国外动态

传微软索尼研发Kinect电视与苹果竞争 据科技网站BGR报道,微软正在和索尼等电视厂商合作研发内置Kinect的电视机。微软当前正在同索尼、Vizio等厂商合作,可能会为索尼Tv等电视机开发Kinect体感控制器,以及提供Kinect技术授权等。     

Kinect设备功能探索

本文从Kinect的历史展开论述,分别介绍了Kinect的硬件设备、Kinect获取深度图像的原理及Kinect发展现状,最后发表关于Kinect开发的一些见解.     

手势识别技术在物联网课程教学中的应用

人体手势是一种自然并且直观的人际交流模式,最新的Kinect设备可提供一种新的人机交互的方式,能够捕捉、跟踪以及解密人体的动作、手势以及声音。文章利用Kinect进行人体手势识别,在物联网课程的日常教学上提供无接触式互动。     

基于Kinect与Dobot机械臂的人机交互系统

文中系统主要为通过Kinect体感器捕获人体手的坐标移动以及手势变化,利用坐标转化等手段,将其转化为指令发送到Dobot机械臂,使其能够在非特定条件下,按照人体手的轨迹做特定运动,并进行抓取物体等功能。系统中的Kinect体感器获取坐标为三维空间中的人体手的移动轨迹,使得Dobot的机械臂运动更加贴近人体实际操作,大大加强了实用价值。另外Kinect还将获取人体手势,用于控制Dobot末端夹具的开合。     

基于像素级别的Kinect深度测量误差补偿方法

本文提出了一种基于像素级别的Kinect2.0 深度误差补偿方法。首先,利用Kinect2.0传感器在不同的位置处采集一个 标准平面。第二 ,利用最小二乘 法将采集的三维数据进行平面拟合,作为理论平面数据。第三,逐像素点地计算Kinect2.0 传感器的深度误 差,并建立一个三维查找表。第四,通过建立一个三维查找表,在测量过程中通过插值方法 计算每个像素 点的深度,实现Kinect2.0测量数据深度方向的误差补偿。实验结果表明, 所研究的误差补 偿方法在Kinect2.0 内部参数未知的情况下,能稳定可靠地将Kinect2.0的平均测量误差减小到 0.8mm以内。对于Kinect2.0在较高精度场合的应用,本文算法能够使 测量精度达到更高。     

基于人体识别的在线虚拟试衣系统

虚拟试衣正在国内外逐渐流行,目前较逼真的试衣系统由于设备与开发平台的限制,仅见于大型服装城。而现有的在线试衣系统大都只能显示平面着装效果,真实感不强。Kinect体感设备具有出色的人体识别与人机交互功能,极大地推动了虚拟试衣系统的研发。Silverlight平台具有丰富的Web多媒体呈现及界面元素交互特性。但目前Silverlight还不能支持完善的Kinect功能。将Silverlight与XNA相结合,利用XNA获取Kinect数据并构建3D场景,可搭建一个3D在线虚拟试衣系统,实现生动丰富的交互式用户界面以及服装数据管理,以及便捷、实时的三维试衣效果展示。     

Kinect体感技术在人机交互中的应用研究

本文通过查阅国内外相关文献,了解了人机交互技术尤其是可以实现高效人机交互的Kinect体感技术的发展方向,并以此为研究基础,综述了Kinect体感技术的理论基础和国内外应用现状,讨论了其广泛应用需要解决的技术难题,展望了其在人机交互领域的应用前景,得出了Kinect体感技术有利于推动人机交互的智能化进展,是人机交互改革的又一个新起点的结论。     

Kinect在PC端的应用与研究

Kinect是由微软开发,应用于Xbox 360游戏主机的周边设备。在游戏中可以实现对人体动作的跟踪与识别。而在电脑端则一直难以实现准确的人体动作识别。本文通过微软Kinect摄像头和电脑的结合,加以软件对景深图像的分析以及骨骼跟踪算法的计算,在PC端实现对人体动作的识别,来达到更高层次的人机交互。     

体感技术在教育领域的应用现状与展望——基于Kinect技术的分析

文章通过对近几年来有关Kinect体感技术的文献进行分析和总结。首先,对Kinect体感技术及其工作原理进行介绍;然后,以全球视角对Kinect体感技术在教育领域的应用进行阐述,涉及的领域有学科教学、特殊教育。最后,对体感技术的未来发展前景进行展望。     

基于Kinect传感器的红外场景增强

针对Kinect红外图像噪声大、对比度低等问题,通过对其进行特征分析提出了增强Kinect红外场景的方法。首先,通过OCTM线性规划方法提高红外图像对比度;其次,结合Kinect红外场景的频域特征,找到噪声频率;最后运用频域带阻滤波器和双边滤波相结合的方法对图像进行图像增强,进而达到去除噪声的同时保持边缘细节的效果。为验证方法的有效性和实用性,对不同客观条件下的红外场景进行了实验,并对多组实拍场景进行了主观和客观方面的测试。通过实验和测试,证明此方法能有效增强Kinect红外场景,且在去噪同时很好地保留了图像边缘信息。     

基于Kinect体感技术开发幼儿认知系统技术可行性研究

基于Kinect体感器开发一套幼儿认知系统,以激发幼儿认知的兴趣,陶冶幼儿的情操,促进幼儿的智力发展,提高幼儿的认知能力。幼儿认知系统是基于Kinect的体感技术,借助Kinect感应系统来定位捕捉幼儿动作及识别幼儿的语音信息,通过Kinect体感设备与计算机系统连接,将动作及语音信息输入系统,实现幼儿与系统之间互动,带幼儿进入模拟真实的认识环境中,沉浸在虚拟现实中进行认知训练,在娱乐中提高幼儿认知能力。     

