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早在語言出現(xiàn)之前，人類就習慣使用肢體和手勢，這種近乎本能的溝通方式，來互相交流。
在機器被發(fā)明之后，手勢因具備鍵盤、鼠標、觸屏等交互方式所無法替代的天然優(yōu)勢，仍然有諸多應(yīng)用場景。
在電影《鋼鐵俠》里面，主角一揮手，憑空推拉拖拽操控虛擬物體，簡直不要太炫酷了。
做到像電影中那樣高精度、穩(wěn)定性好的手勢識別，需要硬件和算法的加持，兩者缺一不可。
手勢識別都有哪些常見的硬件方案？工程師是如何用 AI 算法來優(yōu)化識別效果的？常見的手勢識別應(yīng)用場景都有哪些？接下來，就讓 Rokid R-Lab 算法工程師張兆輝為我們娓娓道來。
手勢識別的原理并不復雜，它通過硬件捕獲自然信號，就像相機捕獲圖片信息那樣，然后通過軟件算法計算得到手的位置、姿態(tài)、手勢等，處理成計算機可以理解的信息。
目前手勢識別主要有以下 3 種硬件方案：
常見的又分彩色攝像頭方案和深度攝像頭方案。
彩色攝像頭方案只需要一個普通攝像頭，捕捉拍攝一張彩色圖片，通過 AI 算法得到圖片中手的位置、姿態(tài)、手勢等信息。優(yōu)勢是設(shè)備成本低、數(shù)據(jù)容易獲取。
目前這種基于單目 RGB 的手勢識別在學術(shù)界和工業(yè)界研究的比較多，商用的方案商有英梅吉、ManoMotion、虹軟等。
還有一些人工智能開放平臺同樣提供這種方案。比如騰訊 AI 開放平臺提供靜態(tài)手勢識別和手部關(guān)鍵點，百度 AI 開放平臺和 Face++ 提供靜態(tài)手勢檢測。以及一些開源項目比如 openpose 和 Google Mediapipe 等。
openpose的手勢關(guān)鍵點檢測
相比深度攝像頭方案，彩色攝像頭方案缺乏深度信息，受光照影響非常大，夜間無法使用，穩(wěn)定性和精度都沒有深度相機方案好。
這個方案是通過深度攝像頭來獲取帶有深度信息的圖片。優(yōu)勢是更容易獲取手部的 3D 信息，相對應(yīng)的通過 AI 算法得到的手部 3D 關(guān)鍵點也更加準確和穩(wěn)定。但缺點是需要額外的設(shè)備、硬件成本比較高。
深度相機又分三大類：ToF、結(jié)構(gòu)光和雙目成像。
其中，ToF 和結(jié)構(gòu)光得到的深度圖比較準，但成本比較高，多用于手勢的科研領(lǐng)域，商用的比較少，比如微軟 HoloLens、極魚科技 ThisVR。
雙目成像因為視場角大，幀率高，很適合用來做手勢識別，唯一缺點就是因為成像原理的限制，使得整個雙目相機模組的體積對比 ToF 和結(jié)構(gòu)光來說大很多。
采用雙目成像的公司以目前最大的手勢識別公司 Leap Motion 為代表，該公司使用的是主動雙目成像方案，除了雙目攝像頭外還有三個補光單元，可捕獲雙手 26DoF、靜態(tài)手勢、動態(tài)手勢等。此外，Leap Motion 還提供了非常完整的 SDK，對各個平臺支持都不錯（除手機平臺）。
Leap Motion的演示
國內(nèi)也有在做雙目手勢的公司，比如 uSens Fingo 是基于主動雙目的視覺方案， 提供雙手 26DoF、靜態(tài)手勢、動態(tài)手勢識別等功能。相比于 Leap Motion，uSens 更專注于對手機以及其他低功耗嵌入式設(shè)備的支持。此外還有微動 Vidoo Primary 也有基于雙目的手勢解決方案。
毫米波雷達方案的代表有谷歌推出的一款特殊設(shè)計的雷達傳感器—— Project Soli ，它可以追蹤亞毫米精準度的高速運動，但目前尚處在實驗室階段。
從其公布的演示來看，目前可以識別個別指定的手勢，并在小范圍內(nèi)識別微小精確的手勢操作，很適合發(fā)揮人類精準的小肌肉運動技能（fine motor skills）。但缺點是有效范圍太小，無法得到手的所有自由度。
Project Soli的演示
數(shù)據(jù)手套是指在手上帶一個內(nèi)置傳感器的特制手套，通過傳感器檢測手指的屈伸角度或位置，再根據(jù) Inverse kinematics（逆運動學）來計算出手的位置。
一般用到的傳感器有彎曲傳感器、角度傳感器、磁力傳感器等。
彎曲傳感器和角度傳感器類似都是可檢測手指的彎曲程度，我們以 DEXMO 力反饋手套為例，該手套使用旋轉(zhuǎn)傳感器捕捉 11 個自由度的手部運動，包括每根手指的伸展和彎曲，以及大拇指一個額外的旋轉(zhuǎn)自由度。
此方案對手的局部動作檢測很準，而且不受視覺方案中視野范圍的限制。但缺點是手上必須戴手套不方便，且只能檢測局部的手指動作，不能定位手部整體的位置角度。若想要檢測手的位置角度， DEXMO 需配合其他 6 自由度追蹤器使用。
