikh 等人提出 EchoGuide 系统，利用低功耗主动声学传感引导头戴摄像头捕捉自我中心视频，结合视频标注和LLM分析饮食活动，对9人评估显示高质量摘要并大幅减少视频数据量。

Mahmud等人设计MunchSonic系统，通过眼镜集成AI主动声学传感技术追踪6种精细饮食行为，实现93.5%的F1分数，为非侵入式饮食监测提供新方案。

Yu等人提出SeamPose系统，将衬衫内部接缝重构为电容传感器，通过8个传感接缝和深度学习实现上半身3D姿态估计，MPJPE达6.0厘米，实现舒适便捷的日常姿态追踪。

Lee 等人提出 EchoWrist 低功耗声学手环，利用主动声学感应和深度学习连续重建20个3D手部关节，精度达4.81mm，手-物体交互识别准确率97.6%

Li 等人提出 EyeEcho 声学传感系统，通过眼镜上两对扬声器和麦克风捕捉皮肤变形，以 167mW 功耗实现 83.3Hz 连续面部表情追踪。

Mahmud 等人提出 PoseSonic 智能眼镜声学传感系统，通过铰链处麦克风扬声器对发射FMCW信号并接收反射，实现9关节3D姿态估计，实验室误差仅6.17cm。

Lim 等人研发 C-Auth 智能眼镜认证系统，利用向下摄像头捕捉面部轮廓进行空间面部认证，20用户测试真阳性率达 98.0%，假阳性率仅 4.97%。

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