VR要成为下一代计算平台还得靠手势识别？

　　【中国智能制造网 技术前沿】2013年的时候，初创公司Leap面向PC端发布了LeapMotion之后，把手势识别引入到了消费级市场。但是从现在来看，手势识别似乎并没有在PC端爆发的趋势，相比较而言，VR领域却推动了这项技术的发展。　　手势识别对VR来说意味着什么？它的应用场景有哪些？
　　
　　VR和AR是公认的第三代计算平台，但每一代计算平台都需要与之配套的交互方式，如PC之于鼠标，iPhone之于触摸屏，VR AR之于手势操控。
　　
　　毋庸置疑，手是人自然的交互方式，带上VR眼镜大家很自然的就是伸出手。
　　
　　没有通用人机交互的创新，VR AR不可能成为下一代计算平台，只有脱离了手柄脱离了游戏（100亿的市场），深入到人们的工作和生活中去（一千亿的市场），代替电脑代替手机成为离每个人都近强大随身携带的信息终端节点。
　　
　　举个例子，诺基亚的失败与苹果的成功，差别在于后者人机交互上更自然体验更好，一个使用电阻触摸屏一个使用了电容触摸屏：前者就这样被颠覆了，当然还有与之配套的UI设计、人机交互设计、App和游戏支持。
　　
　　能颠覆PC的必然不是PC的变种，能颠覆iPhone的必然不是iPhone的变形，下一代计算平台必然是离我们更近的VR、AR、MR！
　　
　　而对下一代计算平台来说，我们认为手势识别为主 语音识别为辅 人工智能语音助手的组合就是佳的人机交互方案。
　　
　　理论上说，VR/AR可能应用的领域，手势识别也是可以的，例如视频、游戏、社交、建筑、设计、实验、教育、旅游、军事、全息交互控制等。
　　
　　手势识别与姿态识别、人脸识别、物体识别的差异是什么？
　　
　　其实这几种识别的方案在硬件（如传感器的模式）大体是相同的。
　　
　　而且从技术角度来说，它们也有一些共性，都需要进行目标提取，特征识别定位，三维重建等步骤。当然，如果要增强识别的效果，手势识别肯定是要融合机器学习算法的，这样就可以以离线、在线的方式不断优化识别的特征没这样就可以提升识别的效率和准确率。　　
　　手势识别与姿态识别、人脸识别、物体识别的差异主要体现在应用场景：手势识别目前多用于人机交互；人脸识别可应用于电影中的动画表情重建，另外在安防领域应用较多；姿态识别则主要用在体感游戏，例如Kinect；物体识别的应用就多了，例如网络购物实时绘制商品，家具模型等。