當然 DEXMO 的最大賣點其實不是手勢識別，而是逼真的觸覺反饋（haptics）+手勢識別。手勢識別+觸覺反饋的方案肯定會是以后人機交互的重要一環(huán)。最近收購 Leap Motion 的 UltraHaptics 就是一家做觸覺反饋的公司。
還有一種用磁力傳感器的——trakSTAR 電磁式空間位置追蹤系統(tǒng)。通過在手上貼的磁力傳感器的磁場變化，來確定傳感器的位置角度，再根據(jù)反運動學確定手的具體位置。
trakSTAR使用示意圖
此方案需在手部貼 6 個磁力傳感器（5個指尖+1個手背），并在面前放一個磁力發(fā)射器。磁力發(fā)射器會在一定范圍內(nèi)形成一個特殊的電磁場，然后根據(jù)傳感器在電磁場中不同位置角度檢測到的電磁場強度的不同，來推斷出指尖及手掌的位置角度。再通過反運動學，確定所有手部關(guān)節(jié)點的位置。
此方案的缺點是有效使用范圍太小，價格太貴，適用場景太少。優(yōu)點是精度很高，穩(wěn)定性很好，并且可獲得手部所有自由度。
目前此方案還只有純科研在用，最近幾個學術(shù)界公開的手勢數(shù)據(jù)集 FHAB、 BigHand 都是用此設(shè)備采集的。
FHAB 數(shù)據(jù)集中的示意圖
通過以上科普，相信大家對手勢識別的硬件方案有了初步的了解。但要想做好手勢交互，僅硬件方案是不夠的，還需要專業(yè)算法的支持。
當我們通過攝像頭得到深度圖后，下一步就是把深度圖輸入給算法，算法可以輸出我們手部所有關(guān)鍵點的 3D 位置。
手部關(guān)鍵點也可以理解為手部骨架的關(guān)節(jié)點，通常用 21 個 3D 關(guān)鍵點來描述。每個 3D 關(guān)鍵點有 3 個自由度，那么輸出維度就是 21*3。所以我們常常用一個 21*3 維的矢量來描述，如下圖：
可視化后的21個手部3D關(guān)鍵點
目前學術(shù)界已經(jīng)提出各種算法用于解決“基于深度的手勢姿態(tài)估計問題“，這些算法大體可以分成模型驅(qū)動（model-driven）和數(shù)據(jù)驅(qū)動（data-driven）兩種方式。
此類算法通常是預(yù)先用手部 pose（pose 指位姿參數(shù)或節(jié)點位置，后文將統(tǒng)稱為 pose）生成一系列手的幾何模型，并建立一個搜索空間（所有可能的手勢幾何模型的集合），然后在搜索空間內(nèi)找到與輸入深度圖最匹配的模型。
此時，模型對應(yīng)的參數(shù)就是所求的 pose。此類算法屬于生成式方法（Generative Approaches），我們以下圖中的論文為例：
模型驅(qū)動類算法通常需要設(shè)計一種方式把 pose 轉(zhuǎn)換成對應(yīng)的幾何模型。
此論文用了 linear blend skinning（一種骨骼蒙皮動畫算法）：意思就是給骨架蒙上一層皮膚，并讓皮膚跟隨骨骼運動一起變化，多用于動畫領(lǐng)域。
先把 pose 轉(zhuǎn)換成對應(yīng)的 mesh（下圖左側(cè)），在進一步轉(zhuǎn)換成光滑曲面模型（下圖右側(cè)）。我們可以理解為 pose 是自變量，幾何模型可由 pose 算出，且?guī)缀文Ｐ团c pose 一一對應(yīng)。
手部幾何模型
輸入的手部深度圖可轉(zhuǎn)化為點云， 此點云就相當于在真實的手表面上采集到的一些 3D 點，如下圖中的紅點和藍點:
這樣就可以定義損失函數(shù)為點云中的點到模型表面的距離（上圖中的紅線），以此描述深度圖和pose的相似度。損失函數(shù)的輸入是深度圖和 pose，輸出是差異度。損失函數(shù)的輸出值越小，說明輸入的深度圖和pose越相似。
因此，只要在搜索空間中找到令損失函數(shù)最小的 pose 即為所求的pose。但因搜索空間不能寫成解析形式，沒法一次性求出損失函數(shù)的最小值，通常只能用數(shù)值計算方法，如PSO，ICP等，不斷迭代計算得到最優(yōu)解。
上圖從左到右展示了迭代初期到迭代結(jié)束時的 pose，這種迭代的數(shù)值解法通常對初始化要求較高，若初始化的不好，則需要很長時間才能迭代收斂，還有可能無法收斂到全局最小值（因為損失函數(shù)是非凸函數(shù)），所以算法實現(xiàn)時，通常利用上一幀的pose來初始化當前幀的計算。
這種模型驅(qū)動類方法需要手工設(shè)計幾何模型和損失函數(shù)。簡單的幾何模型計算量小，復雜的幾何模型準確度高。通常設(shè)計模型時需要在準確度和性能之間做權(quán)衡。
不同的手部幾何模型
