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[导读]随着三星 Galaxy S4的推出,集成手势识别功能成为智能手机、平板电脑等消费电子产品的又一新卖点。目前,如大众的Golf VII等汽车中也开始支持这一功能,手势识别已经逐步走进我们的生活。作为全新的用户界面,手势识

随着三星 Galaxy S4的推出,集成手势识别功能成为智能手机、平板电脑等消费电子产品的又一新卖点。目前,如大众的Golf VII等汽车中也开始支持这一功能,手势识别已经逐步走进我们的生活。

作为全新的用户界面,手势识别能实现超越触摸屏的更深层次控制功能,给游戏和智能手机等设备带来全新的控制体验。作为触摸控制的补充,当手不干净时也可以实现控制功能,特别是在严寒中可以戴着手套接听或拒绝来电。

手势识别的诸多特色不胜枚举,这个新颖功能的背后,具有手势检测功能的传感器才是幕后功臣。近期,各大半导体厂商陆续推出了支持手势识别的电容式或红外传感器,一些新产品还能够支持3D手势识别。

据IHS预测,在未来几年手势传感器的市场营收将大幅增长,2014年至2015年的增长率将高达68%,到2017年,其营收将达到5.45亿美元。同时,个人电脑和媒体平板将是手势传感器增长最快的类别,从2014年到2017年,其营收的复合增长率高达76%。与手机不同,尺寸更大的平板电脑屏幕上可以分布多个手势传感器以提供相应的功能。

手势传感器是怎么工作的,如何避免误操作,怎么能更快的将手势识别功能集成到下一个新设计中呢?21IC小编带着这些问题访问了奥地利微电子公司(AMS)的高级市场经理Russell Jordan。

Jordan以AMS最新发布的TMG399x系列智能传感器为例,介绍了红外手势识别功能的原理。TMG399x集成了包括手势检测和Mobeam条形码仿真技术在内的六大功能,它利用四个定向二极管来感知反射的红外线能量,然后把这些数据转换为物理运动矢量。在转换过程中,需要定义将哪个数据用于计算入口点矢量,哪个数据用于计算出口点矢量。最后,通过比较入口点矢量和出口点矢量来判定手势方向,如方向是否为由北至南。

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图:将初始手势数据输入转成矢量

如何避免误操作,判断手势的有效性是大家都关心的问题。TMG399x系列的手与传感器有效距离为150mm,测试速度为1.5m/s。它能根据自适应阈值判断手势的结束。将“手势结束临界值”设置为传感器数据平均值+5,四个通道均位于退出阈值下方时,则认为手势测试结束。此外,TMG399x系列能够自动消除环境光的影响、排除光学串扰,可调整的红外LED输出和优化的手势算法将功耗和噪音降至最低。

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图:根据自适应阈值判断手势的结束

没有接触过手势识别的工程师要想尽快上手,手势评估板和参考代码必不可少。AMS提供的TMG399x系列开发板评估软件驱动和用户指南提供了完整的手势演示文本,参考v2.0.8 安卓/ Linux Kernel 驱动均已经通过测试,此外,AMS的软件团队继续和Snapdragon 8064-800、Intrinsic-TMG 进行整合。

Jordan对手势识别技术未来的应用前景充满了信心,他相信人机交互技术将在触觉、视觉、听觉和非接触式手势识别等多元且互补界面的融合中不断发展,为技术和用户提供直观、无缝的交互界面。”


 

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