發(fā)布時(shí)間:2016-11-12點(diǎn)擊數(shù):3371次
Oculus先后收購了Nimble VR、Surreal Vision、Pebbles Interfaces。手勢(shì)與VR控制、AR互動(dòng)整合的重要性不言而喻。目前主流的光學(xué)手勢(shì)識(shí)別方案,包括二維手型識(shí)別、二維手勢(shì)識(shí)別、三維手勢(shì)識(shí)別。
談起手勢(shì)識(shí)別技術(shù),由簡(jiǎn)單粗略的到復(fù)雜精細(xì)的,大致可以分為三個(gè)等級(jí):二維手型識(shí)別、二維手勢(shì)識(shí)別、三維手勢(shì)識(shí)別。
在具體討論手勢(shì)識(shí)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(duì)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(shì)識(shí)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(duì)輸入的二維圖像進(jìn)行分析,獲取信息,從而實(shí)現(xiàn)手勢(shì)識(shí)別。
而第三種手勢(shì)識(shí)別技術(shù),是基于三維層面的。三維手勢(shì)識(shí)別與二維手勢(shì)識(shí)別的最根本區(qū)別就在于,三維手勢(shì)識(shí)別需要的輸入是包含有深度的信息,這就使得三維手勢(shì)識(shí)別在硬件和軟件兩方面都比二維手勢(shì)識(shí)別要復(fù)雜得多。對(duì)于一般的簡(jiǎn)單操作,比如只是想在播放視頻的時(shí)候暫?;蛘呃^續(xù)播放,二維手勢(shì)也就足夠了。但是對(duì)于一些復(fù)雜的人機(jī)交互,與3D場(chǎng)景互動(dòng),就必須含有深度信息才行。
二維手型識(shí)別
二維手型識(shí)別,也可稱為靜態(tài)二維手勢(shì)識(shí)別,識(shí)別的是手勢(shì)中最簡(jiǎn)單的一類。這種技術(shù)在獲取二維信息輸入之后,可以識(shí)別幾個(gè)靜態(tài)的手勢(shì),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(shì)識(shí)別技術(shù)的重要特征,這種技術(shù)只能識(shí)別手勢(shì)的“狀態(tài)”,而不能感知手勢(shì)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(shí)別出石頭、剪刀和布的手勢(shì)狀態(tài)。但是對(duì)除此之外的手勢(shì),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(duì),從而理解這種手勢(shì)的含義。
這種技術(shù)的不足之處顯而易見:只可以識(shí)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(shí)別復(fù)雜手勢(shì)的第一步,而且我們的確可以通過手勢(shì)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(shì),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(shì)識(shí)別
二維手勢(shì)識(shí)別,比起二維手型識(shí)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(shí)別手型,還可以識(shí)別一些簡(jiǎn)單的二維手勢(shì)動(dòng)作,比如對(duì)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(shì)識(shí)別擁有了動(dòng)態(tài)的特征,可以追蹤手勢(shì)的運(yùn)動(dòng),進(jìn)而識(shí)別將手勢(shì)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(shì)識(shí)別的范圍真正拓展到二維平面了。我們不僅可以通過手勢(shì)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(shí)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(shì)識(shí)別
