手势识别智能传感器发展和未来的探究

手势识别智能传感器发展和未来的探究

手势识别技术对于我们来说并不陌生，该项技术在很早之前便已成功商用，如今在各大厂商努力完善下也逐渐成熟，现有大部分消费类产品都在试图增加这一识别功能，以提高自身产品竞争力，无论是智能家居，智能可穿戴设备还是VR 技术等领域，若增加了手势识别控制功能，则必能成为该产品的一大卖点。手势识别功能酷炫，操作方便，在很多应用场合都起到了良好的助力功能，拥有极大的发展潜力和发展空间，同时也拥有极高的市场价值。
一．手势识别发展
　手势识别技术的发展，可以粗略分为两个阶段：二维手势识别以及三维手势识别。
　　早期的手势识别技术是基于二维彩色图像的识别技术，所谓的二维彩色图像是指通过普通摄像头拍出场景后，得到二维的静态图像，然后再通过计算机图形算法进行图像中内容的识别。二维的手型识别的只能识别出几个静态的手势动作，而且这些动作必须要提前进行预设好。
　　相比较二维手势识别，三维手势识别增加了一个Z轴的信息，它可以识别各种手型、手势和动作。三维手势识别也是现在手势识别发展的主要方向。不过这种包含一定深度信息的手势识别，需要特别的硬件来实现。常见的有通过传感器和光学摄像头来完成。
二．手势识别的关键技术**
　　手势识别技术中关键在于对手势动作的跟踪以及后续的计算机数据处理。关于手势动作捕捉主要是通过光学元件和传感器两种方式来实现。手势识别推测的算法，包括模板匹配技术（二维手势识别技术使用的）、通过统计样本特征以及深度学习神经网络技术。
　　根据硬件实现方式的不同，目前行业内所采用的手势识别大约有三种：
　　1、结构光（Structure Light），通过激光的折射以及算法计算出物体的位置和深度信息，进而复原整个三维空间。结构光的代表产品有微软的Kinect一代。不过由于以来折射光的落点位移来计算位置，这种技术不能计算出精确的深度信息，对识别的距离也有严格的要求。
　　2、光飞时间（TIme of Flight），利用一个发光元件，通过CMOS传感器来捕捉计算光子的飞行时间，根据光子飞行时间推算出光子飞行的距离，也就得到了物体的深度信息。代表作品为Intel带手势识别功能的三维摄像头。
　　3、多角成像（MulTI-camera），现在手势识别领域的佼佼者Leap MoTIon使用的就是这种技术。它使用两个或者两个以上的摄像头同时采集图像，通过比对这些不同摄像头在同一时刻获得的图像的差别，使用算法来计算深度信息，从而多角三维成像。
三． PAJ-7620U2手势识别传感器
　PAJ-7620U2 是由手势识别传感器、LED 和镜头组合而成的一种小尺寸光学数组式传感器模组，拥有手势模式和游标模式两种功能，可识别单一手势，并完成手势的自动判断功能，还可以追踪物体的尺寸、位置和亮度并即时输出，有低功耗、高准确、小尺寸及低成本的特点。其开发厂商原相科技（Pixart）为CMOS光感应用集成电路领导厂商，具有极强的产品背书能力。
PAJ-7620U2，可以快速准确的对输入信号进行感应和输出处理。内置光源和环境光抑制滤波器，能在黑暗或低光环境下工作。它支持上、下、左、右、前、后、顺时针旋转、逆时针旋转和挥动的手势动作识别，以及支持物体接近检测等功能。可大致检测物体体积大小、位置和亮度。

 从上图中，我们可以看到PAJ-7620U2传感器内部自带 LED 驱动器（可发射红外线信号），传感器工作时通过内部 LED 驱动器，驱动红外 LED 向外发射红外线信号，当传感器阵列在有效的距离中探测到物体时，目标信息提取阵列会对探测目标进行特征原始数据的获取，获取的数据被保存在寄存器中，同时手势识别阵列会对原始数据进行识别处理，最后将手势结果存到寄存器中，用户可根据 I2C 接口对原始数据和手势识别的结果进行读取。

