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做手势识别的厂商这么多,uSens如何实现产品差异化
2018-08-09 16:49   牛华网      我要评论()
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关于人机交互,业内常提到的一个词是“自然的交互方式”。日常生活中,大家习惯于用双手进行各类操作,如敲打键盘、点击鼠标、随意点击触屏设备,再也没有什么比“双手”更自然的交互方式了。于是当手势识别出现后,不少新葡萄京手机版看到了其在人机交互领域带来的变革。

提到手势识别,相信有的人会想到MicroSoft2010年推出的Kinect,这款设备极大地改变了人们对游戏操作的印象。它通过相机捕捉三维空间中玩家的运动,让玩家进行游戏操作,以及与其他玩家进行互动,抛弃了传统的游戏遥控器或手柄的操作方式。

不得不说,Kinect 的出现刮起了手势控制的风潮。之后,众多体感控制新葡萄京手机版也不断推出新主打产品。遗憾的是,2017 年MicroSoft停掉了Kinect,其他的品牌或产品也没有得到广泛的应用。但是,随着近两年 VR/AR、人工智能技术的发展以及市场环境的成熟,手势识别可被应用的领域越来越多,不再局限于游戏,并且在一些特定的领域中已经实现了落地,如 VR 眼镜、自动驾驶等。

这项在科幻影片当中频频大显身手,代表未来科技的手势技术如今越来越快的走进普通消费者的生活,这无疑将会给电子消费和营销带来新的动能。在五花八门的手势识别技术当中其实也“暗藏玄机”。在计算机科学中,手势识别是通过数学算法来识别人类手势的一个议题。用户可以使用简单的手势来控制或与设备交互,将识别信息实时转化为指令信息,让计算机理解人类的行为,并将交互体验空间扩展到三维空间。其核心技术为手势分割、手势分析以及手势识别。

手势无论是静态或动态,其识别顺序首先需进行图像的获取,手的检测和分割手势的分析,然后进行静态或动态的手势识别 。从这个角度,大家可以简单的将手势识别技术,从简单到精细大致可分为三个等级:二维手型识别、二维手势识别、三维手势识别。也就是计算机识别手势中对信息采集,处理和分析的量级,识别手势的姿态越多越复杂,信息量越大,流畅度、体验感越好,研发难度越大,硬件要求就越高,这是一个很容易理解的逻辑。至于研发背后的艰辛和痛苦只有科学家自己可以感受,普通消费者只要能享受到最先进的科技进步带来的愉悦感就可以了。

前面说到的三维立体动态手势识别技术可谓手势识别技术领域的“桂冠”。uSens凌感科技是全球较早摘取这一技术“皇冠”的团队。uSens致力于开发最前沿的三维人机交互解决方案,汇聚了全球顶尖的计算机视觉、人工智能领域科学家,是全球第一个在有线及移动端实现基于inside-out技术路线的26自由度手势追踪以及6自由度头部位置追踪技术的新葡萄京手机版,力求为用户创造最具沉浸感的自然人机交互新体验。区别于市场上大部分手势以2D静态手型为主,uSens凌感三维手势基于骨骼点去学习手势动作,通过计算机视觉深度学习算法,精确捕捉和识别手部26自由度。这无疑大大增强了手势识别的精准性、自然性、灵活性,同时也保障了其三维手势在动态高频次的应用环境下无延迟、反应快、无需等待,也是他们与其他厂商的最大区别之一。其识别率高,基于深度学习,识别率>98%;易扩展,可根据场景需求定制新的手势;可靠性高,能适应复杂光照效果;反应灵敏,低延时;跨平台,提供Android/Linux/ Windows各平台SDK,为用户提供随心所欲的手部操控体验,应用场景广,当然也是最先进、体验效果最好的。

早在2016 年,uSens凌感科技发布了 Fingo 手势交互模组,基于计算机视觉及深度学习算法,通过两个红外摄像头及三个红外辅助灯追踪手部动作,可实现双手骨骼级的识别,对大部分常用手势均可实现精准低延迟的识别。也是在这一年,他们与戴姆勒中国IT创新实验室一起展示了车载手势交互的新成果。利用uSens的手势识别技术,体验者在 VR 场景中观察 3D 汽车模型的细节,还可进行一系列交互操作。

随后 2017 年,uSens发布了新版 Fingo SDK,在手势算法底层进行了改进,新增一系列双手交互动作,如握拳、手心写字、十指交叉等,在同类产品中,率先实现对大面积遮挡的双手交叠类手部动作的识别,并可实现对十个手指的细微运动追踪。

2018 年,uSens瞄准在线直播娱乐、在线教育、VR/AR、智能汽车、智能家居等诸多落地场景,希翼将技术真正实现落地,相信不久后,手势识别可以成为大家“最顺手、最有灵感”的操作方式。

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投稿:news@newhua.com

关键词: uSens

责任编辑:资讯中心

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