如何在虚拟世界里灵活运用你的双手？手势交互方案、算法和场景全解析(12)_早在语言出现之前

手部关键点也可以理解为手部骨架的关节点，通常用 21 个 3D 关键点来描述。每个 3D 关键点有 3 个自由度，那么输出维度就是 21*3 。所以我们常常用一个 21*3 维的矢量来描述，如下图：

可视化后的21个手部3D关键点

目前学术界已经提出各种算法用于解决“基于深度的手势姿态估计问题“ ，这些算法大体可以分成模型驱动（model-driven）和数据驱动（data-driven）两种方式。

此类算法通常是预先用手部 pose（pose 指位姿参数或节点位置，后文将统称为 pose）生成一系列手的几何模型，并建立一个搜索空间（所有可能的手势几何模型的集合），然后在搜索空间内找到与输入深度图最匹配的模型。

此时，模型对应的参数就是所求的 pose 。此类算法属于生成式方法（Generative Approaches），我们以下图中的论文为例：

模型驱动类算法通常需要设计一种方式把 pose 转换成对应的几何模型。

如何在虚拟世界里灵活运用你的双手？手势交互方案、算法和场景全解析(12)