PAJ-7620U2在手势控制领域具有得天独厚的优势，其造价低，体积小，手势识别种类可达9种，外围电路硬件要求低，软件可开发性高，可替换性、可移植性极高，支持多种软件开发环境，应用范围广泛。
与微控制器相配合可实现多种应用场景，尤其在工业控制和智能家居方面具有极高的商业价值，如利用手势控制的机械臂、传送装置、可手势控制的智能风机、可手势控制的智能电路、以及其他遥控式家居和按键式家居均可被改造成手势控制的智能家居。拥有更加方便，更加人性化，人机交互感更强的智能家居将逐步淘汰传统家居，市场潜力巨大。

四．手势识别传感器应用场景及发展前景
与语音识别相类似，从本质上来说，手势识别技术仍然是为人机交互服务的，以取代原来的触摸交互,伴随着人机交互技术的飞速发展，手势识别技术与手势识别传感器也将迎来一波高潮，近几年无论是在消费电子展、数码展、家电展甚至汽车展上，都能或多或少的见到手势识别的身影。我们知道计算机的发展历史不过几十年，但是这几十年来它已经为我们的社会发展带来了巨大的变化，在计算机几十年的发展过程中，人机交互也就是人和机器之间的信息交换的技术，随着接口技术的变化，交互模式也发生了变化，计算机从实验室、机房已经走到了我们的办公室、家庭，甚至走到了我们的手上，计算机的台数也发生了极大的数量级变化。到了今天，我们已经走到了所谓的普适计算的时代，大量的设备进入我们的日常生活，于此同时人们与设备有了更多、更频繁的接触，并且希望有更加自然、舒适的方式，和机器进行交流，比如手势动作。
医疗服务
据北京听力协会2017年预估数据，我国听力障碍人士已达7200万，其中有2800万听障者需通过手语等方式进行沟通交流。这个数量可能远超普通人的想象，而因为这个群体的特殊性相对更不容易在大众视野里发声。尽管我国在信息无障碍建设上的投入逐渐增加，但听障人群在许多场景下的沟通障碍仍然亟待解决。如何让他们也能享受现代科技带来的便利这不但是技术问题，更是民生问题。尽管现已有将语音转化为手势的设备来为听力障碍人士提供服务，但人与人之间的交流绝不是单方向的交流，如何将手势转化为语音来实现双向交流目前仍然是一项技术难题。手势识别技术有望为听力障碍人士带来福音。
家庭娱乐
　　家庭娱乐一直是家庭生活中不可分割的一部分，人们在家有80%以上的休闲时间都是在看电视或者玩游戏，手势识别技术首先需要占领的就是电视和游戏机。在电视手势识别方面，三星、康佳、TCL等电视厂商都已经推出了带有手势识别的电视机产品，直接用掌心挥动、握拳抓取、左右挥动、双拳合作等手势来完成移动控制、选择确认、切换页面、缩放和旋转等功能;而在游戏机方面比较著名的则是微软的游戏机Xbox。Xbox游戏机的手势识别主要由Kinect来完成，Kinect是一种3D体感摄影机，上面集成了可以识别用户动作及表情的摄像头和红外传感器，用户只需通过扭动身体部位即可达到控制游戏中角色的效果。
智能驾驶
　　驾驶中与中控平台的互动一直被认为是不安全因素之一，随着汽车智能化中控台功能越来越全面的同时操作也越来越繁杂，极大的加大了不安全因素，其主要原因就在于人机交互过程吸引了驾驶者过多的注意力，这方面语音交互方案的呼声比较高涨，应用也较多，而手势识别作为另一种替代方案也被很多大牌厂商重视。在15年的CES展上，宝马展出了最新iDrive系统，其重要变化之一就是引入了手势识别功能，通过安装在车顶上的3D传感器对驾驶员手势的识别，实现对车辆导航、信息娱乐系统的控制;而在今年的后市场展会上，善领科技发布的新一代安全后视镜产品X750D上也同样集成了手势识别的功能。
智能穿戴
　　移动互联技术的发展催生了智能穿戴产品的兴起，很多人认为智能穿戴产品将会取代手机的下一代终端中心，因此在智能穿戴上进行的新技术尝试数不胜数，而最具代表性的莫过于微软的全息眼镜hololens。用户可以通过HoloLens以实际周围环境作为载体，在图像上添加各种虚拟信息，无论是客厅中玩Minecraft游戏、查看火星表面、甚至可以进入虚拟的知名景点，而这一切都只需要通过用户的双手就可以完成。

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