微軟研究人員正在研究用於精確跟踪手部運動的系統

運動跟踪對微軟來說並不是什麼新鮮事，我們已經看到了他們在微軟 Kinect 等商業產品方面的專業知識。 微軟研究院的計算機視覺團隊現在正在研究詳細的手部跟踪的最新進展。 他們創建了一個系統，可以流暢、快速、準確地實時追踪手部，但可以在普通消費類設備上運行。 該系統可與虛擬現實應用程序一起使用。

該系統目前仍是一個研究項目，可以使用或不使用虛擬現實耳機跟踪詳細的手部動作，允許用戶戳一個柔軟的填充兔子，轉動旋鈕或移動錶盤。

更重要的是，該系統可以讓你看到你的手在做什麼，修復了當人們與虛擬現實交互但看不到自己的手時發生的常見且令人困惑的斷開連接。

HoloLens 已經包含 手勢支持 它允許用戶與全息圖進行交互。 希望 MSR 的這個新項目能夠進一步改善 HoloLens 中的手勢輸入體驗。

項目摘要：

完全鉸接的手部跟踪有望實現與虛擬和增強世界的全新交互，但當前系統的有限準確性和效率阻礙了廣泛採用。 今天的主導範式使用機器學習進行初始化和恢復，然後使用迭代模型擬合優化來實現詳細的姿態擬合。 我們遵循這種範式，但對模型擬合進行了一些更改，即使用：（1）更具辨別力的目標函數； (2) 為非線性優化提供梯度的光滑表面模型； (3) 對模型位姿和觀測數據點與模型表面的對應關係進行聯合優化。 雖然這些變化中的每一個實際上都可能增加每次擬合迭代的成本，但我們發現迭代次數的減少是補償性的。 此外，廣泛的收斂範圍意味著成功的模型擬合所需的起點更少。 我們的系統僅在 CPU 上實時運行，這為體驗設計師釋放了通常負擔過重的 GPU。 手部跟踪器的效率足以在平板電腦等低功耗設備上運行。 即使使用來自當前一代深度相機的嘈雜數據，我們也可以跟踪距相機幾米的距離，以提供較大的交互工作量。 對標準數據集的定量評估表明，新方法的準確性超過了現有技術。 定性結果採用這種新方法實現的一系列互動體驗的現場錄製形式。

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