自人類發(fā)明了工具以來，與工具之間就需要通過一種方式建立起聯(lián)系，用手握住工具的把手就是聯(lián)系的一種。進入電子科技時代，交互的重要性愈加凸顯，就好像遙控器之于空調(diào)、鍵盤鼠標(biāo)之于電腦、游戲手柄之于電視游戲等等，缺少了一個簡單有效的交互，工具對于人類也就失去了意義。

隨著虛擬現(xiàn)實的崛起，如何尋找到合適的交互技術(shù)也成為了從業(yè)者們研究的重中之重。

一、我們?yōu)槭裁葱枰獮閂R需要找一個新的交互形式？

與其他科技產(chǎn)品不同，VR體驗強調(diào)的是沉浸感，而沉浸感的來源又是與外界的隔絕而造就的，尤其是視覺和聽覺的隔絕，使得大腦被欺騙，產(chǎn)生脫離于現(xiàn)實世界的虛擬沉浸感。這就產(chǎn)生了新的問題：看不見自己的身體，尤其是人類交互感知最重要的手和運動最重要的腳，無法與虛擬環(huán)境產(chǎn)生交互，在虛擬的世界里變成了一個看客。

在虛擬現(xiàn)實興起之初，用戶在新鮮感爆棚的情況下，追求的重點在VR是否能夠營造出沉浸感十足的情境，對于交互的需求相對并沒有那么強烈。人類的主觀能動性作祟，于是希望去操縱、控制虛擬世界，以尋找到更多的存在感。隨著行業(yè)的不斷發(fā)展，VR對于用戶新鮮感的下降，用戶開始將尋找虛擬世界存在感的需求放在了首位，開始追求更深層次的沉浸，希望與虛擬現(xiàn)實世界產(chǎn)生互動。

非常不湊巧的是，大廠優(yōu)先追求的是輸出設(shè)備的高技術(shù)含量，在頭顯這一塊投入的技術(shù)與精力更多。在交互這一塊的研發(fā)相對滯后，就導(dǎo)致了交互手段缺失情況的出現(xiàn)，比如Oculus Rift只能選擇XBox手柄湊數(shù)。

通過傳統(tǒng)電子設(shè)備的交互方式，比如手柄一類的產(chǎn)品，暫時解決交互了的問題，卻又使得用戶從虛擬世界中被帶出，沉浸感大打折扣。舉個例子，成熟度相對較高的三星Gear VR頭顯在視覺方面的體驗不錯，但操控方式是配置于頭顯右側(cè)的觸摸板，這意味著用戶需要時刻舉起右手來操作，這無形中就破壞了沉浸感受。

在二維屏幕交互中，幾乎所有控制命令都可以抽象為按鍵動作。但在虛擬現(xiàn)實中，用戶希望自然交互，也就是人類在現(xiàn)實世界里怎么跟外界交互，在虛擬世界里我們也希望按照同樣的方式交互，沉浸感更高，效率高，學(xué)習(xí)成本低。

于是，尋找一種全新的、合適的虛擬現(xiàn)實交互形式就成為了一件非常有必要的事情。

二、為什么手部動作識別在已知的交互形式中最受歡迎？

到目前為止，VR領(lǐng)域目前還沒有一個成熟的具有普適性的操控交互手段。小編大概列舉了目前業(yè)界理論上比較主張的幾種交互形式：用“眼球追蹤”實現(xiàn)交互、用“動作捕捉”實現(xiàn)交互、用“肌電模擬”實現(xiàn)交互、用“觸覺反饋”實現(xiàn)交互、用“語音”實現(xiàn)交互、用“手勢跟蹤”實現(xiàn)交互、用“傳感器”實現(xiàn)交互等等。

這些交互形式到目前為止，雖然各自有各自的優(yōu)點，但也都存在一定的缺陷。比如眼球追蹤，盡管眾多公司都在研究眼球追蹤技術(shù)，但幾乎沒有一家的解決方案令人滿意，都無法提供精準(zhǔn)和實時的反饋?；蛉鐒幼鞑蹲?，市面上的動作捕捉設(shè)備只會在特定超重度的場景中使用，而且需要用戶花費比較長的時間穿戴和校準(zhǔn)才能夠使用，而且這種方式的一大痛點是沒有反饋，用戶很難感覺到自己的操作是有效的。

