提到手势识别，大多数人可能会联想到Leap Motion和Kinect这些基于图像传感的体感设备。但如果你体验过这些设备，就应该知道它们背后都有一个诟病——使用者必须对准摄像头来完成“规范”的动作，而且对周围的环境有非常苛刻的要求，这在一定程度上影响了用户的体验。

事实上，手势识别并非只有上述这一类产品形态，另一种基于可穿戴设别的手势识别系统已经逐渐走进了大众视野。

把手势识别的系统集成到手表或者手环上，用户只需要随手做一个动作就可以实现人机交互，它不仅可以应用于体感游戏，甚至还能控制各类家电以及电脑，这是一种极具想象力的产品。

从现有已经上市或者还在实验室阶段的产品来看，可穿戴手势识别的技术方案有很多种。雷锋网硬创公开课群友——广州智趣科技总经理张荫来告诉雷锋网，可穿戴手势识别的一般有三种方法： 肌电、光感（红外）和压力。

那它们各自有什么特点呢？

肌电

肌电是几种可穿戴手势识别方案中最受企业青睐的一种。

因为不同手势会运用到不同的手臂肌肉组织，运动的生物肌肉组织会产生微弱的（低至毫伏级）电位变化，而这种表面肌电信号(sEMG)可以被传感器采集到（信号采集）。所以，如果在可穿戴设备上预先定义几种不同的手势，就可以根据手臂肌肉电流信号识别各种手势（模式判断），最后通过特定的算法把各种手势解析成不同的机器命令，并实现对设备的控制。

除了识别电信号的肌电传感器之外，这种方案还会配置一些多轴传感器，以更精确的实现多种手势的识别。传感器加得越多，识别精度越高，不过功耗和运算难度也会相应的增加。

例如，Thalmic Lab公司推出的MYO就是这样一款手势识别设备，它内置了8个肌电传感器和9轴惯性测量单元（包括陀螺仪，加速度计，磁力仪）通过捕捉这些肌肉的肌电信号，进行模式识别，从而判断出你做的是什么手势。

因为采集和识别的信息几乎完全来自人体，所以肌电方案受环境（如光线和操作距离）的影响最少，而且对算法的要求也是最低的。

不过，这种方案也有缺点，张荫来告诉雷锋网，“肌电对湿度非常敏感，在水下和潮湿的环境中都不适用，出汗后就会影响体验。”

红外

红外线摄像头已经成为了识别物体深度信息的重要角色，Leap Motion和Kinect都。

那可穿戴的红外方案又有什么特点呢？

如果论技术原理，其实两种产品类型并没有太大差异，它们都是通过图像识别的方式来实现人机交互，只不过可穿戴红外方案设备的组件要简单一些。

通过内置的传感器和红外线感应器，设备就可以检测用户手腕的轮廓来识别动作，如麻省理工学院的创业团队Amiigo。

通过红外传感器，这种装置还可以增加一些扩展功能，例如可以检测到使用者的心跳以及血液含氧量等生理数据，能解决医疗领域的一些瓶颈。

虽然使用的都是图像识别方法，单相比Kinect这样的设备可穿戴红外手势识别有自己的优势，因为装置离识别的对象距离很近，所以它受光线影响的程度要比Kinect等设备要低。

从另一个角度来看，也正是因为这种方案是基于图像识别来识别动作的，导致了设备要处理的信息量比肌电方案要大，所以它对对算法处理的要求很高，而且在不同肤色或者有纹身的人群中可能表现有差异，因此精度一般。

张荫来告诉雷锋网。

压力

如果了解肌电的实现原理后，理解压力方案就不难了。它们二者有一定的相似之处，只不过后者是使用压力的变化来检测肌腱的状态，即硬件部分把肌电传感器更换为压力传感器（一般会配置多个压力传感器，以精确的读出不同手势的值）；另外，算法上把计算电信号改成压力信息即可。

当然，这也是最难产品化的一种方案。

这种压力方案的实现难度很大，因为每个人的特征差异太大了，抖一抖都会产生压力变化，如果没有超强的算法支持，基本上很难实现产品化。

另一位硬创公开课群友如此表示。

总结

如果以功耗、环境敏感度和识别难度三个维度来看，上述三中方案各有优缺点：

功耗：红外＞肌电＞压力，环境敏感度 ：红外＞肌电＞压力，识别难度：压力＞红外＞肌电。

不过，从现有的产品来看，它们在体验上还有很大的提升空间。因为技术成熟度不够，目前只有极少部分创业者在这种做可穿戴手势识别的产品，实现量产的更是寥寥无几。

可穿戴手势识别的门槛就在于信息采集和模式识别的算法上，而连接部分只需要在装置内加一个BLE模块就能实现，技术难度看似不高，但要要保证用户体验却不是。张荫来认为：

现在可穿戴的交互还在探索阶段，从语音到手势都是在向人类的自然交互靠拢，语言，拿取。但是受限于当前的科技限制（能耗，计算力等），只能有一些折中的方案暂时被采用，但是如果在未来，芯片技术，材料技术，电池技术有巨大的突破，这样的问题也会解决。到时候有足够强的处理器能够同时处理光学，力学，生物电等物理量，能够有足够好的材料让人无感地佩戴这些设备，有足够强的能源支持几个月的续航，那么那时候的可穿戴不是简单的一个物理量分析，而是多传感器综合分析，给用户最合理的体验。

尽管还有很长的路要走，但如果用户控制各种设备就更加随心所欲了，这不是非常值得期待的一件事吗？

AI、VR、无人机、无人驾驶等时下最火的话题，雷锋网硬创公开课应有尽有，敬请关注！（往期内容http://www.leiphone.com/special/198/201604/57159ac8461fa.html）