通过人工智能的突破和硬件创新驱动的，用简单的手势控制技术的曾经二等主义愿景正迅速成为主流现实。这种手势识别的激增不仅是一种新颖性。这是人类与机器互动的基本转变，从虚拟现实体验到日常视频会议都影响了一切。
根据市场分析，全球计算机视觉市场是手势识别的关键推动者，有望实现大幅增长，预计将 2025年达到292.7亿美元，到2030年增长到470亿美元。这种扩展反映了从消费电子到工业自动化的各个领域，AI驱动的视觉系统的整合不断增加。
但是，这种激增并不是首次尝试进行广泛的手势控制。以前的迭代，例如运动感应技术Microsoft Xbox（Kinect）或Sony PlayStation（PS Move）或智能电视中基于摄像机的界面的早期尝试，通常由于准确性，处理能力和用户体验限制而导致主流采用。
这些较早的系统经常遭受延迟，对环境照明的敏感性以及无法可靠地解释复杂或细微的手势，从而导致令人沮丧的用户互动。当前的手势识别浪潮得到了AI和硬件的重大进步的支持，旨在克服过去的障碍并提供真正无缝且直观的用户体验。
自然控制背后的AI革命
Arman Tsaturian，领先的专家 计算机视觉 和手势识别，阐明了使这一飞跃成为可能的关键AI进步。
Tsaturian说：“这种转变的核心在于神经网络的发展。” “我们已经看到，从卷积神经网络转变为基于变压器的体系结构，这更擅长处理复杂的视觉数据。”
这种体系结构的转变，再加上时间建模的进步，使系统不仅可以理解单个手位置，还可以理解运动的顺序和上下文。
Tsaturian说：“使用复发性神经网络和基于注意力的算法，适当的时间建模使我们能够将视频分析为动态序列，而不仅仅是静态图像。”
此外，从2D到3D的理解至关重要。 Tsatrian说：“在数据集和算法方面的进步可以显着提高准确性。”强调了捕获深度和空间关系的重要性。专业硬件的开发，例如智能手机和VR耳机的定制芯片，也发挥了至关重要的作用。 Tsaturian说：“这些芯片使我们能够在设备上运行复杂的AI模型，从而实现实时识别。”
民主化未来：开源和行业影响
TSaturian开放源代码的决定 开玩笑的AI一项技术强调了对这种变革性技术的民主化的承诺。
Tsaturian说：“我们想培养社区内的创新和协作。” “我们的目的是将基于手的互动的’钢铁侠’愿景更接近现实，而不仅仅是将其局限于专有的存储库。”
这种开源方法，再加上AI在行业中的快速采用，正在加速基于手势的界面的发展。 Tsaturian在Amazon Prime视频中的经验突出了超出手势识别的计算机视觉的更广泛应用。
Tsaturian说：“在Prime Video中，我们使用AI来分析视频内容的质量缺陷。”他强调了AI在确保无缝用户体验中的作用。此外，生成AI模型的兴起正在改变内容创建，其应用程序从AI生成的广告到沉浸式虚拟化头像。
超越娱乐：基于手势的互动的未来
尽管当前在视频会议中的手势识别的实现通常集中在娱乐上，但更实际的应用的潜力却是巨大的。
Tsaturian说：“挑战在于，超越了简单的表情符号反应对更具功能相互作用的反应。” “我们已经使用手势来控制演示幻灯片，但该行业仍在探索全部潜力。”
他承认，娱乐可能仍然是一个关键用例，但强调需要解决准确性挑战的必要性。
Tsaturian说：“假阳性和负面因素会严重影响用户满意度，”强调了强大的AI模型的重要性。展望未来，Tsaturian设想了整合文本，语音和视觉数据的多模式AI模型的开发，从而实现了更直观和上下文感知的交互。
他对有抱负的机器学习工程师的建议很明确：“深入研究研究论文，实施它们，并建立点燃您的激情的项目。”手势识别的演变证明了AI的变革力量，为技术对我们的自然运动无缝反应的未来铺平了道路。