又如觸覺反饋，它無法適應(yīng)更加廣泛的應(yīng)用場景，雖然目前三大VR頭顯廠商Oculus、索尼、HTC Vive都不約而同的采用了虛擬現(xiàn)實手柄作為標(biāo)準(zhǔn)的交互模式，但這只是針對一些高度特化的游戲類應(yīng)用或輕度的消費應(yīng)用，不過是商家退而求其次的一種妥協(xié)策略，因為VR頭顯的早期消費者基本是游戲玩家。再比如語音交互，首先機器對于人類語言的理解就是一大問題，簡單的語音還好，復(fù)雜的就不行了，而理解之后機器對指令能否準(zhǔn)確執(zhí)行又是一大問題。

對于人類來說，最自然最有效的的交互方式有兩個當(dāng)屬動作莫屬了，因為即便語言不通，你仍然可以通過動作的比劃與他人進行溝通。放在VR里面來說，肢體和手勢動作可以用于大部分交互場景，尤其是輕度交互的固定場景還是對于重度交互的移動場景，手勢的優(yōu)勢都非常突出。

于是，手部動作識別在已知的交互形式中成為最受歡迎形式。

三、手部動作識別是不是只有3D手勢識別嗎？

說起手部動作識別，大家耳熟能詳?shù)膽?yīng)該就是Leap Motion這家公司了。但實際上，手部動作識別的解決方案并不是只有Leap Motion一家公司有，技術(shù)原理上也并不是只有這一個方向。只不過因為Oculus的對Leap Motion的大力支持，伴隨著Oculus Rift的高曝光率，使得Leap Motion的3D手勢識別被公眾所熟知。

3D手勢識別并不是VR交互領(lǐng)域手部動作識別方案的唯一，其實可以分為二維手型識別、二維手勢識別、三維手勢識別三種。

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。

“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)，通過計算機視覺算法分析圖像，和預(yù)設(shè)的圖像模式進行比對，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，用戶只能實現(xiàn)最基礎(chǔ)的人機交互功能。

二維手勢識別

二維手勢識別，比起二維手型識別來說稍難一些，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)不僅可以識別手型，還可以識別一些簡單的二維手勢動作，比如對著攝像頭揮揮手。其代表公司是來自以色列的PointGrab，EyeSight和ExtremeReality。

二維手勢識別擁有了動態(tài)的特征，可以追蹤手勢的運動，進而識別將手勢和手部運動結(jié)合在一起的復(fù)雜動作。這樣一來，我們就把手勢識別的范圍真正拓展到二維平面了。我們不僅可以通過手勢來控制計算機播放/暫停，我們還可以實現(xiàn)前進/后退/向上翻頁/向下滾動這些需求二維坐標(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別并無區(qū)別，但是得益于更加先進的計算機視覺算法，可以獲得更加豐富的人機交互內(nèi)容。在使用體驗上也提高了一個檔次，從純粹的狀態(tài)控制，變成了比較豐富的平面控制。

三維手勢識別

三維手勢識別需要的輸入是包含有深度的信息，可以識別各種手型、手勢和動作。相比于前兩種二維手勢識別技術(shù)，三維手勢識別不能再只使用單個普通攝像頭，因為單個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種硬件實現(xiàn)方式，加上新的先進的計算機視覺軟件算法就可以實現(xiàn)三維手勢識別了。

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，加載一個激光投射器，在激光投射器外面放一個刻有特定圖樣的光柵，激光通過光柵進行投射成像時會發(fā)生折射，從而使得激光最終在物體表面上的落點產(chǎn)生位移。

