3D深度相机助力智能人机交互进入新时代（上）

3D深度相机助力智能人机交互进入新时代（上）

　　1.2 3D 深度相机将进一步解放双手，打开新的智能人机交互空间

　　现如今，大尺寸触控显示屏已经是大多数智能终端的标配，无论是智能手机、平板电脑，还是笔记本电脑，甚至于汽车中控台、智能家电等。

　　尽管触控显示屏的识别精度和清晰度越来越高，但是，触控显示屏的局限性非常明显：手指必须接触于屏幕表面，无法离开屏幕工作，这极大地限制了用户的使用空间和灵活性，为了解决这一问题，语音控制与体感控制开始出现，并被广泛看好。

　　苹果公司于2011 年推出的iPhone4S 配备了语音识别助手Siri，利用人工智能技术，通过与消费者的语言对话，实现信息的交互。随后，语音交互越来越多地出现在智能终端上，尤其是随着人工智能语义识别技术的进步，语音交互的准确性和实用性大幅提升。亚马逊于2015 年推出的ECHO 智能音箱便是典型成功例子。

　　语音识别可以完全解放双手，但是在人机互动方面的应用场景有一定的局限性，对于游戏娱乐、互动体验、拍照等领域，这些必须有用户肢体参与的场景，语音交互无法满足需求。因此，比现今触控屏更高层次的体感交互成为了广大厂商追求的目标。

　　要实现体感交互，最重要的就是手势识别，因为手部动作是人体最丰富也是最常用的体感动作。对于智能手机而言，如果手势识别可以得到应用，那么包括手机自拍、游戏、浏览网页、购物等众多应用场景，在用户体验上均可以实现大幅提升，手机也将从触控屏时代走向手势识别时代。

　　例如，手机拍照是目前非常主流的消费级应用，但是目前拍照基本都需要手指按压控制键(或触控屏幕)完成，而采用外臵的蓝牙控制器因为不够方便，应用的并不多。所以，对于用户而言，是无法通过自身完成远景自拍的，需要别人的帮助。如果，手机配有手势识别功能的话，用户自己就可以实现远景自拍功能，目前已有公司正在开发类似功能。

　　同时，人脸识别与追踪也是体感交互最具前景的方向之一。人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术。人脸识别技术目前已广泛用于政府、军队、银行、社会福利保障、电子商务、安全防务等专业领域，但是主要用于身份识别与安防领域，作用相对局限。

　　我们认为，人脸识别在移动端具有更加广阔的应用空间，例如目前指纹识别已经成为智能手机的标配，通过指纹识别来实现开机、支付、登陆确认等功能已经被大众所认可，并且创造了巨大的市场价值，但是指纹识别的局限性在于必须通过手指完成，手指放臵的位臵、手指表面的洁净度等因素都会极大地影响使用体验，而人脸识别可以完全解放双手，只需要借助摄像头对人脸信息的采集便可以完成识别与交互。

　　传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的二维人脸识别，已经发展了30 多年，技术上较为成熟，但这种方式有着难以克服的缺陷——识别精度低，系统响应慢，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。三维图像人脸识别技术，由于在精度、稳定性和速度方面的优势，近年来被广泛关注，尤其是基于主动近红外图像的三维多光源人脸识别技术发展迅速。

　　三维人脸识别不仅仅在识别精度方面大幅提升，更重要的是打开了更加广阔的应用空间，例如利用三维人脸识别可以直接获取消费者面部表情(喜怒哀乐等)，直接计算出消费者的生理年龄或精神状态，这些功能都将为人机交互带来全新的玩法。

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