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现有的VR产品尽管一直在更新，技术也在不断的提高，但仍有些不足之处。比如让人无法忽视的较沉重的头显设备，比如HTC Vive采用手柄代替手来交互的方式，这些问题都会大大影响VR设备使用的沉浸感，当然这些问题也一直是开发者们努力的方向。
据VR日报了解，近日普渡大学C Design Lab实验室研发出了一个新的手势识别系统——“DeepHand”。“DeepHand”系统专为手势识别技术而创造，特点是使用了卷积神经网络来模仿人类大脑，可进行深度学习，理解手部关节和运动的变化，提高识别的准确率和精细度。
该系统采用了类似Leap Motion的双摄像头深度感应相机来捕捉使用者的手部，开发者让DeepHand记忆250万个手部姿势和形状组合。所以DeepHand可以识别出手部的关节角度，并通过数字组合来表达出这些角度的变化和形状组合。但是，系统需要对使用者的各种手势动作进行录入，动作录入越多，识别的准确率则越高。
当然，作为新研发的系统DeepHand还并不完美，它需要庞大的程序计算量支撑，对硬件设备有较高的配置要求，其次它的识别受外界环境影响较大，环境光线昏暗、背景杂乱、有遮挡物等都无法很好的完成动作捕捉。
总而言之，手势识别技术是越来越成熟的，相比现有的使用手柄交互其操作更为接近真实体验，也不用像诺亦腾那种设备需要佩戴手套，使用起来更加自然，能大大提高用户体验的沉浸感。那些技术本身还带有的小问题，相信未来都会一一解决，