手势识别类芯片IC在未来发展中的前景

    手势识别技术是利用计算机图形学等技术识别人的肢体语言，并转化为命令来操作设备。手势识别技术是继鼠标、键盘和触屏之后新的人机交互方式。手势交流是人的本能，在学会语言和文字之前，已经能用肢体语言与人交流。
阿达电子手势识别芯片IC特别介绍：

    手势识别芯片设有HMI人机对话接口，芯片内部集成最基本的手势识别和照明调光的控制功能，用户无需增加额外的单片机以及复杂的软件工作，是一款完整功能的手势识别解决方案，适用于所有类型的照明应用中，也可广泛应用于开关、探测物体、调光等多种非接触式的手势感应产品中。除此之外，该手势识别解决方案也为用户预留有一定的空间，可根据实际的需求进行一些个性化的设计和优化。

    其实在过去30年，研究人员一直在研究基于肢体语言的交互系统。因为手势在日常生活中最为频繁，便于识别。所有基于肢体语言的研究主要以手势识别为主，而对身体姿势和头部姿势语言较少。

    手势识别技术系统中主要有几个部分：人、手势输入设备、手势分析和识别和被操作的设备或界面。最近几年生产出的Kinect和Leap Motion与之前的研究相比，整个手势识别技术系统都有较大的发展进步：
    1.人。面向大众，而不只是老年人和残疾人，普通用户也可以使用这些产品。
    2.手势输入设备。比起鼠标和键盘操作，这些手势识别技术是更加方便的交互方式。早期需要穿戴手套，对于普通用户来说比较累赘。之后摄像头作为输入设备，用户并不需要和实体设备接触，而且可以分析手势的3D运动轨迹。
    3.手势分析。计算机图形学等科学的发展，识别率得到提升，可以实时捕捉手臂和手指的运动轨迹，技术推动了人机交互的发展。
    4.被操作的设备或界面。可以识别的手势更多，可以输入的命令更多，不再限定在特定平台执行某项特定的任务。

MYO腕带
    Leap Motion和Kinect运用的是计算机图形学，MYO则涉及到生物科学，臂带上的感应器可以捕捉到用户手臂肌肉运动时产生的生物电变化，从而判断佩戴者的意图，再将电脑处理的结果通过蓝牙发送至受控设备。MYO的优点是不受镜头的摄像范围限制，反应更灵敏，但只限于单手手势，并且需要额外佩戴设备。
    与已有成熟的交互方式相比，手势识别技术的技术更复杂，但同时有很多优势：
    1.学习成本较低，识别人的自然手势，不像传统交互那样记住双击和鼠标左右点击的区别。
    2.可以脱离实体接触，实现远距离控制。
    3.交互动作更加丰富和自然，不同的操作有不同的手势，不像传统交互局限于点击和滑动等几种常用的操作。
    4.对用户正常活动影响较少，可以随时继续手势操作。
    因为游戏用户对科技接受程度更高，新鲜技术带来的游戏乐趣抵消了技术缺陷，所以手势识别技术率先在游戏领域得到了应用。未来将逐步进入人工智能、培训教育和仿真技术领域，但像传统交互形式一样进入大众化消费领域还需要一段时间。
    MYO腕带可以视作一个开放的手势识别平台，除了电脑和电视机，智能电器和飞行器等设备都可以被操作，Leap Motion未来也可能被用来进行虚拟操作，比如虚拟雕塑和虚拟手术。