资料源

智能交互图谱丨手势交互全攻略
https://zhuanlan.zhihu.com/p/87296049

1. 手势分类和概述

image.png
1.直觉型（Intuition）用户的手势动作对应界面中的动作，并与被操控物体的移动直接对应，手势特征即作用特征。其主要应用于虚拟现实、互动装置或游戏中。
image.png
微软 HoloLens
2.指令型（Manipulation）用户将其既有的手势习惯延伸至对UI界面元素的控制，手势特征引发界面的变化。其主要应用于有交互界面的使用场景，包括与手机、智能电视、可穿戴设备、车内中控等界面的互动。
image.png
谷歌Soli
3.隐喻型（Metaphor）
用户与设备通过手势建立协议，手势的语意与所控制的功能相对应，手势特征并不直接对应作用。其主要应用于对智能产品和智能家居系统的控制。
image.png
问题与挑战

  • 由于不存在通用手势语言，不同用户做出不同手势，手势识别难度大；
  • 创建过多的手势，学习手势的成本高过原本传达的信息，复杂的交互也会消磨用户兴趣；
  • 如何防止手势识别会干扰用户的自然行为？

2. 带有手部跟踪设备的微手势

带有微手势的手部跟踪系统：在一些案例中，微手势包括
1）微敲击输入（例如，一只手的第一根手指的指尖朝同一只手的另一只手指的一部分移动并向下触碰，或同一只手的手掌）
2）微双击输入（例如，由同一第一只手的同一部分上的同一第一根手指执行的两个连续的微敲输入，两个微轻敲输入之间的持续时间小于阈值时间量），
3）微拖或微滑动输入（例如，第一根手指在同一只手的第二根手指表面上的移动）各自的方向（例如，沿着中指的侧面，或从手掌的同一侧向手背穿过中指），
4）微轻弹输入（例如，第一根手指相对于同一只手的第二根手指在远离第二根手指的相应方向上的移动（例如，向上轻弹、向前轻弹、向内轻弹等）。