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)生活中所說的那個深度，這個“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，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攝像頭捕捉到的二維圖像作為輸入，然后通過計算機(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候暫?；蛘呃^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，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算機(jī)互動了，還是很酷的不是么？想象一下你忙著吃飯，只要憑空做個手勢，計算機(jī)就可以切換到下一個視頻，比使用鼠標(biāo)來控制可是方便多了！