當(dāng)物體距離激光投射器比較近的時候，折射而產(chǎn)生的位移就較小;當(dāng)物體距離較遠時，折射而產(chǎn)生的位移也就會相應(yīng)的變大。這時使用一個攝像頭來檢測采集投射到物體表面上的圖樣，通過圖樣的位移變化，就能用算法計算出物體的位置和深度信息，進而復(fù)原整個三維空間。

以Kinect一代的結(jié)構(gòu)光技術(shù)來說，因為依賴于激光折射后產(chǎn)生的落點位移，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. 光飛時間(Time of Flight)

光飛時間是SoftKinetic公司所采用的技術(shù)，該公司為Intel提供帶手勢識別功能的三維攝像頭。同時，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反射回來。使用一個特別的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間。根據(jù)光子飛行時間進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。就計算上而言，光飛時間是三維手勢識別中最簡單的，不需要任何計算機視覺方面的計算。

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或者兩個以上的攝像頭同時攝取圖像，就好像是人類用雙眼、昆蟲用多目復(fù)眼來觀察世界，通過比對這些不同攝像頭在同一時刻獲得的圖像的差別，使用算法來計算深度信息，從而多角三維成像。

在這里我們以兩個攝像頭成像來簡單解釋一下：

雙攝像頭測距是根據(jù)幾何原理來計算深度信息的。使用兩臺攝像機對當(dāng)前環(huán)境進行拍攝，得到兩幅針對同一環(huán)境的不同視角照片，實際上就是模擬了人眼工作的原理。因為兩臺攝像機的各項參數(shù)以及它們之間相對位置的關(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算出這個物體(楓葉)距離攝像頭的深度了。

多角成像是三維手勢識別技術(shù)中硬件要求最低，但同時是最難實現(xiàn)的。多角成像不需要任何額外的特殊設(shè)備，完全依賴于計算機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)光或者光飛時間這兩種技術(shù)成本高、功耗大的缺點，多角成像能提供“價廉物美”的三維手勢識別效果。

四、殺雞不用牛刀，VR中的交互到底應(yīng)該如何抉擇?

輕度交互

移動端VR設(shè)備一般無法運行重度體驗的VR內(nèi)容，對于交互的需求基本保留在輕量級別。3D的手勢識別用在輕度VR交互上實際有點殺雞用牛刀的感覺，絕大部分人日常接觸最多的就是2D觸摸屏，而大部分UI也是2D設(shè)計，3D手勢識別加入的深度信息對于大部分人來說太超前，而且大部分人臂展不超過1米，深度信息在這里沒法體現(xiàn)出相對2D平面的不同。

所以，一個普通單攝像頭通過邊緣識別的簡單手勢交互系統(tǒng)能滿足目前大部分VR場景的交互需求，降低手勢交互的門檻，從而快速普及手勢交互概念，如果還能夠配合語音交互功能，就能快速滿足短期內(nèi)VR應(yīng)用的交互需求。

重度交互

PC端VR設(shè)備，成本高技術(shù)含量高，能夠運行重度體驗的VR內(nèi)容，因而對于交互的需求也是重量級別。3D的手勢識別用在重度VR交互上才是真正的好鋼用到了刀刃上，能夠滿足用戶的重度交互需求，還能夠提供較好的反饋和沉浸感。用戶置身的三維場景中，要跟三維場景里面的物品進行交互，沒有深度信息是不可能做到的。

現(xiàn)在Oculus和HTC Vive其實都采用的是手柄的解決方案，但是3D的手勢交互其實是一種更自然、更舒服的方式。對于復(fù)雜的3D場景，3D的手勢交互是不可缺少的，而且更加真實和沉浸式的3D場景體驗，才是VR內(nèi)容的未來。而在重度VR體驗內(nèi)容中，空間的深度信息更為復(fù)雜，應(yīng)用場景的變化也更加多樣化，只有3D的手勢識別能夠較好的滿足精度、延遲和沉浸的要求。

至于未來如何發(fā)展，歷史總是由人民書寫的，消費者的選擇才是技術(shù)方向的選擇。

手勢識別概念股：中茵股份、華平股份、通富微電、蘇州固锝、士蘭微。