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  • Hand CV

    Hand CV(CV为Computer Vision的简称,即计算机视觉技术),由北京英梅吉科技有限公司于2014年开始研发,2015年申请国家发明专利,2016年正式推出。其具体内容是基于单目摄像头的手势识别交互系统及手势识别SDK,Hand CV不同于其他手势识别技术,它凭纯软件算法,使普通摄像头也可识别多种动态手势,不仅可以深度适配VR/AR环境,还将开放给所有硬件/软件等应用开发商。

    编辑摘要

    目录

    技术介绍    /Hand CV 编辑

    计算机视觉是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。它的核心任务就是通过设备采集图片或视频,再进行处理以获得相应场景的二维/三维信息。

    手势识别

    Hand CV通过影像采集设备收集拍摄画面,逐帧进行手掌检测、分割,分割出来的信息通过k-means等聚类算法,对目标检测物做特征提取,最后将提取的特征做为手势识别的数据,手势识别部分采用了隐马尔可夫模型对大量识别样本数据进行反复训练。Hand CV的识别延迟仅为10ms,帧率也高达120Hz,支持小于70cm的无定焦识别。虽然设计结构复杂,但对于复杂的自定义动态手势需求来说,比支持向量法、动态时间规整模型获得更优的识别率。

    应用场景/Hand CV 编辑

    移动VR/AR市场

    用于解决移动VR/AR的基础交互问题。目前的头戴式移动VR的设备主要通过移动设备自带陀螺仪捕捉头部转动来控制界面光标的移动到目标位置,停留1秒则为选定。用户不需要额外购买设备,且学习成本很低,但这种操作方式牺牲用户的操作流畅为代价,且只能做非常基础的点击确认操作。虽然说选择增设一个外置遥控器作为设备的交互输入方式能够大大的提升交互的效率和形式,精确度也能得到保证,但作为一个移动设备来说,携带外界设备影响了其核心的便携体验,也给开发商增加了成本。Hand CV便是在交互体验与经济便携上寻找到了平衡点。虽然不能做复杂的手势交互,但足以满足各种日常基础操作,软硬件开发商通过在自己的软件内植入我们的SDK,可以让用户在不付出额外的成本前提下,能体验到手势交互比现有的头部控制光标交互更适合移动VR的交互操作,并且,Hand CV可以在手机/平板/PC/VR&AR设备等多种环境下实现手势交互,更加自然、便捷。

    技术特点/Hand CV 编辑

    基于普通单目摄像头

    Hand CV相比于国内外同类技术,最大的特点就是基于普通单目摄像头,无需增加额外的硬件成本,通过软件算法来实现的手势识别。
    现今市面上大多厂商致力于解决深度手势识别问题,通过定制硬件与适配软件,来满足复杂、高精度要求的交互需求。而Hand CV定位于交互识别领域的垂直细分市场,解决用户日常的基础操作,如点、选、拖拽、拉伸等这类基本交互需求,以满足用户在移动VR和AR设备上的日常菜单操作、音乐及视频播放、简单小游戏等轻度的操作,且极大降低了用户的使用成本,该技术或成为手势交互技术领域的布道者。

    手势定义图解手势定义图解

    但同样也因为Hand CV基于单目摄像头,导致图像识别受光照环境的影响很大,这与硬件设备有较大的关系,一方面随着硬件的进步,环境对识别的影响会逐渐减少,另外还能通过大量的用户使用样本对系统进行机器学习和模式训练以提升系统的鲁棒性,来优化该技术。

    商业运营模式/Hand CV 编辑

    Business to Business

    为加速推广,Hand CV前期将选定部分种子用户(主要是软件平台的VR内容开放商、游戏开发商等),进行完全免费的授权使用,个人开发者的用户数不多时也可以免费使用Hand CV的基础功能版SDK。

    对于硬件开发商进行合作分成,利用无外设、无需增加硬件成本的优势,为其增加基础竞争力。

    Hand CV商业模式图解Hand CV商业模式图解

    对软件应用厂商采取技术授权合作,为其产品形态增加丰富性,提升盈利能力,根据安装量与活跃用户量分级收取技术授权费。
    对能够享受到Hand CV的终端用户而言,增加更丰富有趣的产品体验,从而通过分析用户数据提高识别准确率。
    理想形态是形成双向盈利加用户反馈的生态闭环以不断地优化产品,提高产品竞争力的同时持续盈利。

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