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NRC北京：在NRC您主要负责什么？
汪孔桥：我在NRC北京领导着一个研究组，在多模式和多媒体用户交互领域进行研究。主要是利用图像分析和模式识别技术创新移动应用和可视化用户界面，以期给用户带来无与伦比的移动体验。
我在NRC北京负责一个研究组，在多模式和多媒体用户交互领域进行研究。主要是利用图像分析和模式识别技术创新移动应用和可视化用户界面，希望带给用户不一样的移动体验。
NRC北京：手势交互是一种什么技术？
汪孔桥：我们平时说话聊天的时候，习惯在讲话的同时也用手势帮助我们表达得更生动、易懂。如果把这些手势很好地用在人机交互中，那就能极大地提高人机交互的交流效率和易用性。而手势交互技术就是通过一种或多种传感设备，比如照相机、加速度传感器、肌肉传感器等检测和识别用户在与机器（移动设备）作交互时候的各种手势，并将识别的手势用于向机器发布命令、信息输入等等。
NRC北京：做这样前沿的技术研究，有什么挑战或者困难吗？
汪孔桥：手势交互技术研究的挑战主要来自三个方面。一方面，用于人机交互的手势集合应该来源于生活，关键是我们如何能抽象出这些手势，使普通用户在交互时能普遍接受，并且这些手势的记忆负荷越小越好。另一方面的挑战来自于技术，开发出准确性高、实时性好的手势抽取和识别算法是实现人机交互最重要的环节。为了达到这个目标，除了需要计算能强的设备以外，选择好的传感设备是至关重要的，如照相机，特别是红外照相机的使用。在有多种传感设备协同工作的情况下，怎么把来自各种传感设备的手势数据进行有效融合也是基于手势交互的重要研究课题。{zh1}一点，可能也是最难的，那就是如何能想出既有商业价值又有玩赏价值的Use Cases。
NRC北京：您能给我们讲讲未来的手势技术是什么样吗？就是会应用到哪些方面？
汪孔桥：未来的手势技术应是实时的和准确的。手势识别过程一般是在多模式（或多模态）的环境下进行，其中照相机将在捕捉手势的运动中扮演着非常重要的角色，同时获取因手势运动而产生的生物信号也是很重要的，如用肌肉传感器获取肌肉的运动信息。到时可能会出现一个定义手势交互平台的工业标准，在手持设备和可穿戴设备上就手势交互界面设计和手势识别技术等分别作出标准定义。
NRC北京：我们知道，您的团队在汉字手写识别和连续手写识别方面有特别突出的贡献，是什么让您致力于这方面的研究呢？
汪孔桥：我们都知道中文与拉丁文相比有自身明显的特点，现有移动设备的键盘不能满足相当一部份中国人的中文输入需要，这就是为什么手写字符识别在中国盛行的主要原因。而现有手写字符识别的解决方案大都基于单字手写的，就是写一个字认一个字，识别率不能达到期望的高度。为此我们用连续手写识别的方法来提高手写字符的识别率，主要是利用相邻中文字之间的相关性，实现相邻手写字符识别的自纠错性。同时连续手写识别{zfh}用户的书写习惯，书写体验{zh0}。
NRC北京：您觉得手势交互在未来的移动技术中会扮演什么样的角色？会很重要吗？
汪孔桥：在不久的将来，手势交互技术将在人们的移动生活中不可或缺。人们在自己的举手投足间就可与自己的移动设备连在一起，并获得想要得到的信息。手势识别技术将在信息发现
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