手势识别算法新突破 uSens凌感发布新版Fingo SDK

硅谷三维人机交互公司uSens凌感近日发布新版Fingo SDK，在手势算法底层进行了突破性改进，新增一系列双手交互动作，如握拳、手心写字、十指交叉等，在同类产品中，率先实现对大面积遮挡的双手交叠类手部动作的识别，并可实现对十个手指的灵活细微运动的追踪，技术全球领先，有效解决了在应用中手势操作的痛点问题。

uSens凌感在2017年2月正式公开发售其手部追踪解决方案 -- Fingo。Fingo集成软硬件为一体，硬件上通过两个红外摄像头及三个红外辅助灯追踪手部动作，软件上基于计算机视觉及深度学习等算法，实现对双手骨骼的识别，大部分常用手势均可实现精准低延迟识别。经过半年的不断优化改进，本次发布的新版SDK在手势的整体稳定性、精确度以及多样化方面大幅提升，对常用手势动作进行了深度优化。

人的手部动作灵活复杂，不仅有直接可见的清晰手型，也有握拳、手指交叉、左右手交叠等等对关节点有大幅遮挡的动作，这些遮挡的部分如何精准识别成为判断手部追踪技术的一个关键指标。uSens凌感联合创始人、CTO费越博士介绍：“我们的手部追踪指的是实现双手的自然交互，不是识别几种固定的手势，也不是跟踪五个指尖，而是通过对手部26个自由度的追踪，通过深度学习等算法，对手部骨骼进行识别。人是主动性的，不是被动的受限交互，这就不可避免的出现大家生活中常用的双手交互的动作，比如鼓掌、握手、双手交叉换位等。为了给用户创造自然沉浸的三维交互体验，我们认为这部分虽然难度高，但有必要突破，其他方案目前还没有涉及这部分，或者效果不佳。我们先行启动了在这个方向的研发和尝试。”

uSens凌感新版手势更新新增双手交互动作

uSens凌感高级技术总监毛文涛主导手势开发，他表示：“这次版本迭代，我们以实用、可用、好用为目标。我们发现在行业实际应用中，手势操作有些痛点问题一直没得到很好地解决，如：聋哑人沟通用的手语中有大量双手交叉或交叠在一起的动作，这类动作目前市面上产品无法做到或表现不佳。VR社交、VR课程中，希望有一些类似小键盘的操作，学生或用户长时间手势悬空操作会比较辛苦。针对这些问题，我们做了一些尝试，在算法层进行了改进，比如实现了在手心上写字、左右手交叉等一系列双手触碰的动作，这样可以提供另一只手的支撑，无需悬空操作，用户体验大幅提升。”

uSens凌感的手部追踪解决方案Fingo自今年年初推出后，已经与国内外AR VR类头显厂商进行了深度合作，部分厂商已在规划集成Fingo的交互头显，预计今年底或明年初将有产品面世。基于Fingo的注册开发者不断增加，行业覆盖游戏、房地产、教育、汽车、展览展示等。uSens凌感立足中国市场，目前已在北京、深圳、杭州设立运营、研发以及售后支持团队，重点支持中国客户及本地开发者。