Facebook对VR的其中一个基本目标是，用以连接相隔一方的彼此。尽管今天我们可以通过Facebook Spaces等一系列的VR应用来与远方的朋友交流娱乐，但我们在VR中的形象仍然过于卡通化。Oculus在本周的F8大会展示了手部追踪的最新研究，以把更直观的控制和更精确的虚拟角色带到VR。

Oculus的核心科技(Core Tech)产品管理负责人Maria Fernandez Guajardo在台上分享了自己的工作，并指出她的任务是将公司中的各个研究项目变成未来产品的实际构成元素。除了手部追踪，她同时展示了支持140度视场和变焦显示器的头显原型“Half Dome”。

Guajardo详细介绍了一种基于计算机视觉的手部追踪系统，其采用自我优化的机器学习算法进行训练。她指出，追踪效果“远比之前用于单手追踪，双手追踪，以及手部与对象交互追踪准确。”从文章中的视频可以看出，手部追踪的效果相当准确。

Guajardo解释道，他们使用了基于标记点的追踪系统来实现高保真度的手部交互记录，然后再把记录数据压缩成2D图像。这允许他们指派神经网络在一大组手部姿势图像中单独识别标记点的位置，从而有效地帮助系统在给定任意一组标记位置的情况下判断手部的姿态。然后，这个经过训练的系统可以接收用户手部的无标记点摄像头输入，并且计算它们的位置。

以Oculus所谓的“追踪成功率”计算，他们声称单手追踪的成功率达到了惊人的100%，高于其他手部追踪方法的90.49%。该公司宣称，双手追踪和手部与对象交互追踪的精度比较更为巨大(详见上图)。

手动追踪可以实现丰富的无控制器输入，十分适合其便携性受携带单独控制器影响的移动VR头显。尽管Oculus所能实现的精度令人印象深刻，但目前尚不清楚系统的计算限制。