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应用于VR/AR的主流光学手势识别技术解析:体育平台首页


本文摘要:Oculus先后收购了NimbleVR、超现实视觉、卵石纹interface。

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Oculus先后收购了NimbleVR、超现实视觉、卵石纹interface。手势、VR控制、AR对话融合的重要性不言而喻。作者王元介绍了目前主流的光学手势识别方案,包括二维手势识别、二维手势识别和三维手势识别。

Oculus今年5月刚刚收购了一家专门从事虚拟世界与现实环境动态对话的公司超现实视觉(SurrealVision)。近两个月后,Oculus宣布收购以色列初创公司Pebble Interfaces,这是一家专门从事运动检测的公司,与LeapMotion在修复指骨方面有所不同。卵石界面修复了整只手的形状。再见了,PebblesInterfaces,再加上去年的NimbleVR,将加强Oculus在手势控制方面的优势,未来将手势VR控制和ar对话整合到产品中,意义重大。

在这里,我把光学手势识别技术的原创文章刷出来,然后给大家讲解主流技术。说到手势识别技术,大致可以分为三个层次:二维手势识别、二维手势识别和三维手势识别。在明确讨论手势识别之前,我们应该正确区分2D和3D。

二维只是一个平面空间。我们可以利用由(x坐标,y坐标)组成的坐标信息来响应二维空间中物体的坐标方位。似乎一幅画经常出现在一面墙的方向。在此基础上,3D缩小了深度(Z坐标)的信息,2D不包含深度信息。

这里的深度不是我们现实生活中的深度,而是深度传达的两翼,解读为相对眼睛的距离可能更熟悉。就像鱼缸里的金鱼一样,它可以在你面前上、下、左、右游,也可以离你很远或更近。前两种手势识别技术几乎都是基于二维层面的,只需要二维信息,不需要深度信息作为输出。

就像从照片中扣除的照片通常包含二维信息一样,我们只需要将单个相机拍摄的二维图像作为输出,然后通过计算机视觉技术对输出的二维图像进行分析,获取信息,从而构建手势识别。第三种手势识别技术是基于三维层次的。3D手势识别和2D手势识别最明显的区别在于,3D手势识别的输出必须包含深度信息,这使得3D手势识别在硬件和软件上比2D手势识别简单得多。对于普通非常简单的操作者来说,比如他们只是想停止播放视频或者以后再播放,二维手势就足够了。

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但是对于一些简单的嵌入式系统来说,在和3D场景对话时,需要包含深度信息。二维手势识别二维手势识别,也称为静态二维手势识别,识别最简单的一种手势。该技术在提供二维信息输出后,可以识别出握拳或张开五指等几种静态手势。它的代表公司是一年前被谷歌收购的Flutter。

用户在家中使用该软件后,可以用几只手控制播放器。用户在摄像头前把手掌推荐放在一起,视频开始播放;再把手掌放在摄像头前,视频又停了。静态是这种二维手势识别技术最重要的特征。

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这项技术无法识别手势的状态,也无法感知手势的持续变化。比如把这个技术应用到胜利者身上,就可以用石头、剪刀、布来识别手势状态。但它对其他手势一无所知。

所以这个技术说到底就是一种模式匹配技术。通过计算机视觉算法对图像进行分析,并与预设的图像模式进行核对,从而解读这个手势的含义。

这种技术的缺点很明显:只能识别预设状态,扩展性差,控制感弱,用户无法构建最基本的嵌入式功能。但是识别简单的手势是第一步,我们真的可以通过手势和电脑对话。

是不是很棒?想象你在忙着睡觉,只要凭空做个手势,电脑就可以切换到下一个视频,比用鼠标控制方便多了!。


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