模型驅(qū)動類的算法優(yōu)勢是不需要任何訓練數(shù)據(jù)，只要設(shè)計的好，寫完就可以直接用。 缺點是需要手工設(shè)計模型，計算量較大，容易誤差累計導致漂移，對初始化要求高，通常只能用在手勢追蹤領(lǐng)域。
此類算法是指利用收集數(shù)據(jù)中訓練樣本與其對應(yīng)的標簽關(guān)系，讓機器學習一個從樣本到標簽的映射。 此類算法屬于判別式方法（Discriminative Approaches）。
這樣的機器學習算法有很多，可以是早期使用的隨機森林，SVM 或是最近研究的火熱的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。此類方法的優(yōu)點是不需要設(shè)計復雜的模型，缺點是需要大數(shù)據(jù)。但現(xiàn)在大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)量已經(jīng)不是問題，這種數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式已經(jīng)成為目前的主流研究方向。
早期學術(shù)界研究手勢關(guān)鍵點回歸的經(jīng)典方法有 Cascade regression， Latent Regression Forest 等。近些年研究主要集中在各類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如：DeepPrior 系列、REN、pose guided、3D-CNN、Multi-View CNNs、HandPointNet、Feedback Loop 等。
由于此處討論的用于手勢的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與普通的圖的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并無本質(zhì)差異，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的科普文章已經(jīng)很多，這里就不做科普了，我們僅挑幾個有代表性的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)介紹一下:
DeepPrior：網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)大體如下圖，通過初始網(wǎng)絡(luò)得到粗略的 pose，再用 refine 網(wǎng)絡(luò)不斷優(yōu)化， 并且在最后的全連接層前加了一個低維嵌入，迫使網(wǎng)絡(luò)學習把特征空間壓縮到更低維度。 此網(wǎng)絡(luò)后續(xù)有更優(yōu)化的版本 DeepPrior++。
Feedback Loop：網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如下圖，此網(wǎng)絡(luò)在預(yù)測 pose 之后，反過來用 pose 生成深度圖，并與輸入的深度圖一起預(yù)測更優(yōu)的 pose，此 pose 又可用來生成更優(yōu)的深度圖，以此迭代循環(huán)優(yōu)化pose。
3D CNN：網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如下圖，此網(wǎng)絡(luò)把2D深度圖上用像素的描述的深度信息，以TSDF的方式轉(zhuǎn)化為體素（3D的像素），并用3D 卷積代替了普通的2D卷積。
此處最大的貢獻就是在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)上從2D走到了3D，因為傳統(tǒng)2D卷積網(wǎng)絡(luò)是為2D圖像設(shè)計的，并不一定適合3D信息的提取，而用3D卷積網(wǎng)絡(luò)則更容易獲取3D特征，也就更適用于3D手部關(guān)鍵點回歸的問題。
HandPointNet：網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如下圖，此網(wǎng)絡(luò)輸入時把深度圖轉(zhuǎn)成點云，然后用 PointNet 做手部 3D 關(guān)鍵點回歸。
HandPointNet的主要貢獻是首次把PointNet用在了手勢關(guān)鍵點回歸上，其中的PointNet是很有代表性的網(wǎng)絡(luò)。PointNet 首次用 3D 點云來作為網(wǎng)絡(luò)輸入而不是 2D 圖片。
