• 作者:老汪软件技巧
  • 发表时间:2024-08-31 11:01
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HandVector

Vision Pro 发布后,优雅的手势交互引发了很大热度,但遗憾的是苹果并没有提供一个 3D 手势识别的功能,连静态的都没有。于是我使用 余弦相似度算法 自己编写了 HandVector 框架来实现这个功能:比如,用手比出✌️手势触发某种效果,还写了文章介绍《我开源了个手势匹配框架,让你在模拟器调试 visionOS 手部追踪功能!》

HandVector 除了能计算不同静态手势之间的相似度外,并且带有一个 macOS 的工具类能让你在 visionOS 模拟器上也能使用手势追踪功能进行基础的手势测试。

本次 HandVector 2.0 版本是一个大更新,带来更好的 余弦相似度Cosine Similarity 匹配效果和 手指形状参数FingerShape 功能,更方便自定义使用。

注意:HandVector 2.0 有重大 API 改动,与旧版本不兼容。

余弦相似度计算更新

也许大家会纳闷:余弦相似度算法还能怎么改进?确实,算法本身难以改进,但我改进了计算时的参照坐标系,从而带来了整体的巨大改进。

我们先来看看旧版本的算法最大问题就是:所有计算用到的向量,都是基于 手部 Anchor 空间 (手腕)的,这样就会导致手势变化过程中,指尖的关节 方向差异过大,相似度计算出现错误:

比如上图中,两个手势一个手指半弯曲,一个手指完全弯曲,它们明明具有一定相似性,但相对于坐标原点来说,指尖向量朝向却几乎垂直,造成的结果就是:它们的余弦相似度结果接近于 0,这显然是不合理的。

于是,在 2.0 版本中,我对此进行了改进,采用 父关节点的矩阵空间,来计算向量方向,这样 指尖向量 的相似度就大大提高了。

更新之后,上图两个手势的指尖姿态,就高度相似了。但这样又带来了新的问题:坐标转换需要求逆矩阵,会不会有性能影响?答案是不会的,因为 ARKit 提供了这个矩阵,如下图:

parentFromJointTransform 其实就是当前关节点相对于父级关节的姿态矩阵,而 anchorFromJointTransform 是相对于 Anchor (手腕)的姿态矩阵。我们可以直接保存使用,无需额外计算消耗。

命名公式:A From B Transform = B Relative to A transform

parentFromJointTransform = Joint Relative to Parent transform

anchorFromJointTransform = Joint Relative to Anchor transform

新增 FingerShape

_卸载质量更新还是功能更新_手势识别框架

采用余弦相似度算法准确度较高,但其中的参数难以理解,也几乎无法调整。为此,我参考 Unity 的 XRHands 框架,新增了 FingerShape 功能。

它将手指形状化简为卷曲度与分离度等 5 个参数,这些数值方便理解,也方便控制与调整:

关于三个不同的卷曲度有什么区别,可以参考下图:

SimHand 更新

模拟器调试功能一直是 HandVector 的一大亮点功能,但是 2.0 更新变更了向量坐标系后,带来了巨大的麻烦:Google 的 MediaPipes 实现的 3D 手势追踪,只有关节点的位置,没有矩阵信息!!!

这意味着我需要使用大量的数学 “黑魔法” 来无中生有相关的矩阵信息!这些复杂代码足足耗费了近一周时间编写与调试,中途几度准备放弃……

// 令人头秃的“黑魔法”运算代码
private static func calculateJointTransform(jointDict: [HandSkeleton.JointName: Joint], rootTransform: simd_float4x4, isLeft: Bool) -> [HandSkeleton.JointName: simd_float4x4] {
    var worldTransforms: [HandSkeleton.JointName: simd_float4x4] = [:]
    
    // thumb transform need refer palm center
    let knukleCenter = (jointDict[.indexFingerKnuckle]!.position + jointDict[.middleFingerKnuckle]!.position + jointDict[.ringFingerKnuckle]!.position + jointDict[.littleFingerKnuckle]!.position) / 5.0
    let palmCenter = knukleCenter + jointDict[.wrist]!.position / 5.0
    let palmOffset = palmCenter + rootTransform.columns.1.xyz * (isLeft ? 0.035 : -0.035)
    
    // thumbIntermediateBase
    let thumbInterBaseX = normalize(jointDict[.thumbIntermediateTip]!.position - jointDict[.thumbIntermediateBase]!.position) * (isLeft ? 1 : -1)
    let thumbInterBaseY = normalize(palmOffset - jointDict[.thumbIntermediateBase]!.position) * (isLeft ? 1 : -1)
    let thumbInterBaseZ = cross(thumbInterBaseX, thumbInterBaseY)
    worldTransforms[.thumbIntermediateBase] = simd_float4x4(SIMD4(thumbInterBaseX, 0), SIMD4(thumbInterBaseY, 0), SIMD4(thumbInterBaseZ, 0), SIMD4(jointDict[.thumbIntermediateBase]!.position, 1))
    
        ......
    
    let rootZ = rootTransform.columns.2.xyz
    
    // indexFingerMetacarpal
    let indexMetaX = normalize(jointDict[.indexFingerKnuckle]!.position - jointDict[.indexFingerMetacarpal]!.position) * (isLeft ? 1 : -1)
    let indexMetaY = cross(rootZ, indexMetaX)
    let indexMetaZ = cross(indexMetaX, indexMetaY)
    worldTransforms[.indexFingerMetacarpal] = simd_float4x4(SIMD4(indexMetaX, 0), SIMD4(indexMetaY, 0), SIMD4(indexMetaZ, 0), SIMD4(jointDict[.indexFingerMetacarpal]!.position, 1))
    
        ......
    
}
    

好在凭借我优秀的几何知识,成功用代码从位置复现了矩阵,虽然不够精确但勉强可支持调试使用,HandVector 的一大特色得以保留:

其他

除了以上三大功能,我还对项目结构和 3D 关节样式进行了调整,代码结构更清晰。

关节可视化方面,从小球体变为了小立方体,更方便展示不同朝向的区别:XYZ 轴正方向颜色分别为 RGB,负方向则为暗色 RGB。

最后,2.0 版本仍在 Beta 测试中,欢迎使用并提交反馈。

参考