電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道（文/黃山明）手勢(shì)識(shí)別傳感器，顧名思義是一種能夠?qū)τ脩?hù)手勢(shì)動(dòng)作進(jìn)行識(shí)別的傳感器。手勢(shì)識(shí)別傳感器可以應(yīng)用于很多領(lǐng)域，例如醫(yī)療健康、機(jī)器人技術(shù)、人機(jī)交互和人工智能等。而手勢(shì)識(shí)別技術(shù)可以用于智能家居、游戲機(jī)、虛擬現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域，比如通過(guò)手勢(shì)控制智能電視、無(wú)人機(jī)、機(jī)器人等。

手勢(shì)識(shí)別傳感器的工作原理

作為一種能夠檢測(cè)人體手勢(shì)的傳感器，手勢(shì)識(shí)別傳感器可以通過(guò)紅外線、超聲波、激光等方式來(lái)感知人體的手勢(shì)動(dòng)作，從而實(shí)現(xiàn)非接觸式的交互方式。目前市面上有很多種手勢(shì)識(shí)別傳感器，例如DFRobot 3D手勢(shì)識(shí)別傳感器、使用紅外動(dòng)態(tài)光學(xué)傳感器的手勢(shì)識(shí)別傳感器等。

通常，手勢(shì)識(shí)別傳感器一種小尺寸光學(xué)數(shù)組式傳感器模組，由手勢(shì)識(shí)別傳感器、LED和鏡頭組合而成，具有手勢(shì)模式和游標(biāo)模式兩種功能，可識(shí)別單一手勢(shì)，并完成手勢(shì)的自動(dòng)判斷功能，還可以追蹤物體的尺寸、位置和亮度并即時(shí)輸出。

同時(shí)它內(nèi)置了光源和環(huán)境光抑制濾波器，能在黑暗或低光環(huán)境下工作。它支持上、下、左、右、前、后、順時(shí)針旋轉(zhuǎn)、逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)和揮動(dòng)的手勢(shì)動(dòng)作識(shí)別，以及支持物體接近檢測(cè)等功能。

許多手勢(shì)識(shí)別傳感器的工作原理是基于紅外線反射和類(lèi)似微軟Kinect的深度視覺(jué)技術(shù)實(shí)現(xiàn)的，以PAJ7620U2手勢(shì)傳感器為例，由紅外發(fā)光二極管和一對(duì)紅外光傳感器組成的衍射貼片矩陣來(lái)發(fā)射和接收紅外光信號(hào)，以從各個(gè)角度接收反射回來(lái)的紅外線。當(dāng)手或身體移動(dòng)時(shí)，手或身體會(huì)產(chǎn)生細(xì)微的變化，這些變化會(huì)導(dǎo)致返回傳感器的反射光強(qiáng)度和相位發(fā)生變化，從而識(shí)別不同的手勢(shì)。

微軟Kinect的深度視覺(jué)技術(shù)是利用結(jié)構(gòu)光和光飛時(shí)間的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)的。結(jié)構(gòu)光是通過(guò)投射特制的結(jié)構(gòu)光圖像到物體上，然后通過(guò)攝像頭捕捉到由于物體表面形狀不同而產(chǎn)生的微小位移，從而得到物體的深度信息。而光飛時(shí)間則是通過(guò)測(cè)量光子從發(fā)射器發(fā)出到被物體反射回來(lái)所用的時(shí)間來(lái)計(jì)算物體的深度信息。這兩種方法都可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)、非接觸式的深度測(cè)量。

手勢(shì)識(shí)別傳感器通常依賴(lài)于深度視覺(jué)技術(shù)來(lái)識(shí)別手勢(shì)動(dòng)作。深度視覺(jué)技術(shù)可以提供手的精確位置和形狀信息，從而可以識(shí)別出不同的手勢(shì)。因此，深度視覺(jué)技術(shù)和手勢(shì)識(shí)別傳感器是相互依賴(lài)的，共同實(shí)現(xiàn)手勢(shì)識(shí)別功能。

如何提升手勢(shì)識(shí)別傳感器的識(shí)別精度？

手勢(shì)傳感器的發(fā)展歷史可以追溯到20世紀(jì)90年代，當(dāng)時(shí)主要是通過(guò)穿戴設(shè)備如數(shù)據(jù)手套等方式來(lái)實(shí)現(xiàn)手勢(shì)識(shí)別。隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的不斷發(fā)展，基于視覺(jué)的手勢(shì)識(shí)別技術(shù)逐漸興起，成為研究的熱點(diǎn)之一。

早期基于視覺(jué)的手勢(shì)識(shí)別技術(shù)是基于二維圖像的識(shí)別技術(shù)，通過(guò)普通攝像頭捕捉手勢(shì)動(dòng)作，然后通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法進(jìn)行識(shí)別。但是這種技術(shù)只能識(shí)別靜態(tài)手勢(shì)，無(wú)法處理動(dòng)態(tài)手勢(shì)。

隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的進(jìn)步，基于深度學(xué)習(xí)的手勢(shì)識(shí)別技術(shù)得到了廣泛應(yīng)用。深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以處理大規(guī)模數(shù)據(jù)，從圖像中自動(dòng)提取有效特征，使得手勢(shì)識(shí)別更加準(zhǔn)確、穩(wěn)定。此外，隨著可穿戴設(shè)備、智能家居、智能醫(yī)療等領(lǐng)域的快速發(fā)展，手勢(shì)傳感器得到了廣泛應(yīng)用，推動(dòng)了手勢(shì)識(shí)別技術(shù)的不斷發(fā)展。

想要提升手勢(shì)識(shí)別的精度，通?？梢允褂檬褂眉t外傳感器和攝像頭來(lái)捕捉手勢(shì)，或使用深度學(xué)習(xí)算法來(lái)訓(xùn)練模型，或使用更快的處理器和更好的圖像傳感器來(lái)處理圖像，都可以提高手勢(shì)識(shí)別的準(zhǔn)確性。

還可以對(duì)傳感器進(jìn)行校準(zhǔn)和標(biāo)定，消除設(shè)備自身誤差和環(huán)境干擾，提高測(cè)量精度?；蛘邔?duì)手勢(shì)進(jìn)行預(yù)處理，如去除噪聲、平滑處理等，提高手勢(shì)識(shí)別的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。

但提升了識(shí)別精度，不可避免就會(huì)帶來(lái)誤觸的問(wèn)題。要解決誤觸，需要限制手勢(shì)識(shí)別的范圍，比如只允許用戶(hù)使用特定的手勢(shì)來(lái)控制設(shè)備，其他的動(dòng)作并不會(huì)觸發(fā)設(shè)備的反饋?；蛘咴黾?額外的確認(rèn)步驟以及提供提示及視覺(jué)反饋，例如當(dāng)用戶(hù)嘗試執(zhí)行無(wú)效手勢(shì)時(shí)，可以向他們顯示錯(cuò)誤消息或警告。也可以對(duì)使用者進(jìn)行培訓(xùn)和指導(dǎo)，提高使用者的操作技能和手勢(shì)識(shí)別能力。

小結(jié)

隨著手勢(shì)識(shí)別傳感器的精度越來(lái)越高，也開(kāi)始被集成到更多智能家居的功能中來(lái)。手勢(shì)識(shí)別傳感器對(duì)智能家居的影響是積極的，它提高了交互體驗(yàn)、安全性、智能自動(dòng)化以及個(gè)性化設(shè)置能力，使得智能家居設(shè)備更加智能化、便捷化和個(gè)性化。