08月13日消息，宝威科技网讯，做手势识别的厂商这么多，uSens如何实现产品差异化。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，我们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，不少公司看到了其在人机交互领域带来的变革。

　　提到手势识别，相信有的人会想到微软 2010 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，众多体感控制公司也不断推出新主打产品。遗憾的是，2017 年微软停掉了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。

　　这项在科幻电影当中频频大显身手，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，我们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公司，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，希望将技术真正实现落地，相信不久后，手势识别可以成为我们“最顺手、最有灵感”的操作方式。