在翻譯之前，先看今年 Google 的愚人節笑話，Gmail Motion:
然後，大約在一天之內，南加大的 MxR 實驗室就成功的用 kinnect 實作出這個「笑話」。
然後，我們來看看這篇介紹性的文章，以下是重點式的摘譯。
- 人的手勢跟動作可以說是最「自然」的一種表達方式，適足以作為人機介面溝通的方式。但是，在進行任何辨識活動之前，電腦必須先學會「看」這件事。
- 手勢操作介面的設計，應該以社交以及商業上的成功為目標。
- 目前在手勢辨識的技術上，並不存在可以適用在所有情境之中的「最好的演算法」。
- 手勢溝通的優勢：
- 在大部份時間無資訊的情況下，還能偵測、讀取資訊。這在醫療看護上非常具有實用價值。
- 克服肢體上的障礙，讓殘障人士也能使用。
- 藉由 3Ｄ的空間資訊以及資料探勘技術，可以提供更好的互動體驗。
- 手勢介面的基本要求：
- 價格：限制了資訊品質（鏡頭）
- 反應速度：300ms 以上即會令人有「遲鈍」的感覺
- 對不同使用者的調整以及回應
- 可學習性
- 精確性
- 不需要太多的思考
- 直覺性
- 舒適度
- 「手勢字彙」的多寡以及多手同時偵測的系統
- 不需要額外的器具
- 可依使用者需要重新調整
- 互動的空間需求
- 區分有意義的手勢和其他動作
- 行動性和可穿戴性
- 手勢辨識技術可運用的資訊：
- 運動
- 深度
- 顏色
- 形狀
- 外觀
- 多線索統合
- 應用：
- 醫療及輔助器具
- 娛樂
- 危機處理與救災
- 人—機器人互動
以上為各級標題的簡易摘要，有興趣者請參見原文。
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