Kurtenbach和Hulteen這樣定義手勢：
手勢是包含信息的身體運動。揮手告別是一種手勢，但按下鍵盤上的鍵不是手勢，因為手指在敲擊鍵過程中的運動既沒有被觀測到，也沒有特定意義，關鍵是按了哪個鍵。
從文本用戶界面到 圖形用戶界面(GUI)，“可視化”的領域日趨豐滿與成熟，人們開始探索更自然的交互方式—— 自然用戶界面(NUI)。
圖形用戶界面限制了用戶需要使用鍵盤、鼠標等輸入設備……而 非接觸式用戶界面(TUI)是通過身體動作和手勢命令計算，無需觸摸鍵盤、鼠標或屏幕的過程，可以更自然的傳遞信息或與環境互動。
微軟 HoloLens
2015年1月，微軟發佈MR頭顯-Microsoft HoloLens，引起了大家對手勢交互的密切關注。
眼鏡會追蹤用戶移動和視線，生成適當的虛擬對象，通過光線投射到用戶眼中。因為設備知道用戶方位，用戶可以通過手勢與虛擬3D對象交互。HoloLens的兩種核心手勢——AirTap空中點擊和Home手勢。
01手勢分類
伴隨說話時手與胳膊的自發運動，打招呼與再見時的揮手動作，表示勝利✌️、讚揚的標誌性動作，或是語言系統中有明確意義的手勢……在生活中，手勢在不同場景中有不同的意義。
手勢交互中，也會有不同類型的手勢。
- 指示類 | 用於指示物體或方向的手勢；
- 信號類 | 傳達一些意義的手勢或動作；
- 情景演繹類 | 無對象執行的特定任務演示；
- 標誌類 | 用於傳達特定對象或實體店信息的手勢；
- 操控類 | 手勢可以在較短的反饋循環中引導運動。
02手勢識別
在技術層面，手勢識別通過數學算法理解人的手勢。大多使用傳感器、相機、雷達等設備採集用戶手勢信息。
Cyber Touch II
可穿戴設備的手勢識別是通過傳感器直接獲取手的空間姿勢。
數據手套可以高精度檢測手指彎曲、甚至可以向用戶提供觸覺反饋，這是對觸覺的模擬。數據手套是用了沿著手背延伸的光纜，產生光脈衝，當手指彎曲時，光會通過小裂縫漏出，並記錄下損耗，從而給出手部姿勢的近似值。
微軟Kinect
深度感知相機的手勢識別：使用諸如結構化光或飛行時間相機之類的專用相機，可以生成在短範圍內通過相機看到的景深的深度圖，並使用此數據來近似表示所看到的景物的3d表示。
由於它們的近距離能力，這些可以有效地檢測手勢。
谷歌Soli
Project Soli雷達芯片，採用 微型雷達來捕捉細微的手勢動作，雷達主要利用無線電波的反射來進行成像。
計算機從天線發射無線電波，雷達反射波，通過對比發射波和反射波，就得到了物體的位置和速度，也就可以精細地捕捉物體的運動
03非接觸式交互
在非接觸式交互中，通常分為直覺型、指令型、隱喻型的交互手勢對應不同場景的應用。
1.直覺型（Intuition）
用戶的手勢動作對應界面中的動作，並與被操控物體的移動直接對應，手勢特徵即作用特徵。其主要應用於虛擬現實、互動裝置或遊戲中。
微軟 HoloLens
2.指令型（Manipulation）
用戶將其既有的手勢習慣延伸至對UI界面元素的控制，手勢特徵引發界面的變化。其主要應用於有交互界面的使用場景，包括與手機、智能電視、可穿戴設備、車內中控等界面的互動。
谷歌Soli
3.隱喻型（Metaphor）
用戶與設備通過手勢建立協議，手勢的語意與所控制的功能相對應，手勢特徵並不直接對應作用。其主要應用於對智能產品和智能家居系統的控制。
04問題與挑戰
- 由於不存在通用手勢語言，不同用戶做出不同手勢，手勢識別難度大；
- 創建過多的手勢，學習手勢的成本高過原本傳達的信息，複雜的交互也會消磨用戶興趣；
- 如何防止手勢識別會干擾用戶的自然行為？
基於以上及更深的研究，我們彙總了所有手勢交互相關的內容，請看這裡
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知識點包括:
手勢的基礎分類
手勢識別的設備及相關原理
手勢交互圖庫
手勢交互技術的發展歷程
…
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- 《Gesture Recognition Technology》
- 《Brave NUI World: Rise of touch-less gesture control》
- 《Interaction Methods for Smart Glasses》
- 《Gesture interaction in virtual reality》
- 《User Preference for Smart Glass Interaction》
- 《Beyond touch: designing effective gestural interactions》
- Wiki百科
- HoloLens官網
校對：文阿婆
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