事实上，索尼此举还有更长远的目的：结合SoftKinetic 的技术，不仅要在图像领域，还要在更宽广的传感应用范围，发展下一代的图像传感器和解决方案。索尼在 2015年10月分拆了半导体业务部门，成立了“索尼半导体解决方案公司”。索尼的下一个目标很可能是极具潜力的体感技术市场，这对连年来处于亏损状态的索尼来说将是一个新的出路。

　　三星：手势专利隔空操作Gear VR

　　美国专利局在 16 年 3 月公布了一项三星公司的专利申请，申请文件显示，三星为旗下的Gear VR 头显研发了一款可以识别手势的传感器，让用户可以用手势隔空操控Gear VR。

　　这个传感器添加在三星 Gear VR 的左侧上方，可以隔空识别用户的手势操作，并反馈给 Gear VR，实现选择菜单、图标、照片、视频并点击的操作，完全不需要使用到设备上的任何真实按钮。如果这项专利能在 Gear VR 上成功应用，那么 VR 的操控会更加随心所欲，这也将对 VR 领域产生巨大影响。

　　*三星手势识别专利原理图

　　同时，科技公司 Gestigon 和 Pmd 在16年6月宣布在三星 GearVR 上合作研发手势识别，结合 Pmd 的 CamBoard pico flexx 深度传感器和 Gestigon 的 Carnival AR/VR Interaction Suite（增强/虚拟现实互动套件），在现有的 VR 设备上进行无触摸手势交互。目前跟 Gear vr 应用的交互方式非常有限，用户需要左右转动头部和点头来显示菜单选项。Gestigon 的 Carnival SDK 实现了一项更自然的交互，把用户的双手放在应用当中。

　　*Gestigon和Pmd 在三星 GearVR上合作研发手势识别

　　三大方案的技术原理

　　计算机视觉技术的发展主要经历了 ： 二维静态识别、二维图像动态识别、三维图像动态识别三个阶段。以手势识别为例，相比较二维手势识别，三维手势识别增加了一个 Z 轴的信息，它可以识别各种手型、手势和动作。

　　这种包含一定深度信息的手势识别，需要特别的硬件来实现，常见的有通过红外光 信息的手势识别，需要特别的硬件来实现，常见的有通过红外光+光学传感器来完成。

　　*三种手势识别类型对比

　　根据硬件实现方式的不同，目前行业内所采用的主流3D机器视觉大约有三种：结构光、TOF 时间光、双目立体成像。

　　*三种3D手势识别技术对比

　　结构光（Structure Light）是目前业界比较成熟的深度检测方案，通过发射特定图形的散斑或者点阵的激光红外图案，摄像头捕捉到反射回来的图案，对比散斑或者点的大小，从而测算出被测物体到摄像头之间的距离。

　　时间光（Time of Flight）是一种光雷达 (LIDAR) 系统，可从发射极向对象发射光脉冲，通过计算光脉冲从发射器到对象，再以像素格式返回到接收器的运行时间来确定被测量对象的距离，优点在于响应速度快，深度信息精度高 ， 不容易受环境光线干扰， 成为移动端手势识别最被看好的方案。

　　多角立体成像（MulTI-camera ）利用两个或者两个以上的摄像头同时采集图像，通过比对同一时刻获得的图像的差别，计算深度信息。 方案的优点在于不容易受到环境光线干扰，适合室外环境，不易损坏，但不适应昏暗环境、特征不明显的场景，目前在机器人、自动驾驶领域应用较多。

　　*消费级市场3D视觉产业链结构

　　无论是结构光方案，还是 TOF 方案，主要的硬件包括四部分：红外光发射器（IR LD）、红外光图像传感器（IR CIS）、可见光图像传感器（Vis CIS）、图像处理芯片，由于 3D 视觉需要克服环境光线的干扰，因此在红外 CIS 上需要添加高质量的红外滤色片（IR Fliter）。另外结构光方案还需要在发射端添加光学棱镜（Lens）与光栅（DOE）。双目立体成像方案比结构光和TOF 方案多一颗红外图像传感器。