虛擬現(xiàn)實(shí)設(shè)備體驗(yàn)的提升除了與處理器、顯示技術(shù)等息息相關(guān)，與虛擬現(xiàn)實(shí)設(shè)備的交互也十分重要。無論在VR還是AR設(shè)備中，語音、體感、手勢識別都可能成為提升體驗(yàn)的交互方式。本文將介紹主流的光學(xué)手勢識別技術(shù)。

談起手勢識別技術(shù)，由簡單粗略的到復(fù)雜精細(xì)的，大致可以分為三個(gè)等級：二維手型識別、二維手勢識別、三維手勢識別。

在具體討論手勢識別之前，我們有必要先知道二維和三維的差別。二維只是一個(gè)平面空間，我們可以用（X坐標(biāo)，Y坐標(biāo)）組成的坐標(biāo)信息來表示一個(gè)物體在二維空間中的坐標(biāo)位置，就像是一幅畫出現(xiàn)在一面墻上的位置。三維則在此基礎(chǔ)上增加了“深度”（Z坐標(biāo)）的信息，這是二維所不包含的。這里的“深度”并不是咱們現(xiàn)實(shí)生活中所說的那個(gè)深度，這個(gè)“深度”表達(dá)的是“縱深”，理解為相對于眼睛的“遠(yuǎn)度”也許更加貼切。就像是魚缸中的金魚，它可以在你面前上下左右的游動(dòng)，也可能離你更遠(yuǎn)或者更近。

前兩種手勢識別技術(shù)，完全是基于二維層面的，它們只需要不含深度信息的二維信息作為輸入即可。就像平時(shí)拍照所得的相片就包含了二維信息一樣，我們只需要使用單個(gè)攝像頭捕捉到的二維圖像作為輸入，然后通過計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)對輸入的二維圖像進(jìn)行分析，獲取信息，從而實(shí)現(xiàn)手勢識別。

而第三種手勢識別技術(shù)，是基于三維層面的。三維手勢識別與二維手勢識別的最根本區(qū)別就在于，三維手勢識別需要的輸入是包含有深度的信息，這就使得三維手勢識別在硬件和軟件兩方面都比二維手勢識別要復(fù)雜得多。對于一般的簡單操作，比如只是想在播放視頻的時(shí)候暫停或者繼續(xù)播放，二維手勢也就足夠了。但是對于一些復(fù)雜的人機(jī)交互，與3D場景互動(dòng)，就必須含有深度信息才行。

二維手型識別

二維手型識別，也可稱為靜態(tài)二維手勢識別，識別的是手勢中最簡單的一類。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。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，用戶可以用幾個(gè)手型來控制播放器。用戶將手掌舉起來放到攝像頭前，視頻就開始播放了；再把手掌放到攝像頭前，視頻又暫停了。

“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(xù)變化”。舉個(gè)例子來說，如果將這種技術(shù)用在猜拳上的話，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，它就一無所知了。所以這種技術(shù)說到底是一種模式匹配技術(shù)，通過計(jì)算機(jī)視覺算法分析圖像，和預(yù)設(shè)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：只可以識別預(yù)設(shè)好的狀態(tài)，拓展性差，控制感很弱，用戶只能實(shí)現(xiàn)最基礎(chǔ)的人機(jī)交互功能。但是它是識別復(fù)雜手勢的第一步，而且我們的確可以通過手勢和計(jì)算機(jī)互動(dòng)了，還是很酷的不是么？想象一下你忙著吃飯，只要憑空做個(gè)手勢，計(jì)算機(jī)就可以切換到下一個(gè)視頻，比使用鼠標(biāo)來控制可是方便多了！

二維手勢識別

二維手勢識別，比起二維手型識別來說稍難一些，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，還可以識別一些簡單的二維手勢動(dòng)作，比如對著攝像頭揮揮手。其代表公司是來自以色列的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(yùn)動(dòng)，進(jìn)而識別將手勢和手部運(yùn)動(dòng)結(jié)合在一起的復(fù)雜動(dòng)作。這樣一來，我們就把手勢識別的范圍真正拓展到二維平面了。我們不僅可以通過手勢來控制計(jì)算機(jī)播放/暫停，我們還可以實(shí)現(xiàn)前進(jìn)/后退/向上翻頁/向下滾動(dòng)這些需求二維坐標(biāo)變更信息的復(fù)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區(qū)別，但是得益于更加先進(jìn)的計(jì)算機(jī)視覺算法，可以獲得更加豐富的人機(jī)交互內(nèi)容。在使用體驗(yàn)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。這種技術(shù)已經(jīng)被集成到了電視里，但是還沒有成為常用控制方式。

