人類與機器溝通　身體語言將成關鍵

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▲3D手勢或姿態辨識，成為了下一代人機交互技術候選。（圖／公關公司提供）大中小 3D手勢或姿態辨識，成為了下一代人機交互技術候選，與以往機器視覺技術不同，3D手勢辨識在二維資訊的基礎上，加上了對第三維「深度」的辨識，使其能夠承載的訊息量以及使用者體驗的進步空間大幅增加。相關辨識技術應用不得不提微軟XBOX 360的Kinect，採用「結構光」技術，將鐳射透過光柵投物體上，鐳射落點經過光柵折射產生的位移與被測物體與雷射器距離相關，透過監測鐳射落點位移的變化就可以推算出物體距離的遠近。另一種更簡便的飛時測距 (Time of Flight)技術，成為結構光技繼任者，ToF系統會將一束紅外光發射到物體上，透過一個CMOS圖像感測器量測紅外光往返於偵測器和待測物體之間的時間，並由此來計算物體的「深度」資訊。Google推出了Tango技術，目的就是讓手機與平板電腦能夠具備三維感知的能力； Lenovo更已於去年11月率先將Tango的成果應用到了全球首款AR智能手機Phab2 Pro中。隨著VR/AR升溫，多角成像技術成為開發者另一種選擇，這與人眼成像的「視差原理」相似技術，使用兩個或者兩個以上的鏡頭同時蒐集圖像，透過比對這些不同鏡頭在同一時刻獲取圖像的差異，再經由專門的演算法計算三維深度資訊。除光學辨識外，近電場感測技術的近場3D手勢辨識技術開始發展，原理是在空間中形成一個電場，手部的運動會對電場造成擾動，透過在電場周圍的電極可以感應到電場的變化，進而對3D空間中的手勢做出解讀和判斷。

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