葛优躺算什么,用可穿戴手势识别可以躺着操控世界

2016-07-28 12:23:58     作者:程弢      来源:雷锋网

腕带式手势识别相比基于图像传感的体感设备似乎更加实用。

提到手势识别,大多数人可能会联想到Leap Motion和Kinect这些基于图像传感的体感设备。但如果你体验过这些设备,就应该知道它们背后都有一个诟病——使用者必须对准摄像头来完成“规范”的动作,而且对周围的环境有非常苛刻的要求,这在一定程度上影响了用户的体验。

事实上,手势识别并非只有上述这一类产品形态,另一种基于可穿戴设别的手势识别系统已经逐渐走进了大众视野。

把手势识别的系统集成到手表或者手环上,用户只需要随手做一个动作就可以实现人机交互,它不仅可以应用于体感游戏,甚至还能控制各类家电以及电脑,这是一种极具想象力的产品。

从现有已经上市或者还在实验室阶段的产品来看,可穿戴手势识别的技术方案有很多种。雷锋网硬创公开课群友——广州智趣科技总经理张荫来告诉雷锋网(搜索“雷锋网”公众号关注),可穿戴手势识别的一般有三种方法: 肌电、光感(红外)和压力。

那它们各自有什么特点呢?

肌电

肌电是几种可穿戴手势识别方案中最受企业青睐的一种。

因为不同手势会运用到不同的手臂肌肉组织,运动的生物肌肉组织会产生微弱的(低至毫伏级)电位变化,而这种表面肌电信号(sEMG)可以被传感器采集到(信号采集)。所以,如果在可穿戴设备上预先定义几种不同的手势,就可以根据手臂肌肉电流信号识别各种手势(模式判断),最后通过特定的算法把各种手势解析成不同的机器命令,并实现对设备的控制。

除了识别电信号的肌电传感器之外,这种方案还会配置一些多轴传感器,以更精确的实现多种手势的识别。传感器加得越多,识别精度越高,不过功耗和运算难度也会相应的增加。

例如,Thalmic Lab公司推出的MYO就是这样一款手势识别设备,它内置了8个肌电传感器和9轴惯性测量单元(包括陀螺仪,加速度计,磁力仪)通过捕捉这些肌肉的肌电信号,进行模式识别,从而判断出你做的是什么手势。

因为采集和识别的信息几乎完全来自人体,所以肌电方案受环境(如光线和操作距离)的影响最少,而且对算法的要求也是最低的。

不过,这种方案也有缺点,张荫来告诉雷锋网,“肌电对湿度非常敏感,在水下和潮湿的环境中都不适用,出汗后就会影响体验。”

红外

红外线摄像头已经成为了识别物体深度信息的重要角色,Leap Motion和Kinect都。

那可穿戴的红外方案又有什么特点呢?

如果论技术原理,其实两种产品类型并没有太大差异,它们都是通过图像识别的方式来实现人机交互,只不过可穿戴红外方案设备的组件要简单一些。

通过内置的传感器和红外线感应器,设备就可以检测用户手腕的轮廓来识别动作,如麻省理工学院的创业团队Amiigo。

通过红外传感器,这种装置还可以增加一些扩展功能,例如可以检测到使用者的心跳以及血液含氧量等生理数据,能解决医疗领域的一些瓶颈。

虽然使用的都是图像识别方法,单相比Kinect这样的设备可穿戴红外手势识别有自己的优势,因为装置离识别的对象距离很近,所以它受光线影响的程度要比Kinect等设备要低。

从另一个角度来看,也正是因为这种方案是基于图像识别来识别动作的,导致了设备要处理的信息量比肌电方案要大,所以它对对算法处理的要求很高,而且在不同肤色或者有纹身的人群中可能表现有差异,因此精度一般。

张荫来告诉雷锋网。

压力

如果了解肌电的实现原理后,理解压力方案就不难了。它们二者有一定的相似之处,只不过后者是使用压力的变化来检测肌腱的状态,即硬件部分把肌电传感器更换为压力传感器(一般会配置多个压力传感器,以精确的读出不同手势的值);另外,算法上把计算电信号改成压力信息即可。

当然,这也是最难产品化的一种方案。

这种压力方案的实现难度很大,因为每个人的特征差异太大了,抖一抖都会产生压力变化,如果没有超强的算法支持,基本上很难实现产品化。

另一位硬创公开课群友如此表示。

总结

如果以功耗、环境敏感度和识别难度三个维度来看,上述三中方案各有优缺点:

功耗:红外>肌电>压力,环境敏感度 :红外>肌电>压力,识别难度:压力>红外>肌电。

不过,从现有的产品来看,它们在体验上还有很大的提升空间。因为技术成熟度不够,目前只有极少部分创业者在这种做可穿戴手势识别的产品,实现量产的更是寥寥无几。

可穿戴手势识别的门槛就在于信息采集和模式识别的算法上,而连接部分只需要在装置内加一个BLE模块就能实现,技术难度看似不高,但要要保证用户体验却不是。张荫来认为:

现在可穿戴的交互还在探索阶段,从语音到手势都是在向人类的自然交互靠拢,语言,拿取。但是受限于当前的科技限制(能耗,计算力等),只能有一些折中的方案暂时被采用,但是如果在未来,芯片技术,材料技术,电池技术有巨大的突破,这样的问题也会解决。到时候有足够强的处理器能够同时处理光学,力学,生物电等物理量,能够有足够好的材料让人无感地佩戴这些设备,有足够强的能源支持几个月的续航,那么那时候的可穿戴不是简单的一个物理量分析,而是多传感器综合分析,给用户最合理的体验。

尽管还有很长的路要走,但如果用户控制各种设备就更加随心所欲了,这不是非常值得期待的一件事吗?

AI、VR、无人机、无人驾驶等时下最火的话题,雷锋网硬创公开课应有尽有,敬请关注!(往期内容http://www.leiphone.com/special/198/201604/57159ac8461fa.html)

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