3D手勢識別背后的技術

　　汽車(安全)
　　近期，汽車應用在交通信號、車道以及障礙檢測方面使用 2D 傳感器技術取得了長足發展。隨著 3D 傳感技術的到來，3D 傳感器的“z”數據將大幅提升場景分析的可靠性。汽車通過使用 3D 視覺系統，現已有了預防事故的新途徑，無論白天還是夜間都非常適用。采用 3D 傳感器，車輛能可靠檢測并解讀周邊環境，確定對象是否對車輛及車內乘客構成安全威脅。這些系統要求軟硬件支持 3D 視覺系統，并需要密集型 DSP 及 GPP 處理性能在極短時間內解讀 3D 圖形，避免事故。

　　視頻會議
　　視覺會議技術經過多年發展，已經從間斷脫節傳輸影像發展成當前的高清系統。未來增強型視頻會議將充分發揮 3D 傳感器的優勢，提供更真實、更具互動性的視頻會議體驗。該增強型視頻會議系統具有集成型 2D 傳感器以及 3D 傳感器及麥克風組合，將能夠與其它增強型系統連接，實現高質量的視頻處理、面部識別、3D 影像、噪聲消除以及內容播放器(Flash 等)等應用。隨著這種密集型音視頻處理需求的出現，需要具備最佳性能及外設組合的 DSP。　　

 

　　技術處理步驟

　　對許多應用而言，需要同時具備 2D 和 3D 攝像機系統才能充分實現應用技術。圖 3 顯示了這些系統的基本數據路徑。從傳感器獲取數據，然后進行視覺分析，這并不像數據路徑示意圖看上去那么簡單。具體而言，TOF 傳感器需要的帶寬相當于 2D 傳感器的 16 倍之多，這可導致高輸入/輸出 (I/O) 問題。另一個瓶頸則存在于原始 3D 數據向 3D 點云轉換的處理過程中。通過正確的軟硬件組合解決這些問題，對于手勢識別及 3D 的成功應用至關重要。當前數據路徑可通過 DSP/GPP 處理器組合加上分立式模擬組件及軟件庫實現。

　　3D 視覺嵌入式系統的挑戰

　　輸入挑戰
　　如前所述，輸入帶寬限制對 3D 視覺嵌入式系統提出了極大的挑戰。此外，輸入接口也沒有標準化。設計人員可為 2D 傳感器與通用外部存儲器接口選擇采用不同的輸入選項，其中包括串行與并行接口。在支持最佳帶寬的標準輸入接口出現之前，設計人員只能使用現有的接口。

　　兩種不同的處理器架構
　　圖 3 所示的 3D 深度映射處理可分為兩類：一是以數據為中心的視覺專用處理，二是應用上層處理。以數據為中心的視覺專用處理需要處理器架構能夠執行單指令多數據 (SIMD) 快速浮點乘法及加法運算，以及快速搜索算法。DSP 是快速可靠執行這種處理功能的完美選擇。對于應用上層處理而言，高級操作系統 (OS) 及協議棧則可提供任何應用上層所需的必要特性集。

　　根據兩種處理器架構要求，提供高數據速率 I/O GPP+DSP+SIMD 處理器的片上系統 (SoC) 非常適合 3D 視覺處理，其可支持必要的數據及應用上層處理。

　　缺乏標準中間件
　　3D 視覺處理領域的中間件是多種來源的眾多不同組件的整合，包括開源(如 OpenCV)與專有商業源等。商業庫主要針對身體跟蹤應用，這是一種特定的 3D 視覺應用。目前尚未開發出針對所有不同 3D 視覺應用標準化的中間件接口。

　　“z”(深度)之后會有什么精彩?

　　沒有人質疑 3D 視覺的誘人因素。工程師早已在期待未來的應用發展。那么不久的將來會出現哪些最新技術?研究人員已經在開發針對人和對象的各種視覺技術了。全球研究人員正在使用多路徑光分析技術，探索實現轉角視覺或繞開對象的視覺途徑。透明研究將帶來可透視對象和材料的系統，而運動檢測系統則將帶來查看人類大腦內部的應用，從而可檢驗一個人是否在撒謊。

　　3D 視覺與手勢識別技術的發展會帶來無盡的可能性。不過，如果沒有支持這些振奮人心的新技術所必須的硬件及中間件，該研究將沒有任務意義。提供 GPP+DSP+SIMD(通用處理器+數字信號處理器+單指令多數據流)架構的 SoC(系統芯片)不斷發展，將提供處理性能、外設支持以及必要帶寬的完美組合，從而可實現這種振奮人心的技術與應用。