三維手勢識別

接下來我們要談的就是當(dāng)今手勢識別領(lǐng)域的重頭戲——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?yàn)閱蝹€(gè)普通攝像頭無法提供深度信息。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(xiàn)方式。加上新的先進(jìn)的計(jì)算機(jī)視覺軟件算法就可以實(shí)現(xiàn)三維手勢識別了。下面就讓小編為大家一一道來三維手勢識別的三維成像硬件原理。

1. 結(jié)構(gòu)光（Structure Light）

結(jié)構(gòu)光的代表應(yīng)用產(chǎn)品就是PrimeSense的Kinect一代了。

這種技術(shù)的基本原理是，加載一個(gè)激光投射器，在激光投射器外面放一個(gè)刻有特定圖樣的光柵，激光通過光柵進(jìn)行投射成像時(shí)會發(fā)生折射，從而使得激光最終在物體表面上的落點(diǎn)產(chǎn)生位移。當(dāng)物體距離激光投射器比較近的時(shí)候，折射而產(chǎn)生的位移就較??；當(dāng)物體距離較遠(yuǎn)時(shí)，折射而產(chǎn)生的位移也就會相應(yīng)的變大。這時(shí)使用一個(gè)攝像頭來檢測采集投射到物體表面上的圖樣，通過圖樣的位移變化，就能用算法計(jì)算出物體的位置和深度信息，進(jìn)而復(fù)原整個(gè)三維空間。

以Kinect一代的結(jié)構(gòu)光技術(shù)來說，因?yàn)橐蕾囉诩す庹凵浜螽a(chǎn)生的落點(diǎn)位移，所以在太近的距離上，折射導(dǎo)致的位移尚不明顯，使用該技術(shù)就不能太精確的計(jì)算出深度信息，所以1米到4米是其最佳應(yīng)用范圍。

2. 光飛時(shí)間（Time of Flight）

光飛時(shí)間是SoftKinetic公司所采用的技術(shù)，該公司為Intel提供帶手勢識別功能的三維攝像頭。同時(shí)，這一硬件技術(shù)也是微軟新一代Kinect所使用的。

這種技術(shù)的基本原理是加載一個(gè)發(fā)光元件，發(fā)光元件發(fā)出的光子在碰到物體表面后會反射回來。使用一個(gè)特別的CMOS傳感器來捕捉這些由發(fā)光元件發(fā)出、又從物體表面反射回來的光子，就能得到光子的飛行時(shí)間。根據(jù)光子飛行時(shí)間進(jìn)而可以推算出光子飛行的距離，也就得到了物體的深度信息。

就計(jì)算上而言，光飛時(shí)間是三維手勢識別中最簡單的，不需要任何計(jì)算機(jī)視覺方面的計(jì)算。

3. 多角成像（Multi-camera）

多角成像這一技術(shù)的代表產(chǎn)品是Leap Motion公司的同名產(chǎn)品和Usens公司的Fingo。

這種技術(shù)的基本原理是使用兩個(gè)或者兩個(gè)以上的攝像頭同時(shí)攝取圖像，就好像是人類用雙眼、昆蟲用多目復(fù)眼來觀察世界，通過比對這些不同攝像頭在同一時(shí)刻獲得的圖像的差別，使用算法來計(jì)算深度信息，從而多角三維成像。

在這里我們以兩個(gè)攝像頭成像來簡單解釋一下：

雙攝像頭測距是根據(jù)幾何原理來計(jì)算深度信息的。使用兩臺攝像機(jī)對當(dāng)前環(huán)境進(jìn)行拍攝，得到兩幅針對同一環(huán)境的不同視角照片，實(shí)際上就是模擬了人眼工作的原理。因?yàn)閮膳_攝像機(jī)的各項(xiàng)參數(shù)以及它們之間相對位置的關(guān)系是已知的，只要找出相同物體（楓葉）在不同畫面中的位置，我們就能通過算法計(jì)算出這個(gè)物體（楓葉）距離攝像頭的深度了。

多角成像是三維手勢識別技術(shù)中硬件要求最低，但同時(shí)是最難實(shí)現(xiàn)的。多角成像不需要任何額外的特殊設(shè)備，完全依賴于計(jì)算機(jī)視覺算法來匹配兩張圖片里的相同目標(biāo)。相比于結(jié)構(gòu)光或者光飛時(shí)間這兩種技術(shù)成本高、功耗大的缺點(diǎn)，多角成像能提供“價(jià)廉物美”的三維手勢識別效果。

本文參考王元的《應(yīng)用于VR/AR的主流光學(xué)手勢識別技術(shù)解析》文章