手势识别及其在VR中的重要性

当前,已经建立了好几种人机沟通的交互方式。随着计算机技术的飞速发展,有关机械设备和人类之间的交互应用呈指数级增长势态,从最初仅限于语音识别和控制的技术,现在已经发展至运动、位置以及手势的追踪。

尤其是打破了现实和虚拟之间鸿沟的手势识别技术,或将成为VR占据IT领域重要席位的关键。

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什么是手势识别

手势能够将物理动作描述成无声的语言交流,它能传递人的想法、情绪及某些指令信息。手势识别可以来自人的身体各部位的运动,但一般是指脸部和手的运动。在交互设计领域,人们可以使用一只手或两只手对相关设备进行操作,根据不同的应用目的,手势可以分为控制手势、对话手势、通信手势和操作手势。

它被认为是计算机对运动所进行的解释,一种新的感知计算方式,通过运动传感器和加速仪运用各种编程算法,允许人们通过手势识别对控制设备执行命令。

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手势识别在VR中的重要性及其原因

虚拟现实是由计算机根据现实与想象空间生成的一种模拟环境,让用户具有身临其境的沉浸感,通过各种交互行为刺激用户的视觉、触觉、听觉等感知系统,从而建立全方位的感官体验。

目前,人们的体验常常受制于VR头显和不够自然的交互方式。相比之下,手势识别能够在虚拟环境中,赋予人们贴近现实生活的手势导航和控制能力,建立最直接的人机交互方式。

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将手势识别技术应用于虚拟现实

虚拟现实环境想要具备完全的沉浸感,就这意味着需要在计算机创造的空间内精确的模拟现实世界中最细微的动作、振动及变化。这其中发挥首要作用的就是传感器技术。

它负责监测和记录人们运动的速度、方向甚至是最简单的垂直和水平位移状态。通过处理这些实时的运动数据,结合复杂的计算机算法,VR系统才能重建出我们所熟知的世界。那么,在这些大量的工作背后,手势识别具体经历了几个工作阶段呢?大致可分为以下四个:

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1.数据采集或手势图像收集阶段

这是将手部、身体或者脸部的动作输入数据进行分类采集的阶段。

2.手势图像预处理阶段

这一步是利用边缘检测、滤像和归一化处理等技术捕捉主要的手势特征,并将其输入到用于手势识别的模型中。

3.图像追踪阶段

这一阶段是对预处理图像进行深入追踪,通过传感器捕获具体动作的方向,确定运动对象的空间位置。这需要借助外部的多种追踪器才能实现,如磁性、光学、声学、惯性等方面的传感设备。

4.识别阶段

以上的所有阶段都是为了最终的识别做准备,在成功提取手势特征的图像跟踪后,这些数据就会被储存在由复杂经网络或决策树构建的系统中,并进行该手势意义及命令的判断与分析工作。至此,手势信息已被正式识别,分类器可根据提取的规则特征进行手势分类,以获得手势识别的结果。

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手势识别需要的支持设备

为了能够使手势识别技术真正面向市场,还需要借助各种电子工具和输入设备。从触觉、视觉和动作捕捉方面进行分类,可发现诸如,监测手指弯曲程度的手套装备、测量加速度和旋转角度的传感器装置、以及利用深度感知摄像机捕捉3D姿态的视觉处理设备。

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未来的方向

相信在以后的生活中,鼠标、键盘以及触屏的人机交互方式会被VR的手势识别所取代,毕竟一切从简,才是技术不断变化的最终目的。(参考:VR独立观察

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