Kinect 1代采用结构光原理，主要硬件为两个摄像头和一个红外线发射器：微软X853750001 / VCA379C7130 红外线感应摄像头以及 CMOS；VNA38209015 可见光摄像头以及 CMOS；OG12 / 0956 / D306 / JG05A 红外线发射器。红外线摄像头提供景深数据（Z 轴），可见光学摄像头则提供色彩对比数据。

　　*Kinect 1代平台架构图

　　采用结构光原理的 的 Kinect 1代的游戏体验（准确度 、 图像的分辨率和响应速度）并不好，因为计算斑点位移需要用图像在一个小范围区域内的来做块匹配，导致牺牲了像素级别的细节，凸凹不平的表面、物体边缘、很细的物体很难检测准确的深度。

　　2012年微软先后收购了 TOF（时间光）相机公司 canesta和3dv，2013 年微软终止与PrimeSense的合作，自行开发了Kinect2 代（成为 Kinect one） ，采用的是 TOF原理，无论精度、分辨率还是响应时间都得到了很大的提升。

　　2015年5月 ，微软展示了基于Kinect 的实时手势跟踪系统Handpose ，可在仅利用一个深度摄像头（如Xbox One的Kinect）的情况下对复杂手势进行精确重构。Handpose 利用了机器学习、3D建模以及合成分析（利用预先建立的手势集对实时手势进行比对）等技术来提高手势识别的精度和适用范围。2016年的 HoloLense 便使用了Handpose 技术。

　　*Handpose 技术大幅提升 技术大幅提升手势追踪的精度

　　谷歌：Project Tango瞄准移动端

　　Project Tango由谷歌先进技术与项目部门和部分研究人员，以及硅谷 Movidius（已被英特尔收购）合作研发，后者提供的芯片技术可以分析和表达来自传感器和摄像头的数据。2014年2月谷歌成功为Project Tango项目研发出了一款Android手机原型机。2016年6月，谷歌与联想合作正式推出基于 Project Tango 技术的 Phab2Pro 手机。

　　谷歌的目标是将自己在智能手机端安卓的辉煌复制到未来的移动端3D视觉领域，提前在移动端运动追踪 、深度感知、 区域学习 等方面实现布局， 尤其是在软件与操作系统的赛道。

　　Project Tango 包含三块技术：运动追踪(Motion Tracking) ，深度感知(Depth Perception) 和区域学习(Area Learning)。

　　在具体的 3D 深度感知方面，Project Tango 可以提供结构光和 TOF 两种技术方案，在结构光方面是与 PrimeSense（已被苹果收购）合作，在 TOF 方面，Tango 的深度传感器采集三维信息输出“点云”数据，结合运动追踪的轨迹数据达到了对“点云”的实时拼接。

　　*Project Tango原型机拆解

　　在具体的手势识别方面，谷歌也锐意创新，与主流的光学方案不同，在 2015 年的谷歌开发者大会上，谷歌提出了全新的60GHz毫米波手势识别技术，atv，项目叫Project Soli。谷歌开发两种 Soli 芯片，一种使用脉冲雷达，约9平方毫米大小；另一种使用连续波雷达，约 11 平方毫米大小。

　　*Soli芯片部分特点

　　索尼：收购SoftKinetic补短板

　　索尼是与微软、任天堂齐名的世界电子游戏业三巨头之一，但与其他两巨头相比，索尼还是有自身的短板。

　　以手势识别技术为例，微软的 Kinect 能使用结构光的技术来对玩家的手势进行识别，但索尼的PS4 则需要通过两个普通摄像头来完成此任务。2015年10月，SONY宣布收购比利时传感器技术提供商 SoftKinetic ，恰好可以补齐这一短板，也是为了虚拟现实与体感技术的结合。索尼在官方宣称，“ Softkinetic Systems SA的应用可帮助公司提升VR与 PS游戏方面的控制体验”。

　　SoftKinetic是一家专门从事深度传感摄像头技术的电脑视觉初创型企业，成立于 2007 年，专注研发体感技术，其传感器技术能够追踪诸如手势等相关的图像。SoftKinetic 技术能够部署到安装在增强现实和虚拟现实硬件上的摄像头之中，从而增加手势与面部追踪的能力。SoftKinetic 公司的摄像机采用 TOF 方案。

　　*SoftKinetic的手势追踪技术