PointNet 比上一個介紹的 3DCNN 更進一步探索了在 3D 空間中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，以及如何更有效的提取 3D 特征，PointNet后續(xù)有更優(yōu)化的版本PointNet++。
手勢識別的四大應(yīng)用場景
上述我們介紹了常見的手勢識別硬件方案與算法模型，那么手勢識別真正落地的應(yīng)用場景都有哪些呢？
很多人或許認為手勢交互還只是停留在科幻電影的概念而已，接下來，我們以產(chǎn)品應(yīng)用為例，來介紹一些已經(jīng)商業(yè)落地或潛在的落地場景。
以 Leap Motion 為代表的很多公司都在做 VR+ 手勢。 VR 強調(diào)沉浸感，而手勢交互可以極大的提升 VR 使用中的沉浸感。所以 VR+ 手勢這個落地方向很靠譜，等 VR 得到普及后，定會改變?nèi)祟惖膴蕵贩绞健?/p>
此類代表產(chǎn)品：LeapMotion、uSens、極魚科技等。
以 HoloLens 為代表的很多公司都在做 AR 眼鏡。AR 眼鏡可能會脫離實體的觸屏和鼠標鍵盤這些輸入工具，取而代之的輸入是圖像和語音等。此時手勢交互便必不可少，不過 AR 還處在比 VR 市場更早期的階段，需繼續(xù)積累技術(shù)，等待市場成熟。
此類代表產(chǎn)品有：HoloLens、Magic Leap、Rokid Glass、Nreal、Project North Star、亮風臺等。
Leap Motion Project North Star 的演示片段
以 Sony Xperia Touch 為代表的投影儀+手勢識別，將屏幕投影到任何平面上，再通過手勢識別模擬觸屏操作。
這里用到的手勢識別比較簡單，基本只要識別單點多點。但使用中手很容易擋住投影儀顯示的屏幕，而且還有顯示清晰度的問題。此場景可能更多的是一種探索，落地的可能性較小。
不過可以開個腦洞：如果把這里的平面手勢識別改成空中手勢識別，平面投影改成全息 3D 投影，那就可以實現(xiàn)文章開頭提到《鋼鐵俠》里的全息控制臺了。
空中手勢識別已經(jīng)能做到了，但目前還沒有真正的全息投影的技術(shù)，只有一些偽全息投影。如反射式和風扇式的偽全息投影。
反射式偽全息投影只是把物體的影像反射到反射面板（塑料板）后成一個虛像。因板子透明，所以看起來似乎是在空中直接成像。風扇式偽全息投影是利用人眼的視覺暫留現(xiàn)象，讓畫面看起來像是直接在空中成像。
反射式偽全息投影
風扇式偽全息投影
這些偽全息投影的最大問題就是沒法用手和虛擬影像交互。想要實現(xiàn)《鋼鐵俠》里面的全息工作臺，最有可能的方式是在 AR 眼鏡里面實現(xiàn)，只要把計算得到的手勢位姿和顯示設(shè)備聯(lián)合標定對齊，就可以實現(xiàn)手和虛擬影像的交互了。
此類代表產(chǎn)品有：Xperia Touch、光影魔屏等。
車載手勢指的是在開車時用手勢交互控制中控臺的一些選項按鍵等。相比于傳統(tǒng)方式，手勢的優(yōu)勢是不用每次都去按按鈕或戳屏幕，更智能方便。
在使用觸屏時，司機需要看著屏幕才知道按鈕在哪，看屏幕這一動作，有極大的安全隱患。 而手勢可以配合語音反饋直接操作，不需要盯著屏幕。
車載手勢可以一定程度提高駕駛安全性，但它也有一些缺點，在空中做手勢容易手累， 再加上手勢識別的準確性和延遲問題，遠不如直接用手過去轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)按鈕、點點屏幕來的方便。所以目前業(yè)內(nèi)基本都采用的都是傳統(tǒng)方式+手勢操作輔助的方式。
此類代表產(chǎn)品有：寶馬7系、拜騰汽車、君馬SEEK 5等。
AI 時代，語音識別和手勢識別等交互方式的加入，讓我們與機器有了更多互動的可能。語音交互在人工智能時代已經(jīng)有了先發(fā)優(yōu)勢，正在被逐漸落地并且有望大規(guī)模應(yīng)用。而從手勢識別的落地場景來看，這種交互方式還處在行業(yè)早期階段。
但可以預(yù)見的是，手勢交互是未來人機交互必不可少的一部分，Rokid 一直致力于 AI 人機交互的研究與探索，代表產(chǎn)品有智能音箱以及 AR 眼鏡，期望能在 AI 時代為用戶帶來自然友好的交互體驗。
在你的想象中，還有哪些場景能用到手勢交互呢？歡迎大家留言討論。雷鋒網(wǎng)
作者介紹：張兆輝，浙江大學竺可楨學院求是科學（物理）本科畢業(yè)，主要研究方向包括手勢識別，姿態(tài)估計，立體視覺，深度學習等，現(xiàn)就職于 Rokid R-Lab 圖像算法工程師，負責手勢算法研發(fā)等相關(guān)工作。
