歐姆龍開發出了可從攝像機拍攝的人上半身的視頻等來識別此人手勢的“手勢識別技術”。結合使用了面部識別技術以及識別手掌、手指的位置、形狀及動作的技術。能夠根據面部的位置及朝向、面部與手的位置關系及手形來確定手勢開始的時機。原來的技術需要在開始手勢識別時做擺手等示意動作，而新技術無需如此，據稱可更自然地理解人的意圖并識別。此次開發的技術以軟件等來提供，目標是2012年內實現商品化。

　　手勢識別是作為用戶接口技術之一而開發的。設想在數碼相機、平板終端、智能手機、個人電腦及智能電視等產品上使用。能夠用手勢操作電視、用勝利手勢來指示攝像機開始拍攝等，以自然的動作來操作機器。通過將手的形狀模型化，實現了高速且內存用量少的算法。

　　歐姆龍以前一直在數碼相機、手機及自動售貨機等產品上采用面部圖像識別技術“OKAO Vision”。利用該技術可確定面部位置的面部檢測、推斷笑臉、檢測視線及眨眼、推斷眼睛和嘴巴的開開合，以及推定年齡及性別。此次將該面部識別技術與手勢識別技術結合在了一起。

　　以前OKAO Vision主要用于攝影及欣賞所拍攝的影像。而此次打算通過與手勢識別技術的組合，提供可輕松操作多種電子產品的“使用樂趣”。

　　為了既滿足平板終端那樣的近距離手勢操作需求，又適用于電視等以稍遠距離來操作的機器，能夠手勢識別的距離可設定為從10cm到數m?？赏ㄟ^像素為VGA以上的照像機來使用。據稱如果照像機拍攝的手的大小為縱40像素、橫40像素，便可檢測動作。能夠檢測手的上下左右擺動動作、1根手指的動作，以及使用兩根手指的“勝利手勢”。

　　歐姆龍雖未公布實現手勢識別技術的具體細節，但使用了“統計學識別方法”和“模型擬合技術”。前者是基于大量樣本圖像，將與樣本圖像相同的顏色及形狀作為手的特征提取出來。而后者則是基于樣本圖像將手的形狀制成模型，并辨別圖像是否與模型類似的技術。歐姆龍今后還打算增加可檢測的動作及形狀。

　　為了能夠在多種機器上使用，采用了不要求太高性能硬件配置的性能指標。據歐姆龍介紹，可用工作頻率為1GHz的單核處理器（美國高通的“Snapdragon”），以30幀/秒的速度檢測手部動作。另外，使用的存儲器容量也不到1MB。

　　OS方面，除了Windows XP/7之外，還支持Anroid OS及iOS等。

　　歐姆龍預定在2012年6月6～8日于太平洋橫濱國際會展中心舉行的“第18屆圖像傳感研討會（SSII2012）”發布該技術的細節。