Kurtenbach和Hulteen这样定义手势：手势是包含信息的身体运动。
挥手告别是一种手势，但按下键盘上的键不是手势，因为手指在敲击键过程中的运动既没有被观测到，也没有特定意义，关键是按了哪个键。
从文本用户界面到 图形用户界面(GUI)，“可视化”的领域日趋丰满与成熟，人们开始探索更自然的交互方式—— 自然用户界面(NUI)。
图形用户界面限制了用户需要使用键盘、鼠标等输入设备……而 非接触式用户界面(TUI)是通过身体动作和手势命令计算，无需触摸键盘、鼠标或屏幕的过程，可以更自然的传递信息或与环境互动。
微软 HoloLens
2015年1月，微软发布MR头显-Microsoft HoloLens，引起了大家对手势交互的密切关注。
眼镜会追踪用户移动和视线，生成适当的虚拟对象，通过光线投射到用户眼中。因为设备知道用户方位，用户可以通过手势与虚拟3D对象交互。HoloLens的两种核心手势——AirTap空中点击和Home手势。
01手势分类
伴随说话时手与胳膊的自发运动，打招呼与再见时的挥手动作，表示胜利✌️、赞扬的标志性动作，或是语言系统中有明确意义的手势……在生活中，手势在不同场景中有不同的意义。
手势交互中，也会有不同类型的手势。
- 指示类 | 用于指示物体或方向的手势；
- 信号类 | 传达一些意义的手势或动作；
- 情景演绎类 | 无对象执行的特定任务演示；
- 标志类 | 用于传达特定对象或实体店信息的手势；
- 操控类 | 手势可以在较短的反馈循环中引导运动。
02手势识别
在技术层面，手势识别通过数学算法理解人的手势。大多使用传感器、相机、雷达等设备采集用户手势信息。
Cyber Touch II
可穿戴设备的手势识别是通过传感器直接获取手的空间姿势。
数据手套可以高精度检测手指弯曲、甚至可以向用户提供触觉反馈，这是对触觉的模拟。数据手套是用了沿着手背延伸的光缆，产生光脉冲，当手指弯曲时，光会通过小裂缝漏出，并记录下损耗，从而给出手部姿势的近似值。
微软Kinect
深度感知相机的手势识别：使用诸如结构化光或飞行时间相机之类的专用相机，可以生成在短范围内通过相机看到的景深的深度图，并使用此数据来近似表示所看到的景物的3d表示。
由于它们的近距离能力，这些可以有效地检测手势。
谷歌Soli
Project Soli雷达芯片，采用 微型雷达来捕捉细微的手势动作，雷达主要利用无线电波的反射来进行成像。
计算机从天线发射无线电波，雷达反射波，通过对比发射波和反射波，就得到了物体的位置和速度，也就可以精细地捕捉物体的运动
03非接触式交互
在非接触式交互中，通常分为直觉型、指令型、隐喻型的交互手势对应不同场景的应用。
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。
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。
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。
04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？
基于以上及更深的研究，我们汇总了所有手势交互相关的内容，请看这里
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知识点包括:
手势的基础分类
手势识别的设备及相关原理
手势交互图库
手势交互技术的发展历程
…
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参考资料：
- 《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官网
编辑：日签君
校对：文阿婆
本期作者：阿离
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