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体感互动

 
3D体感的技术是光学精密仪器与制造、模式识别、图形图像、机器学习和神经网络技术集大成者,跨越多个领域的高精尖技术。所以,在2010年微软Kinect推出以来,鲜有第二家公司和研究机构完全突破体感交互的所有技术环节。3D体感核心技术包括3D拍摄、人物提取和骨架识别。我们来浅析一下3D体感技术每个核心环节的技术特点。
 
 一、骨架识别技术
 
骨架识别的技术解决方案主要由数模逻辑推理和机器学习两种方案。数模逻辑推理是通过有人体的某个关键可识别的关节点,通过人体特征推理出人体每个关节点的位置,这种方法简单易实现,但是人体是柔性、易变形,随机动态变化的,没有一种逻辑推理方案能够把人体的运动给模拟出来,导致识别准确率不高没有实用价值。这就是OMEK(被Intel收购)和Softkinetic(Intel合作伙伴)几年也不能推出商用化产品的原因。机器学习的方法是通过大集群计算机“学习”几千甚至万亿的人体行为样本,来得到基本人体行为模型,就像小孩子成长的过程。但是机器学习和神经网络是近几年来逐步兴起的技术,还不是太成熟,选择什么样的“学习”方法和什么样的特征样本是至关重要的,是需要不断试验的。但是大集群计算机计算本身成本就异常的高,动则千万人民币,没有扎实的研究基础,一般厂商不敢轻易尝试
 
 二、人物提取技术 对于人物提取来说,就是要把复杂的动态的环境去除,把真实的“人”提取出来。这个在工程上也是有较高的难度,比如人与桌子接触,人与人握手和人体被局部遮挡。抽象理解就是人体分割和人物跟踪在现有的基础条件下,不会有完全精确的解决办法,只是相对的解决。
 
人体的动作是三维的,当然对人体动作的测量也必须是三维的。3D拍摄或测量技术实际上是相对比较成熟的技术,具有多种解决方案,比如单彩色摄像头,双彩色摄像头,光干涉,超声波、结构光散斑和TOF(测量光的飞行时间)等等。除了TOF,其他的测量方式可以说都是基于三角测距的原理,不同在于对特征点的提取的不同。
 
对于人体动作来说最主要的难题就是三维测量的实时性和3D测量数据对骨架识别的适用性,人眼的反应时间一般小于120毫秒,也就是说3D测量到骨架识别最大允许时间必须小于100毫秒,才能够与应用对接,这就要求三维测量的计算量不能太大,要不然成本太高就不适合消费级产品使用
 
三、3D拍摄技术
 
彩色摄像头是以颜色和纹理为基础的,光线细微的变化都会带来图像处理上较大的差别,对于纹理的细微分别决定了彩色摄像头只能局限在近距离(0.8米以内),这就是我们可以看到三维拍摄的图像都是黑白的灰度图的原因。彩色图像颜色提取的方式,抗光线和同色系干扰的能力极差,原理上决定很难把不同的物体区隔出来,得到的三维图像体感也是无法使用的。这就是为什么leapmotion必须是室内向上拍摄,通过LED把手掌点亮的原因。
 
光干涉的原理精度高,但是计算原理就决定了该方法计算量超大,为了减小计算,就要想办法省略掉物体的整体构建,只计算物体的边缘轮廓。但是物体的边缘轮廓的三维信息根本就做不出骨架识别的训练算法。Intel的realsense,还有Pepplesinterface面临的困境,可以三维测量,却不可以体感。
 
Primisense的结构光散斑测量方法,就是在测量精度和计算量上面向体感技术做出平衡的最优方案之一。Primesense的精度为厘米级,判断人体动作已经足够了。
 
TOF的方案分辨率很难再提高了,而且测量光飞行时间的晶振芯片和摄像头模组技术难度太高,从图像质量和成本的角度,TOF在很长一段时间仍然落后于结构光方案。超声波的精度太低,远距离实用性不强。
 
 
体感技术,在于人们可以很直接地使用肢体动作,与周边的装置或环境互动,而无需使用任何复杂的控制设备。便可让人们身历其境地与内容做互动。
 
举个例子,当你站在一台电视前方,假使有某个体感设备可以侦测你手部的动作,此时若是我们将手部分别向上、向下、向左及向右挥,用来控制电视台的快转、倒转、暂停以及终止等功能,便是一种很直接地以体感操控周边装置的例子,或是将此四个动作直接对应于游戏角色的反应,便可让人们得到身临其境的游戏体验。其他关于体感技术的应用还包括:3D 虚拟现实、空间鼠标、游戏手柄、运动监测、健康医疗照护等,在未来都有很大的市场。[1] 
 
拿着手柄在电视上打游戏,握着鼠标在电脑网络游戏中厮杀的的游戏方式可能要落伍了。一项新的游戏方式――体感游戏或许将会成为游戏用户的新“宠儿”,它可以不用任何控制器,用肢体动作就可以控制游戏里的玩家,可以让用户更真实的遨游在游戏的海洋中。并且,随着技术的进步,体感技术还可以用在商场的服装店,甚至用户可以在网上随意试穿自己喜欢的衣服。
 
分类介绍
 
至今全世界在体感技术上的演进,依照体感方式与原理的不同,主要可分为三大类:惯性感测、光学感测以及惯性及光学联合感测。
 
惯性感测
 
主要是以惯性传感器为主,例如用重力传感器,陀螺仪以及磁传感器等来感测使用者肢体动作的物理参数,分别为加速度、角速度以及磁场,再根据此些物理参数来求得使用者在空间中的各种动作。
 
光学感测
 
主要代表厂商为 Sony 及Microsoft。早在 2005年以前,Sony 便推出了光学感应套件——EyeToy,主要是通过光学传感器获取人体影像,再将此人体影像的肢体动作与游戏中的内容互动,主要是以2D平面为主,而内容也多属较为简易类型的互动游戏。直到 2010年,Microsoft发表了跨世代的全新体感感应套件——Kinect,号称无需使用任何体感手柄,便可达到体感的效果,而比起 EyeToy更为进步的是,Kinect 同时使用激光及摄像头(RGB)来获取人体影像信息,可捕捉人体3D全身影像,具有比起EyeToy更为进步的深度信息,而且不受任何灯光环境限制。
 
联合感测
 
主要代表厂商为Nintendo及 Sony。2006年所推出的 Wii,主要是在手柄上放置一个重力传感器,用来侦测手部三轴向的加速度,以及一红外线传感器,用来感应在电视屏幕前方的红外线发射器讯号,主要可用来侦测手部在垂直及水平方向的位移,来操控一空间鼠标。这样的配置往往只能侦测一些较为简单的动作,因此Nintendo在2009年推出了Wii手柄的加强版——Wii Motion Plus,主要为在原有的Wii手柄上再插入一个三轴陀螺仪,如此一来便可更精确地侦测人体手腕旋转等动作,强化了在体感方面的体验。至于在2005年推出EyeToy的Sony,也不甘示弱地在2010年推出游戏手柄Move,主要配置包含一个手柄及一个摄像头,手柄包含重力传感器、陀螺仪以及磁传感器,摄像头用于捕捉人体影像,结合这两种传感器,便可侦测人体手部在空间中的移动及转动
 

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