接下來我們要談的就是當(dāng)今手勢(shì)識(shí)別領(lǐng)域的重頭戲——三維手勢(shì)識(shí)別。三維手勢(shì)識(shí)別需要的輸入是包含有深度的信息,可以識(shí)別各種手型、手勢(shì)和動(dòng)作。相比于前兩種二維手勢(shì)識(shí)別技術(shù),三維手勢(shì)識(shí)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(shì)識(shí)別了。下面就讓小編為大家一一道來三維手勢(shì)識(shí)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(huì)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?。划?dāng)物體距離較遠(yuǎn)時(shí),折射而產(chǎn)生的位移也就會(huì)相應(yīng)的變大。這時(shí)使用一個(gè)攝像頭來檢測(cè)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(shì)識(shí)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(huì)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(shì)識(shí)別中最簡(jiǎn)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(duì)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(jiǎn)單解釋一下:
雙攝像頭測(cè)距是根據(jù)幾何原理來計(jì)算深度信息的。使用兩臺(tái)攝像機(jī)對(duì)當(dāng)前環(huán)境進(jìn)行拍攝,得到兩幅針對(duì)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_(tái)攝像機(jī)的各項(xiàng)參數(shù)以及它們之間相對(duì)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(shì)識(shí)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(shì)識(shí)別效果。
手勢(shì)控制之于VR/AR
今年E3展上各大廠商推出的VR游戲都需要控制器,對(duì)于Hardcore游戲,游戲控制器是目前最優(yōu)解決方案。游戲控制器的優(yōu)勢(shì)在于,控制反饋及時(shí),組合狀態(tài)多。缺點(diǎn)是與虛擬環(huán)境互動(dòng)少,用戶只能控制而不能參與。目前各大廠商的沉浸式VR體驗(yàn)只有量上的差距,但是加入手勢(shì)控制與VR環(huán)境實(shí)現(xiàn)互動(dòng),將會(huì)把VR體驗(yàn)真實(shí)性再推到另一個(gè)高度。
特別的在VR游戲和AR領(lǐng)域,尤其是互動(dòng)性更強(qiáng)的AR應(yīng)用方面,游戲手柄和其它類型的控制器只能改變“狀態(tài)”的特點(diǎn),就成為了硬傷。舉個(gè)例子來說,設(shè)計(jì)給iOS和Android這種觸控設(shè)備的游戲(憤怒的小鳥,水果忍者等等),就不適合用手柄來玩,應(yīng)為這些游戲就是為手控操作而設(shè)計(jì)的,我想你絕對(duì)不會(huì)想用手柄去切水果的。
當(dāng)前市場(chǎng)上的3D游戲,之所以稱為3D主要是因?yàn)槠渲心P褪?D的,但是對(duì)比VR游戲的3D場(chǎng)景來說,深度場(chǎng)景開發(fā)的還不夠。所以O(shè)culus很有遠(yuǎn)見的看到了手勢(shì)控制在VR/AR的重要性,不僅是可以將目前的手控操作游戲無縫移植到VR平臺(tái)上來,更可以發(fā)揮三維手勢(shì)的深度信息的優(yōu)勢(shì),開發(fā)出新類型游戲(挖掘深度信息,體會(huì)子彈時(shí)間,空手奪白刃等)。手勢(shì)識(shí)別增強(qiáng)了實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)控制游戲,例如,通過執(zhí)行方向盤的姿勢(shì)開車,使用彈弓的姿態(tài)玩“憤怒的小鳥”,用手勢(shì)來玩第一人稱射擊游戲等等。
如果說游戲手柄在VR游戲領(lǐng)域還有一席之地,那么在AR應(yīng)用方面,手柄就完全不能勝任人機(jī)交互的任務(wù)了。在AR應(yīng)用領(lǐng)域有豐富的人機(jī)互動(dòng)內(nèi)容,而這種互動(dòng)是非常復(fù)雜的,只有手勢(shì)操作才可以完成。以教育AR為例,我們希望使用AR來與用戶互動(dòng),需要有選中、拖拽、拉伸等操作,使用手勢(shì)完成這些動(dòng)作是最自然的,而手柄完全無法應(yīng)用。
Oculus此舉表明了手勢(shì)識(shí)別對(duì)VR和AR不言而喻的重要意義,但是手勢(shì)識(shí)別和手勢(shì)控制算法復(fù)雜,計(jì)算資源要求高,Pebbles Interfaces和LeapMotion目前都運(yùn)行在PC平臺(tái)。但是目前移動(dòng)VR市場(chǎng)占有很大比例,人們?nèi)粘R哺M梢栽谝苿?dòng)端享受VR體驗(yàn),所以手勢(shì)識(shí)別如何流暢地運(yùn)行在移動(dòng)VR設(shè)備上,將是未來的關(guān)注點(diǎn)。
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