智能眼镜，也称为智能镜子，是指像智能手机一样具有独立操作系统，可以通过安装软件实现各种功能的可穿戴眼镜设备。 它是近几年才被提出的，也是最有前途的一种。 可穿戴智能设备之一，使用方便，体积小。
智能眼镜又称智能镜，是指“像智能手机一样，具有独立的操作系统。用户可以通过软件服务商提供的软件、游戏等程序来安装智能眼镜。可以将智能眼镜添加到日程中”通过语音或动作控制可提供地图导航、与好友互动、拍照录像、与好友视频通话等功能，并可通过移动通信网络实现无线网络接入等功能的眼镜的总称”。
什么是智能眼镜
智能眼镜是指像智能手机一样具有独立操作系统，可以通过安装软件实现各种功能的可穿戴眼镜设备。 它是近年来被提出的，是最有前途的可穿戴智能设备之一。 它易于使用且体积小。 公众普遍认为，智能眼镜的出现将使人们的生活变得更加轻松。 因此一直被谷歌、微软等重点研发，并被视为未来智能科技产品的重要增长点。
如何与智能眼镜交互
本文主要介绍智能眼镜中广泛应用的三种交互方式：语音控制、手势识别和眼球追踪。
1. 语音控制
在人们的日常交流中，说话是最常用的方式。 如果将语音交互引入可穿戴领域，人们将能够享受到更加自然、轻松的交互体验。 语音控制使计算设备能够理解人们所说的内容，并根据人们所说的内容执行相应的指令。 对于体积较小、佩戴在身上的智能眼镜来说，语音控制是一种有效的交互方式。
语音控制原理
语音控制的核心部分是语音识别技术。 骨传导技术可以实现语音的高效识别和传输，很多智能眼镜都采用了该技术。 以布赫尔的声音玻璃为例。 Sound Glass 配备间接骨传导传感器。 他的每个太阳穴上都有一个声音传感器。 换能器振动时产生的声音可以通过用户头部侧面的骨头传输到内耳，从而使用户能够听到声音。 虽然语音控制是智能眼镜交互方式的重要组成部分，但语音控制却遇到了很多问题。
语音控制的缺点
首先，语音信号的提取存在很多干扰因素，比如个体之间发声的差异和自身语调的变化、不同地区和文化背景人们说话方式的差异、环境噪声对语音信号的干扰等。等等，这些因素都会对语音信号的提取产生负面影响。 其次，语音识别的效率和速度仍有待提高。 这两点直接影响语音控制在智能眼镜中的应用价值，是应用价值的重要指标。 此外，用户对语音控制的期望很高，但实际情况是语音控制尚不能满足用户的需求。 例如，当用户使用Google Glass发起语音控制命令时，用户必须严格按照Google Glass提供的标准方法发出。 当用户想要打电话时，必须说“ok glass，打个电话给……”，但更习惯的方式是“ok glass，call”。 完全无效。
2. 手势识别
利用手势作为输入来完成智能眼镜的交互功能，具有采用非接触方式的优点。 手势识别技术从简单粗暴到复杂精密可分为三类：二维手形识别、二维手势识别、三维手势识别。 三维手势识别与二维手势识别的区别在于，三维手势识别的输入信息还包含深度信息。 利用三维手势识别的智能眼镜可以实现越来越复杂的交互方式。
手势识别原理及传感器
三维手势识别利用深度信息，可以识别各种手势、手形和动作。 要获取深度信息，需要特殊的硬件，配合识别算法，可以实现三维手势识别。 接下来，我们将介绍几款专门用于手势识别的传感器：TMG399，这是一款非接触式光学红外手势识别传感器，配备了手势识别、环境光检测、接近感应和颜色感应的四合一传感器模块； MGC3130，Microchip科技推出的3D手势识别芯片，在其电场作用下，可实现非接触式感应手势，并能在15cm距离内以150dpi的高精度确定坐标位置； MYO是初创公司Thalmic Labs的产品，是一款可穿戴在手臂上的臂带； 16Lab是一款用于手势控制的智能戒指，内置惯性传感器模块、处理器和低功耗蓝牙模块。
手势识别缺陷
然而，手势识别在应用于智能眼镜时也暴露出一些缺陷。 首先，手势识别准确率低，定位不够准确。 由于每个人的手部结构不同，很难通过捕捉手部动作来实现准确定位。 其次，手势识别的关键是手指特征的提取。 需要能够在复杂的背景下准确地区分目标的特征。 然而，仍然难以克服手势被遮挡或冗余信息去除的情况。 问题。
3. 眼动追踪
眼动追踪是测量眼睛的注视点或眼镜相对于头部的运动的过程。 谷歌眼镜可以通过眼球追踪技术感知用户的情绪，从而确定用户对正在观看的广告的反应。
眼球追踪原理
智能眼镜眼动追踪测量技术主要基于图像和视频测量方法。 该方法包括多种用于测量可区分的眼球运动特征的技术，例如巩膜和虹膜的异色边缘以及角膜反射的光强度。 以及瞳孔的外观和形状。 结合瞳孔形状变化和角膜反射的基于图像的方法被广泛用于测量用户注视的焦点。
眼球追踪缺陷
虽然眼睛是人体接收信息最广泛、最快的方式，但眼动追踪还远远不是一种人性化的交互方式。 由于眼睛固有的眨眼和抖动特性，会产生大量干扰信号，可能导致数据中断。 这将大大增加从眼动信息中提取准确数据的难度。