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　　3D體感的技術(shù)是光學(xué)精密儀器與制造、模式識別、圖形圖像、機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)集大成者，跨越多個(gè)領(lǐng)域的高精尖技術(shù)。所以，在2010年微軟Kinect推出以來，鮮有第二家公司和研究機(jī)構(gòu)完全突破體感交互的所有技術(shù)環(huán)節(jié)。3D體感核心技術(shù)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(shù)每個(gè)核心環(huán)節(jié)的技術(shù)特點(diǎn)。

　　一、骨架識別技術(shù)

　　骨架識別的技術(shù)解決方案主要由數(shù)模邏輯推理和機(jī)器學(xué)習(xí)兩種方案。數(shù)模邏輯推理是通過有人體的某個(gè)關(guān)鍵可識別的關(guān)節(jié)點(diǎn)，通過人體特征推理出人體每個(gè)關(guān)節(jié)點(diǎn)的位置，這種方法簡單易實(shí)現(xiàn)，但是人體是柔性、易變形，隨機(jī)動態(tài)變化的，沒有一種邏輯推理方案能夠把人體的運(yùn)動給模擬出來，導(dǎo)致識別準(zhǔn)確率不高沒有實(shí)用價(jià)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(chǎn)品的原因。機(jī)器學(xué)習(xí)的方法是通過大集群計(jì)算機(jī)“學(xué)習(xí)”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(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是近幾年來逐步興起的技術(shù)，還不是太成熟，選擇什么樣的“學(xué)習(xí)”方法和什么樣的特征樣本是至關(guān)重要的，是需要不斷試驗(yàn)的。但是大集群計(jì)算機(jī)計(jì)算本身成本就異常的高，動則千萬人民幣，沒有扎實(shí)的研究基礎(chǔ)，一般廠商不敢輕易嘗試。

　　二、人物提取技術(shù)

　　對于人物提取來說，就是要把復(fù)雜的動態(tài)的環(huán)境去除，把真實(shí)的“人”提取出來。這個(gè)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(xiàn)有的基礎(chǔ)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(dāng)然對人體動作的測量也必須是三維的。3D拍攝或測量技術(shù)實(shí)際上是相對比較成熟的技術(shù)，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(jié)構(gòu)光散斑和TOF（測量光的飛行時(shí)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(diǎn)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(shí)時(shí)性和3D測量數(shù)據(jù)對骨架識別的適用性，人眼的反應(yīng)時(shí)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(shí)間必須小于100毫秒，才能夠與應(yīng)用對接，這就要求三維測量的計(jì)算量不能太大，要不然成本太高就不適合消費(fèi)級產(chǎn)品使用。