各大VR公司間的軍備競賽正馬力全開，而手掌又將是各大VR公司的下一條戰(zhàn)線，無論是在紅外攝像頭方面，還是電磁感應(yīng)方面、還是像HTC Vive所使用的手持遙控，又或者是PS Move和Oculus Touch，甚至是全身骨骼追蹤技術(shù)?，F(xiàn)在，普渡大學(xué)（Purdue University）的一個團隊正在使用深度感應(yīng)相機來捕捉手部的運動，并且使用一個深度的學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)來理解數(shù)以百萬手部可能的位置，以便可以在VR世界中準(zhǔn)確顯示手部位置。

研究人員稱該系統(tǒng)為DeepHand，基本原理和Leap Motion類似，不過利用了可深度學(xué)習(xí)的“卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural network）”。“攝像頭可以讀取雙手的位置以及不同的角度，之后通過一個專門的算法來運行。該算法可以快速掃面數(shù)據(jù)庫中超過250萬個手部姿勢，之后進行最佳匹配，之后在VR中呈現(xiàn)出來。”“我們識別手部的關(guān)鍵角度，然后觀察這些角度如何變化，這些結(jié)構(gòu)是由一組數(shù)字來表示的，”博士生Ayan Sinha，同時也是該論文的作者如是說。

為了保證虛擬手部的運動能夠盡快地被呈現(xiàn)出來，通過識別數(shù)據(jù)庫中“就近空間（spatial nearest neighbors）”，程序員們可以預(yù)測手部下一時刻的動作形態(tài)。該算法也能夠?qū)κ植慷鄠€位置進行計算和顯示，而對于相機來說在相鄰區(qū)域的方向則可能無法直接看到。

作為一個深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，研究者首先要培養(yǎng)DeepHand來識別姿勢，通過不斷填充基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。要做到這個需要強大的處理器，不過一旦這一問題得到解決，該系統(tǒng)將可能在普通電腦上運行。
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