简介

2015年4月2日，美国专利与商标管理局批准了苹果提交的第 9002099 号美国专利申请，这项专利涉及到基于机器习得的人手和手指姿态推算技术。利用这种技术，光学 3D 绘图系统可以通过专业化的习得算法更精确地识别用户的手势。

3D 绘图硬件

可以利用苹果获得的这项专利技术辨别出攥紧的拳头和和平标志，哪怕用户的手被其他物体遮住也不会影响辨别。在空中手势控制这样的应用案例中，提高精确性就意味着能够实现更细微的姿态处理，从而建立庞大的控制方案库。

这些专利需要用到能够创建高精度场景深度图的 3D 成像硬件。示范系统通过处理这些深度图，分析手掌上的特征标志，重建数字骨骼摹本和分配各个特征标志，就能精确地判断出手的各种姿态。[1]

识别原理

3D手势控制技术

标准的识别系统至少需要若干个标志性手势才能开始估计用户的手势，这其中包括了手指、关节和手掌的一系列手势。与这些元素有关的深度数据将被整理和打包在一起，供习得引擎以后重新检索。将一系列深度图像输入处理设备，系统就会将片段描述符与已知运动学数据库进行对比，以分析得出手和手指所处的位置、移动的轨迹、空间关系和其他特征。

苹果的这项专利将手被部分遮挡的情况也考虑了进来。如果一款 3D 绘图设备不能看到用户全部的手，它就不能判断出手势。但是如果用户的手只是被部分遮挡住，也许这项专利可以通过用户的另一只手合理地推测出第一只手的手势和特征标志。

如果带有特征的部分恰好被遮挡住，只要将包含被遮挡部分的图片片段忽略掉，仍然能够得到特定场景的精确描述符。配上数据库中储存的已知距离数据和运动学数据，就能获得可靠的手部动作和位置数据。[2]

专利发明人

这项专利的申请文件是在 2013 年 3 月提交的，专利发明人为 Shai Litvak、Leonid Brailovsky 和 Tomer Yanir。