【手势交互】2. 分类

依照手势交互的实现原理不同，将手势交互分为下面三种：

1. 基于视觉的手势交互

   这类手势交互技术发展最为积极。非常多老牌和创业公司在这个领域内工作。它依靠光学原理和视觉计算进行物体检測，其长处是：快捷方便和低延迟。缺点是：依据算法差异，精度会有所区别，并且此类方式有可识别区域，超出一定范围便无法识别。

    依据识别过程中是否须要额外的辅助设备，又可细分为：裸手识别和辅助手柄识别两类，裸手方面最突出代表就是Leap Motion；辅助手柄方面代表是Oculus Touch。

2. 基于惯性设备的手势交互

   此类手势交互系统主要运用惯性传感器（加速计、陀螺仪6轴或加上地磁构成9轴传感器）。

其长处是：灵敏度较高、没有范围限制、传感器本身较为廉价；缺点是：传感器存在一定的偏移量，会出现漂移，须要组合使用；还有传感器的採集帧率一般都到1000Hz，对安卓系统的性能会产生一定影响。

    这类交互方式有：a.传统的体感手柄，如Wii。PS Move手柄等；b.智能戒指，类似空鼠的变形；c.有骨架约束的惯性传感器，如诺亦腾的穿戴设备。

3. 其它的一些专有手势交互

   此类方式花样百出，有Google Project Soli採用雷达技术实现的极精细手势控制；有基于力反馈的手套；有基于肌电图的Myo；有基于眼球定位的交互FOVE（这个不是手势交互，但也是一种虚拟现实交互方式）等。