VR交互技術(shù)盤(pán)點(diǎn) 3D手勢識別不是唯一選擇

　　三、手部動(dòng)作識別是不是只有3D手勢識別嗎?

　　說(shuō)起手部動(dòng)作識別，大家耳熟能詳的應該就是Leap Motion這家公司了。但實(shí)際上，手部動(dòng)作識別的解決方案并不是只有Leap Motion一家公司有，技術(shù)原理上也并不是只有這一個(gè)方向。只不過(guò)因為Oculus的對Leap Motion的大力支持，伴隨著(zhù)Oculus Rift的高曝光率，使得Leap Motion的3D手勢識別被公眾所熟知。

　　3D手勢識別并不是VR交互領(lǐng)域手部動(dòng)作識別方案的唯一，其實(shí)可以分為二維手型識別、二維手勢識別、三維手勢識別三種。

　　二維手型識別

　　二維手型識別，也可稱(chēng)為靜態(tài)二維手勢識別，識別的是手勢中最簡(jiǎn)單的一類(lèi)。這種技術(shù)在獲取二維信息輸入之后，可以識別幾個(gè)靜態(tài)的手勢，比如握拳或者五指張開(kāi)。其代表公司是一年前被Google收購的Flutter。在使用了他家的軟件之后，用戶(hù)可以用幾個(gè)手型來(lái)控制播放器。

　　“靜態(tài)”是這種二維手勢識別技術(shù)的重要特征，這種技術(shù)只能識別手勢的“狀態(tài)”，而不能感知手勢的“持續變化”。舉個(gè)例子來(lái)說(shuō)，如果將這種技術(shù)用在猜拳上的話(huà)，它可以識別出石頭、剪刀和布的手勢狀態(tài)。但是對除此之外的手勢，它就一無(wú)所知了。所以這種技術(shù)說(shuō)到底是一種模式匹配技術(shù)，通過(guò)計算機視覺(jué)算法分析圖像，和預設的圖像模式進(jìn)行比對，從而理解這種手勢的含義。

　　這種技術(shù)的不足之處顯而易見(jiàn)：只可以識別預設好的狀態(tài)，拓展性差，控制感很弱，用戶(hù)只能實(shí)現最基礎的人機交互功能。

　　二維手勢識別

　　二維手勢識別，比起二維手型識別來(lái)說(shuō)稍難一些，但仍然基本不含深度信息，停留在二維的層面上。這種技術(shù)不僅可以識別手型，還可以識別一些簡(jiǎn)單的二維手勢動(dòng)作，比如對著(zhù)攝像頭揮揮手。其代表公司是來(lái)自以色列的PointGrab，EyeSight和ExtremeReality。

　　二維手勢識別擁有了動(dòng)態(tài)的特征，可以追蹤手勢的運動(dòng)，進(jìn)而識別將手勢和手部運動(dòng)結合在一起的復雜動(dòng)作。這樣一來(lái)，我們就把手勢識別的范圍真正拓展到二維平面了。我們不僅可以通過(guò)手勢來(lái)控制計算機播放/暫停，我們還可以實(shí)現前進(jìn)/后退/向上翻頁(yè)/向下滾動(dòng)這些需求二維坐標變更信息的復雜操作了。

　　這種技術(shù)雖然在硬件要求上和二維手型識別并無(wú)區別，但是得益于更加先進(jìn)的計算機視覺(jué)算法，可以獲得更加豐富的人機交互內容。在使用體驗上也提高了一個(gè)檔次，從純粹的狀態(tài)控制，變成了比較豐富的平面控制。

　　三維手勢識別

　　三維手勢識別需要的輸入是包含有深度的信息，可以識別各種手型、手勢和動(dòng)作。相比于前兩種二維手勢識別技術(shù)，三維手勢識別不能再只使用單個(gè)普通攝像頭，因為單個(gè)普通攝像頭無(wú)法提供深度信息。要得到深度信息需要特別的硬件，目前世界上主要有3種硬件實(shí)現方式，加上新的先進(jìn)的計算機視覺(jué)軟件算法就可以實(shí)現三維手勢識別了。