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体感技术:让机器看懂你的手势


2014-06-04 13:20:57     作者: 马 迪    字号: T|T    来源:

托尼·斯塔克站在自家豪华的实验室里,潇洒地挥动双手,面前的数字3D模型随着他的手势上下翻飞,很快,一件新装备设计完成⋯⋯在电影《钢铁侠》里,钢铁侠挥挥手就能将奇思妙想变成实物,让人非常羡慕。最早能够识别人类手势的计算机,出现于20世纪70年代,最终,以鼠标为代表的辅助工具成功占领市场,移动、拖拽、单击、双击之类的动作显然比输入Dos指令方便得多。然而计算机仍然不理解我们的大多数手势和身体语言。记得我第一次教我爸爸使用鼠标时,指点他“往左”“往右”都没问题,但我说“往上”的时候,他直接把鼠标提了起来⋯⋯似乎有点傻,但这个反应是人的天性使然。为了让计算机明白我们的意图,我们把本能的身体运动压缩到了二维的鼠标垫或者触摸屏上,却忽略了这种方式对人的束缚。是时候改变一下了。

惯性感测

突破平面的束缚,直接使用肢体动作与设备或环境互动,这就是近几年兴起的体感技术。依照感测方式与原理的不同,主要可分为惯性感测、光学感测两大类。

率先登场的是惯性感测中的一对“好基友”——加速计和陀螺仪。加速计也叫重力感应器,实际上可以感知任意方向上的加速度;陀螺仪又名地感器,能够测量设备运动与垂直轴之间的夹角,并计算角速度。简而言之,加速计主要测量线性受力,陀螺仪则更多关注角度和旋转,两者配合可以跟踪和捕捉设备在三维空间的完整运动。

最早出现的成功案例就是很多人都玩过的Wii游戏机手柄了。Wii可以精确检测到手柄在立体空间中的移动、加速和倾斜,让玩家亲身获得网球、击剑、钓鱼、射击等运动游戏的乐趣,甚至还有健身效果。这种操作非常自然,简单易用,可以凭直觉快速反应,比鼠标操作更加灵活,也更有趣。

基于传感器的手势识别技术不仅限于游戏。苹果公司于2007年在iPhone中增加了加速计,在2010年增加了陀螺仪。随后,谷歌在Android操作系统中增加了诸如倾斜、旋转、插入和切削等动作。现在,许多手势(如摇动-撤消、提起-接听、反面朝下-断开连接)已经成为标准的智能手机功能。

光学感测

自从在任天堂2006年发布Wii之后,竞争对手们都开发出了各自的动作识别和处理技术。这之中,微软Xbox的Kinect体感技术是一项突破。广告语“你,就是遥控器”一语道破它的优势:用户不再需要游戏手柄,而是可以随心所欲地用自己的身体来控制游戏。

Kinect技术主要基于摄像头设备:它就像一只蝙蝠,用红外投射器向外发出红外结构光,用红外感应器来接收反馈。光照到不同距离的地方,反射强度会不一样。

这样,Kinect就知道了面前多种物体的深度信息,并根据深度不同得到很多切面图像。下一步就是对不同切面的图像进行分析,找出和人体相似的轮廓,识别出头、躯干、手和腿,并根据身高进一步判断出膝盖、手掌等位置。最后把这些位置数据绑定到一个虚拟的骨骼上面,这样就完成了真人到虚拟人的映射。2010年,也就是Xbox发布然后大卖的那一年,有一家名为Leap的小公司悄悄成立,3年后他们推出了一款简单得多、便宜得多,被许多人寄予了厚望的设备:Leap Motion。这种售价80美元的盒子可以插接到大多数计算机上,追踪极为精细的手部和手指运动。用户不需要碰触任何介质就能用手势直接控制电脑,包括图片缩放、移动、旋转、指令操作、精准控制、隔空书写等。

实际上,Kinect 更侧重于肢体的整体运动,能够将身体的运动生成模型并输出,主要用于增强现实领域;Leap Motion则定位更偏向于“桌面”操作,主要功能是识别高精度、低延迟的手指运动。可以说,Leap Motion的野心是取代鼠标,甚至取代触摸屏。

举手之劳

许多人看好Leap Motion有替代触控的潜力,相信高精度手势探测的作用范围用不了多久就会扩展到整个房间。

但一些研究工作表明这并非易事。制约手势发展的因素之一正是我们自己。这些动作必须是人们容易做到,但在日常沟通中又并不使用的手势——否则他们有可能在无意中触发什么命令。另外,在以触摸屏为媒介的人机交互发展之初,研究者发现了一种名为“大猩猩臂”的病痛——因为长时间挥舞手臂而感到的沉重和酸痛。另外,在某些场合在空中狂乱地挥舞双手显得太傻了,由此看来,轻微的动作很可能会成为主流。可以肯定的是,人们能记住的手势数量是有限的,基本手势的数量一旦超过个位数,反而会让人混乱和无所适从。应对这个问题的方法之一是让人们定义他们自己的手势——自选动作比规定动作更容易记住。

在现有图形界面大都是2D的条件下,逐渐流行起来的体感技术并不会立即取代键盘和鼠标,而是会逐渐被纳入人机交互的语言体系当中。写论文?还是用键盘吧。为3D打印机建模或者整理文件?挥动双手或许更合适。体感技术真正的影响或许在于,我们终于不必再迎合机器——让机器去猜我们想做什么吧!

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