基于Kinect的人脸检测算法研究

基于Kinect的人脸检测算法是一种快速并高效的人脸检测方法,可以在多视角以及光线复杂的情况下检测出人脸,并准确且实时地定位人脸的特征点。由于传统的人脸检测方法,大多都是人脸处于正脸的情况下,存在多视角情况下检测不准确问题;传统的AAM算法在仅利用灰度信息来建立纹理模型,在光线条件不理想的情况下,AAM特征点定位算法的精度和鲁棒性会显著下降。文章利用微软的Kinect传感器,提出一种Kinect+AAM的人脸检测算法。通过实验对比,本文算法在定位精度和鲁棒性上都有比较大的提高。     

基于最优交换协议的医疗Kinect点云数据远程传输系统

传统基于异构网络的数据远程传输系统,未压缩Kinect点云数据,远程传输数据准确率低,为此设计一种基于最优交换协议的医疗Kinect点云数据远程传输系统。该系统包括智能诊断和实时诊断两种工作模式,在传输层上设置数据最优交换协议IEEE 11073-20601,其核心部分包括域模型、通信模型和服务模型;系统软件采用基于16叉树的压缩方案压缩Kinect点云数据,消除冗余数据,通过可行性判断和数据传输两个阶段对Kinect点云数据进行远程传输,利用网络可实现带宽判断系统传输Kinect点云数据的可靠性。实验结果表明,所设计系统最高数据到达率为98%,到达数据准确率均为100%,说明该系统具有较高的数据远程传输性能。     

一种新的深度传感器内部参数标定方法研究

针对双镜头深度传感器(以Kinect为例)出厂标 定参数精度不高的问题,提出一种新的标定方法。 对于Kinect 2.0深度镜头,利用空间线定长约束,通过间接平差方法求解待求参数;根据求 解参数,将深度图 像坐标转转换值Kinect坐标并将其与对应的彩色影像坐标点进行关联,基于中心投影方程标 定彩色镜头。实 验结果表明,本方法将深度影像点转换到Kinect坐标时精度优于2.5 mm,深度影像坐标转换至彩色影像坐标 时精度优于1pixel,高于Kinect微软开发包内置参数的计算精度,对一些需要较高参 数精度的应用,本文算法解算的参数更优。     

基于Kinect深度技术的障碍物在线快速检测算法

针对在未知环境中移动机器人自主导航面临的障碍物实时检测问题,提出了一种基于Kinect深度技术的障碍物在线快速检测算法。在深度摄像机标定基础上,分析了摄像机运动造成视频流中的场景变化,重点研究了室内动态背景下的Kinect深度图像特征和障碍物在线快速检测。建立室内动态背景模型,采用背景减除法和连通体分析提取障碍物并归类,实现了对Kinect视频序列图像的在线快速检测。以轮式移动机器人为实验平台,验证了所提出算法的实时性、准确性和鲁棒性。     

基于多Kinect的家具自由曲面造型扫描系统设计

为解决目前三维扫描系统存在的数据捕捉效率低、曲面扫描精度低等问题,基于Kinect传感器构建了家具自由曲面造型扫描系统。采用OpenNI开源框架来搭建多个Kinect传感器在服务器与驱动之间的交互桥梁,并将被测家具物体的深度图像转变成具有三维坐标值的点云数据。在三维点云数据的后处理阶段,使用PCL开发库实现家具自由曲面三维点云数据配准、融合,以及完整的家具自由曲面造型三维点云模型的展示。实验结果表明,该系统与传统系统相比,数据捕捉效率以及扫描精度更高,而且稳定性强。     

虚拟现实技术的发展及其在电视领域的应用前景

一前言 2010年6月,微软的一款游戏装备Kinect以其优良的体验性和出色的人机交互能力获得了广泛的关注。如图7所示,与以往的游戏不同,Kinect使用机器视觉技术“感受”人体的动作,并将其作为游戏控制信号输入系统,     

基于Kinect的虚拟视点生成技术

传统的多视点生成方法是基于多相机阵列系统的关键技术。现提出了基于Kinect的多视点成像计算方法。首先对Kinect的深度图使用三边滤波器进行平滑,根据修复好的深度图配合彩色图,利用DIBR技术生成多个存在空缺信息的彩色视点;最后结合彩色图的纹理结构信息和深度图的背景信息对有丢失信息的彩色图进行修复。实验结果表明,文中提出的深度修复方法能够有效地修补Kinect的深度图,生成的虚拟视点图在3DTV上效果明显,立体视觉效果显著。     

给机器人装上新眼睛

微软的Kinect提供了一个成本低廉的方式，让机器人得以感知周边的环境。     

基于Kinect人体动态三维重建

从图像中恢复出三维物体表面模型的方法称为3D重构,是计算机图形学研究领域中一个重要的研究方向。准确可靠的三维动态几何重建在影视制作和游戏开发中具有重要作用。不同于静态物体表面三维重建,动态几何三维重建需要研究帧与帧之间准确的对应信息。本文提出的方法基于单个Kinect硬件系统,利用Kinect重建出人体的静态三维模型,结合Kinect识别出的骨架进行人物的动态三维模型重建。