手勢識別對于我們來說并不陌生，手勢識別技術很早就有，目前也在逐漸成熟，現在大部分消費類應用都在試圖增加這一識別功能，無論是智能家居，智能可穿戴以及VR 等應用領域，增加了手勢識別控制功能，必能成為該應用產品的一大賣點。手勢識別可以帶來很多的好處，功能炫酷，操作方便，在很多應用場合都起到了良好的助力功能。

　　手勢識別技術的發展

　　說起手勢識別技術的發展，可以粗略分為兩個階段：二維手勢識別以及三維手勢識別。

　　早期的手勢識別識別是基于二維彩色圖像的識別技術，所謂的二維彩色圖像是指通過普通攝像頭拍出場景后，得到二維的靜態圖像，然后再通過計算機圖形算法進行圖像中內容的識別。二維的手型識別的只能識別出幾個靜態的手勢動作，而且這些動作必須要提前進行預設好。

　　相比較二維手勢識別，三維手勢識別增加了一個Z軸的信息，它可以識別各種手型、手勢和動作。三維手勢識別也是現在手勢識別發展的主要方向。不過這種包含一定深度信息的手勢識別，需要特別的硬件來實現。常見的有通過傳感器和光學攝像頭來完成。

　　手勢識別的關鍵技術

　　手勢識別中最關鍵的包括對手勢動作的跟蹤以及后續的計算機數據處理。關于手勢動作捕捉主要是通過光學和傳感器兩種方式來實現。手勢識別推測的算法，包括模板匹配技術（二維手勢識別技術使用的）、通過統計樣本特征以及深度學習神經網絡技術。

　　根據硬件實現方式的不同，目前行業內所采用的手勢識別大約有三種：

　　1、結構光（Structure Light），通過激光的折射以及算法計算出物體的位置和深度信息，進而復原整個三維空間。結構光的代表產品有微軟的Kinect一代。不過由于以來折射光的落點位移來計算位置，這種技術不能計算出精確的深度信息，對識別的距離也有嚴格的要求。

　　2、光飛時間（Time of Flight），加載一個發光元件，通過CMOS傳感器來捕捉計算光子的飛行時間，根據光子飛行時間推算出光子飛行的距離，也就得到了物體的深度信息。代表作品為Intel帶手勢識別功能的三維攝像頭。

　　3、多角成像（Multi-camera），現在手勢識別領域的佼佼者Leap Motion使用的就是這種技術。它使用兩個或者兩個以上的攝像頭同時采集圖像，通過比對這些不同攝像頭在同一時刻獲得的圖像的差別，使用算法來計算深度信息，從而多角三維成像。

　　簡單介紹兩個手勢識別解決方案：

　　1、基于NXP LPC824 和 Vishay VCNL4020 的手勢識別方案

　　推出基于NXP LPC824 和 Vishay VCNL4020 的手勢識別方案，可以判斷手勢運動的方向。

　　功能框圖

　　功能描述

　　① 手勢識別，LCD 顯示手勢運動方向

　　② 兼容 arduino 接口

　　③ VCNL4020 感應光線強度變化

　　④ 集成調試器，無需第三方調試器

　　重要特征

　　① VSMF2890RGX01 發射紅外光

　　② LPC824M201JHI33 運行手勢識別算法

　　③ LPC11U35FHI33 為調試器

　　2、基于PAJ7620U2智能隔空手勢解決方案

　　原相科技（Pixart）為CMOS光感應用集成電路領導廠商，產品特點為低功耗、準確性、小尺寸及低成本。

　　功能框圖

　　PAJ7620U2是一種光學數組式傳感器，以使復雜的手勢和光標模式輸出。

　　主要特征

　　?內置光源和環境光抑制濾波器 集成的LED，鏡頭和手勢傳感器在一個小的立方體模塊。能在黑暗或低光環境下工作，減少環境光干擾。

　　?內置手勢識別支持9個手勢類型和輸出的手勢中斷和結果，大大節省了系統的電源。

　　?支持率為240Hz的報告可程序設計手勢中斷喚醒系統。

　　產品應用

　　后視鏡、車載中控、HUD、智能眼鏡、機器人、VR、幼教類產品。。等等。