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应用于VR/AR的主流光学手势识别技术解析

2016年08月19日 22:29:075320

Oculus于今年五月刚收购了Surreal Vision,一家专门从事虚拟世界与现实环境实时互动研究的公司。两个月还不到,Oculus又宣布收购了以色列创业公司Pebbles Interfaces,一家专门从事动作检测的公司,与LeapMotion重建手指骨骼不同,Pebbles Interfaces重建的是整个手的外形。可以想见,Pebbles Interfaces和去年的Nimble VR一道,将继续增强Oculus在手势控制方面的优势,在未来将手势VR控制、AR互动整合在产品中,其重要性不言而喻。这里翻出原来写的光学手势识别技术文章,再给大家介绍一下主流技术。

应用于VR/AR的主流光学手势识别技术解析 资源教程 第1张

谈起手势识别技术,由简单粗略的到复杂精细的,大致可以分为三个等级:二维手型识别、二维手势识别、三维手势识别。

在具体讨论手势识别之前,我们有必要先知道二维和三维的差别。二维只是一个平面空间,我们可以用(X坐标,Y坐标)组成的坐标信息来表示一个物体在二维空间中的坐标位置,就像是一幅画出现在一面墙上的位置。三维则在此基础上增加了“深度”(Z坐标)的信息,这是二维所不包含的。这里的“深度”并不是咱们现实生活中所说的那个深度,这个“深度”表达的是“纵深”,理解为相对于眼睛的“远度”也许更加贴切。就像是鱼缸中的金鱼,它可以在你面前上下左右的游动,也可能离你更远或者更近。

前两种手势识别技术,完全是基于二维层面的,它们只需要不含深度信息的二维信息作为输入即可。就像平时拍照所得的相片就包含了二维信息一样,我们只需要使用单个摄像头捕捉到的二维图像作为输入,然后通过计算机视觉技术对输入的二维图像进行分析,获取信息,从而实现手势识别。

而第三种手势识别技术,是基于三维层面的。三维手势识别与二维手势识别的最根本区别就在于,三维手势识别需要的输入是包含有深度的信息,这就使得三维手势识别在硬件和软件两方面都比二维手势识别要复杂得多。对于一般的简单操作,比如只是想在播放视频的时候暂停或者继续播放,二维手势也就足够了。但是对于一些复杂的人机交互,与3D场景互动,就必须含有深度信息才行。

二维手型识别

二维手型识别,也可称为静态二维手势识别,识别的是手势中最简单的一类。这种技术在获取二维信息输入之后,可以识别几个静态的手势,比如握拳或者五指张开。其代表公司是一年前被Google收购的Flutter。在使用了他家的软件之后,用户可以用几个手型来控制播放器。用户将手掌举起来放到摄像头前,视频就开始播放了;再把手掌放到摄像头前,视频又暂停了。

“静态”是这种二维手势识别技术的重要特征,这种技术只能识别手势的“状态”,而不能感知手势的“持续变化”。举个例子来说,如果将这种技术用在猜拳上的话,它可以识别出石头、剪刀和布的手势状态。但是对除此之外的手势,它就一无所知了。所以这种技术说到底是一种模式匹配技术,通过计算机视觉算法分析图像,和预设的图像模式进行比对,从而理解这种手势的含义。

这种技术的不足之处显而易见:只可以识别预设好的状态,拓展性差,控制感很弱,用户只能实现最基础的人机交互功能。但是它是识别复杂手势的第一步,而且我们的确可以通过手势和计算机互动了,还是很酷的不是么?想象一下你忙着吃饭,只要凭空做个手势,计算机就可以切换到下一个视频,比使用鼠标来控制可是方便多了!

二维手势识别

二维手势识别,比起二维手型识别来说稍难一些,但仍然基本不含深度信息,停留在二维的层面上。这种技术不仅可以识别手型,还可以识别一些简单的二维手势动作,比如对着摄像头挥挥手。其代表公司是来自以色列的PointGrab,EyeSight和ExtremeReality。

二维手势识别拥有了动态的特征,可以追踪手势的运动,进而识别将手势和手部运动结合在一起的复杂动作。这样一来,我们就把手势识别的范围真正拓展到二维平面了。我们不仅可以通过手势来控制计算机播放/暂停,我们还可以实现前进/后退/向上翻页/向下滚动这些需求二维坐标变更信息的复杂操作了。

这种技术虽然在硬件要求上和二维手型识别并无区别,但是得益于更加先进的计算机视觉算法,可以获得更加丰富的人机交互内容。在使用体验上也提高了一个档次,从纯粹的状态控制,变成了比较丰富的平面控制。这种技术已经被集成到了电视里,但是还没有成为常用控制方式。

三维手势识别

接下来我们要谈的就是当今手势识别领域的重头戏——三维手势识别。三维手势识别需要的输入是包含有深度的信息,可以识别各种手型、手势和动作。相比于前两种二维手势识别技术,三维手势识别不能再只使用单个普通摄像头,因为单个普通摄像头无法提供深度信息。要得到深度信息需要特别的硬件,目前世界上主要有3种硬件实现方式。加上新的先进的计算机视觉软件算法就可以实现三维手势识别了。下面就让小编为大家一一道来三维手势识别的三维成像硬件原理。

