カーネギーメロン大学の研究チームが、電気インピーダンストモグラフィー（EIT）を使用してユーザーの腕の内部インピーダンス形状を測定するウェアラブルで低コストのシステムであるTomoを紹介、2015年度のUIST会議にて成果を寄稿しています。
これは、ユーザーの皮膚にある8つの電極のすべてのペア間の断面インピーダンスを測定することによって実現され、このプロトタイプはコンパクトで低電力であるため、ジェスチャーをリアルタイムで監視および分類できるとしています。
手首と腕のバンドにテクノロジーを統合したプロトタイプを作成し、2つのジェスチャセットを評価するユーザー調査を実施しています。1つはグロスハンドジェスチャに焦点を当て、もう1つは親指から指へのピンチを使用し、その結果手首の位置はこれらのジェスチャセットでそれぞれ97％と87％の精度を達成し、腕の位置は93％と81％を達成したとしています。
最終的には、この手法が将来のスマートウォッチに統合され、手のジェスチャーと直接タッチ操作が相乗的に機能して、小さな画面でのインタラクティブなタスクをサポートできるようになることを想定しているとしています。
[1] : Zhang, Y., & Harrison, C. (2015, November). Tomo: Wearable, low-cost electrical impedance tomography for hand gesture recognition. In Proceedings of the 28th Annual ACM Symposium on User Interface Software & Technology (pp. 167-173).URL : https://dl.acm.org/doi/10.1145/2807442.2807480
