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龙珠激斗后期最强阵容:體感互動

 
3D體感的技術是光學精密儀器與制造、模式識別、圖形圖像、機器學習和神經網絡技術集大成者,跨越多個領域的高精尖技術。所以,在2010年微軟Kinect推出以來,鮮有第二家公司和研究機構完全突破體感交互的所有技術環節。3D體感核心技術包括3D拍攝、人物提取和骨架識別。我們來淺析一下3D體感技術每個核心環節的技術特點。
 
 一、骨架識別技術
 
骨架識別的技術解決方案主要由數模邏輯推理和機器學習兩種方案。數模邏輯推理是通過有人體的某個關鍵可識別的關節點,通過人體特征推理出人體每個關節點的位置,這種方法簡單易實現,但是人體是柔性、易變形,隨機動態變化的,沒有一種邏輯推理方案能夠把人體的運動給模擬出來,導致識別準確率不高沒有實用價值。這就是OMEK(被Intel收購)和Softkinetic(Intel合作伙伴)幾年也不能推出商用化產品的原因?;餮暗姆椒ㄊ峭ü蠹杭撲慊?ldquo;學習”幾千甚至萬億的人體行為樣本,來得到基本人體行為模型,就像小孩子成長的過程。但是機器學習和神經網絡是近幾年來逐步興起的技術,還不是太成熟,選擇什么樣的“學習”方法和什么樣的特征樣本是至關重要的,是需要不斷試驗的。但是大集群計算機計算本身成本就異常的高,動則千萬人民幣,沒有扎實的研究基礎,一般廠商不敢輕易嘗試
 
 二、人物提取技術 對于人物提取來說,就是要把復雜的動態的環境去除,把真實的“人”提取出來。這個在工程上也是有較高的難度,比如人與桌子接觸,人與人握手和人體被局部遮擋。抽象理解就是人體分割和人物跟蹤在現有的基礎條件下,不會有完全精確的解決辦法,只是相對的解決。
 
人體的動作是三維的,當然對人體動作的測量也必須是三維的。3D拍攝或測量技術實際上是相對比較成熟的技術,具有多種解決方案,比如單彩色攝像頭,雙彩色攝像頭,光干涉,超聲波、結構光散斑和TOF(測量光的飛行時間)等等。除了TOF,其他的測量方式可以說都是基于三角測距的原理,不同在于對特征點的提取的不同。
 
對于人體動作來說最主要的難題就是三維測量的實時性和3D測量數據對骨架識別的適用性,人眼的反應時間一般小于120毫秒,也就是說3D測量到骨架識別最大允許時間必須小于100毫秒,才能夠與應用對接,這就要求三維測量的計算量不能太大,要不然成本太高就不適合消費級產品使用
 
三、3D拍攝技術
 
彩色攝像頭是以顏色和紋理為基礎的,光線細微的變化都會帶來圖像處理上較大的差別,對于紋理的細微分別決定了彩色攝像頭只能局限在近距離(0.8米以內),這就是我們可以看到三維拍攝的圖像都是黑白的灰度圖的原因。彩色圖像顏色提取的方式,抗光線和同色系干擾的能力極差,原理上決定很難把不同的物體區隔出來,得到的三維圖像體感也是無法使用的。這就是為什么leapmotion必須是室內向上拍攝,通過LED把手掌點亮的原因。
 
光干涉的原理精度高,但是計算原理就決定了該方法計算量超大,為了減小計算,就要想辦法省略掉物體的整體構建,只計算物體的邊緣輪廓。但是物體的邊緣輪廓的三維信息根本就做不出骨架識別的訓練算法。Intel的realsense,還有Pepplesinterface面臨的困境,可以三維測量,卻不可以體感。
 
Primisense的結構光散斑測量方法,就是在測量精度和計算量上面向體感技術做出平衡的最優方案之一。Primesense的精度為厘米級,判斷人體動作已經足夠了。
 
TOF的方案分辨率很難再提高了,而且測量光飛行時間的晶振芯片和攝像頭模組技術難度太高,從圖像質量和成本的角度,TOF在很長一段時間仍然落后于結構光方案。超聲波的精度太低,遠距離實用性不強。
 
 
體感技術,在于人們可以很直接地使用肢體動作,與周邊的裝置或環境互動,而無需使用任何復雜的控制設備。便可讓人們身歷其境地與內容做互動。
 
舉個例子,當你站在一臺電視前方,假使有某個體感設備可以偵測你手部的動作,此時若是我們將手部分別向上、向下、向左及向右揮,用來控制電視臺的快轉、倒轉、暫停以及終止等功能,便是一種很直接地以體感操控周邊裝置的例子,或是將此四個動作直接對應于游戲角色的反應,便可讓人們得到身臨其境的游戲體驗。其他關于體感技術的應用還包括:3D 虛擬現實、空間鼠標、游戲手柄、運動監測、健康醫療照護等,在未來都有很大的市場。[1] 
 
拿著手柄在電視上打游戲,握著鼠標在電腦網絡游戲中廝殺的的游戲方式可能要落伍了。一項新的游戲方式――體感游戲或許將會成為游戲用戶的新“寵兒”,它可以不用任何控制器,用肢體動作就可以控制游戲里的玩家,可以讓用戶更真實的遨游在游戲的海洋中。并且,隨著技術的進步,體感技術還可以用在商場的服裝店,甚至用戶可以在網上隨意試穿自己喜歡的衣服。
 
分類介紹
 
至今全世界在體感技術上的演進,依照體感方式與原理的不同,主要可分為三大類:慣性感測、光學感測以及慣性及光學聯合感測。
 
慣性感測
 
主要是以慣性傳感器為主,例如用重力傳感器,陀螺儀以及磁傳感器等來感測使用者肢體動作的物理參數,分別為加速度、角速度以及磁場,再根據此些物理參數來求得使用者在空間中的各種動作。
 
光學感測
 
主要代表廠商為 Sony 及Microsoft。早在 2005年以前,Sony 便推出了光學感應套件——EyeToy,主要是通過光學傳感器獲取人體影像,再將此人體影像的肢體動作與游戲中的內容互動,主要是以2D平面為主,而內容也多屬較為簡易類型的互動游戲。直到 2010年,Microsoft發表了跨世代的全新體感感應套件——Kinect,號稱無需使用任何體感手柄,便可達到體感的效果,而比起 EyeToy更為進步的是,Kinect 同時使用激光及攝像頭(RGB)來獲取人體影像信息,可捕捉人體3D全身影像,具有比起EyeToy更為進步的深度信息,而且不受任何燈光環境限制。
 
聯合感測
 
主要代表廠商為Nintendo及 Sony。2006年所推出的 Wii,主要是在手柄上放置一個重力傳感器,用來偵測手部三軸向的加速度,以及一紅外線傳感器,用來感應在電視屏幕前方的紅外線發射器訊號,主要可用來偵測手部在垂直及水平方向的位移,來操控一空間鼠標。這樣的配置往往只能偵測一些較為簡單的動作,因此Nintendo在2009年推出了Wii手柄的加強版——Wii Motion Plus,主要為在原有的Wii手柄上再插入一個三軸陀螺儀,如此一來便可更精確地偵測人體手腕旋轉等動作,強化了在體感方面的體驗。至于在2005年推出EyeToy的Sony,也不甘示弱地在2010年推出游戲手柄Move,主要配置包含一個手柄及一個攝像頭,手柄包含重力傳感器、陀螺儀以及磁傳感器,攝像頭用于捕捉人體影像,結合這兩種傳感器,便可偵測人體手部在空間中的移動及轉動
 
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