1. 结构光(Structure Light)

结构光的代表应用产品就是PrimeSense的Kinect一代了。

这种技术的基本原理是,加载一个激光投射器,在激光投射器外面放一个刻有特定图样的光栅,激光通过光栅进行投射成像时会发生折射,从而使得激光最终在物体表面上的落点产生位移。当物体距离激光投射器比较近的时候,折射而产生的位移就较小;当物体距离较远时,折射而产生的位移也就会相应的变大。这时使用一个摄像头来检测采集投射到物体表面上的图样,通过图样的位移变化,就能用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。

以Kinect一代的结构光技术来说,因为依赖于激光折射后产生的落点位移,所以在太近的距离上,折射导致的位移尚不明显,使用该技术就不能太精确的计算出深度信息,所以1米到4米是其最佳应用范围。

2. 光飞时间(Time of Flight)

光飞时间是SoftKinetic公司所采用的技术,该公司为Intel提供带手势识别功能的三维摄像头。同时,这一硬件技术也是微软新一代Kinect所使用的。

这种技术的基本原理是加载一个发光元件,发光元件发出的光子在碰到物体表面后会反射回来。使用一个特别的CMOS传感器来捕捉这些由发光元件发出、又从物体表面反射回来的光子,就能得到光子的飞行时间。根据光子飞行时间进而可以推算出光子飞行的距离,也就得到了物体的深度信息。

就计算上而言,光飞时间是三维手势识别中最简单的,不需要任何计算机视觉方面的计算。

3. 多角成像(Multi-camera)

多角成像这一技术的代表产品是Leap Motion公司的同名产品和Usens公司的Fingo。

这种技术的基本原理是使用两个或者两个以上的摄像头同时摄取图像,就好像是人类用双眼、昆虫用多目复眼来观察世界,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。

在这里我们以两个摄像头成像来简单解释一下:

应用于VR/AR的主流光学手势识别技术解析 资源教程 第2张

双摄像头测距是根据几何原理来计算深度信息的。使用两台摄像机对当前环境进行拍摄,得到两幅针对同一环境的不同视角照片,实际上就是模拟了人眼工作的原理。因为两台摄像机的各项参数以及它们之间相对位置的关系是已知的,只要找出相同物体(枫叶)在不同画面中的位置,我们就能通过算法计算出这个物体(枫叶)距离摄像头的深度了。

多角成像是三维手势识别技术中硬件要求最低,但同时是最难实现的。多角成像不需要任何额外的特殊设备,完全依赖于计算机视觉算法来匹配两张图片里的相同目标。相比于结构光或者光飞时间这两种技术成本高、功耗大的缺点,多角成像能提供“价廉物美”的三维手势识别效果。

手势控制之于VR/AR

今年E3展上各大厂商推出的VR游戏都需要控制器,对于Hardcore游戏,游戏控制器是目前最优解决方案。游戏控制器的优势在于,控制反馈及时,组合状态多。缺点是与虚拟环境互动少,用户只能控制而不能参与。目前各大厂商的沉浸式VR体验只有量上的差距,但是加入手势控制与VR环境实现互动,将会把VR体验真实性再推到另一个高度。

特别的在VR游戏和AR领域,尤其是互动性更强的AR应用方面,游戏手柄和其它类型的控制器只能改变“状态”的特点,就成为了硬伤。举个例子来说,设计给iOS和Android这种触控设备的游戏(愤怒的小鸟,水果忍者等等),就不适合用手柄来玩,应为这些游戏就是为手控操作而设计的,我想你绝对不会想用手柄去切水果的。

当前市场上的3D游戏,之所以称为3D主要是因为其中模型是3D的,但是对比VR游戏的3D场景来说,深度场景开发的还不够。所以Oculus很有远见的看到了手势控制在VR/AR的重要性,不仅是可以将目前的手控操作游戏无缝移植到VR平台上来,更可以发挥三维手势的深度信息的优势,开发出新类型游戏(挖掘深度信息,体会子弹时间,空手夺白刃等)。手势识别增强了实现运动控制游戏,例如,通过执行方向盘的姿势开车,使用弹弓的姿态玩“愤怒的小鸟”,用手势来玩第一人称射击游戏等等。

如果说游戏手柄在VR游戏领域还有一席之地,那么在AR应用方面,手柄就完全不能胜任人机交互的任务了。在AR应用领域有丰富的人机互动内容,而这种互动是非常复杂的,只有手势操作才可以完成。以教育AR为例,我们希望使用AR来与用户互动,需要有选中、拖拽、拉伸等操作,使用手势完成这些动作是最自然的,而手柄完全无法应用。

Oculus此举表明了手势识别对VR和AR不言而喻的重要意义,但是手势识别和手势控制算法复杂,计算资源要求高,Pebbles Interfaces和LeapMotion目前都运行在PC平台。但是目前移动VR市场占有很大比例,人们日常也更希望可以在移动端享受VR体验,所以手势识别如何流畅地运行在移动VR设备上,将是未来的关注点。

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