苹果最新获批一项技术专利，该技术涉及基于视觉的手势定制，通过引入元学习框架，解决了手势识别中的“少样本学习”难题。用户只需演示一次手势，系统即可通过捕捉帧序列完成定制，支持静态、动态、单手和双手等多种手势类型。该技术不仅提高了电子设备的手势识别精度，还为个性化交互开辟了新路径，提升操作效率和记忆性。对特定需求群体（如残障人士）更具包容性，为人机交互的普及化提供了技术支持。

🍎苹果公司最新专利聚焦于基于视觉的手势定制技术，旨在提升用户交互的个性化和效率。该技术通过引入元学习（Meta-Learning）框架，有效解决了手势识别领域中常见的“少样本学习”（Few-Shot Learning, FSL）难题。

🤝该方案结合了元机器学习（meta-learning）和图变换器（Graph Transformer），构建了一个全面的手势定制框架。用户只需演示一次手势，系统便能通过捕捉帧序列完成手势的定制，极大地简化了定制流程。

📸该技术利用RGB摄像头等成像传感器，支持静态、动态、单手和双手等多种手势类型，覆盖了广泛的应用场景。同时，专利整合了迁移学习和元增强技术，进一步提升了模型的泛化能力，确保在不同用户和设备上的稳定表现。

♿该技术对手势识别精度有所提高，更为个性化交互开辟了新路径，例如，用户可以根据自身需求定义专属手势，提升操作效率和记忆性。同时，该技术对特定需求群体（如残障人士）更具包容性，为人机交互的普及化提供了技术支持。

IT之家 3 月 7 日消息，科技媒体 patentlyapple 昨日（3 月 6 日）发布博文，报道称苹果最新获批一项技术专利，涉及基于视觉的手势定制技术。

该专利通过引入元学习（Meta-Learning）框架，解决了手势识别中的“少样本学习”（Few-Shot Learning, FSL）难题，让用户能够自定义手势，提升交互效率和个性化体验。

技术背景与挑战

手势识别技术近年来在虚拟现实、游戏和智能家居等领域得到广泛应用，但自动识别手势仍面临诸多挑战。传统技术仅能识别预定义手势，无法满足用户个性化需求。

此外，少样本学习（FSL）问题也限制了手势识别的灵活性，即模型需要在有限数据下快速学习新手势，同时避免过拟合。

解决方案：元学习与图变换器

苹果的专利技术通过结合元机器学习（meta-learning）和图变换器（Graph Transformer），构建了一个全面的手势定制框架。该技术利用 RGB 摄像头等成像传感器，支持静态、动态、单手和双手等多种手势类型。

用户只需演示一次手势，系统即可通过捕捉帧序列完成定制。此外，专利还整合了迁移学习和元增强技术，进一步提升了模型的泛化能力。

该技术不仅提高了电子设备的手势识别精度，还为个性化交互开辟了新路径。例如，用户可以根据自身需求定义专属手势，提升操作效率和记忆性。同时，该技术对特定需求群体（如残障人士）更具包容性，为人机交互的普及化提供了技术支持。