Gesichtsgesten bieten diverse Einsatzmöglichkeiten

EarFS ermöglicht nicht nur die direkte Interaktionen mit dem Smartphone wie etwa das Annehmen und Ablehnen von Telefonanrufen oder die Steuerung des Music-Players. Die Auswertung der Gesichtsbewegungen erlaubt auch Rückschlüsse auf Müdigkeit, Anstrengung und andere Gemütszustände des Nutzers. Dadurch könnten Smartphones beispielsweise Autofahrer warnen, wenn verstärkt Zeichen von Müdigkeit und Erschöpfung registriert werden, oder sich automatisch lautlos stellen, wenn ihr Besitzer hoch konzentriert arbeitet.

Denkbar ist der Einsatz der Technologie auch im medizinischen Bereich. Zum Beispiel könnte sie Menschen mit Locked-in-Syndrom helfen, leichter zu kommunizieren, indem sie ihnen ermöglicht, Computer mit Gesichtsbewegungen zu steuern.

Doch damit ist das Potenzial von EarFS laut den Fraunhofer-Forschern noch lange nicht erschöpft. "Das Differential Amplification Sensing, also das Verstärken von Muskelströmen und Ohrkanalverformungen bei gleichzeitigem Herausfiltern von externen Signalen, füllt eine Forschungslücke", so Matthies. "Mit der Technologie können wir auch an anderen Stellen des Körpers Aktivitäten ablesen und von externen Signalen trennen: Dies eröffnet uns weitere Einsatzmöglichkeiten, darunter die komplementäre Steuerung von Maschinen in der Industrie 4.0."