新手Kinect学习记录（一）.——工作原理

最近因为微软创新杯想做个kinect的游戏，所以开始从头研究kinect。上网呀，借书呀，找了一些资料。

接下来会记录下kinect的学习进展，供和我有同样兴趣的一个参考吧。​过程中如果有什么不当的地方，欢迎评论指正。​

因为学习kinect是为了开发相关应用，所以原理部分不会涉及太深，个人认为只要能理解kinect运作的一些基础东西就够了​

首先kinect传感器设备为机器运作提供三种数据，分别是：深度数据、彩色视频、音频数据。​下面将围绕这三个数据介绍kinect对这三中数据进行的处理细节。​

一.深度数据​​                                                                                                                   

深度数据主要是用在骨骼追踪上，骨骼追踪简单的说来就是将人体各个关节处进行标记

如上图所示。骨骼追踪是kinect中的基础也是最重要的一部分。                                                                                       利用这些节点的不同位置和在空间中的序列坐标，就可以识别人的动作和姿势                                                                  那么如何把人物和背景给分开呢，kinect就是通过分析深度数据来识别出人来的。那什么是深度数据呢？

上图就是kinect摄像头看到的一部分图像。

其中在感受物理距离的时候，kinect用深度图来识别，原理类似于地理中的等高线一样；

其次是light coding技术，这个技术简单的说是利用激光照射到粗糙物体上会随机形成衍射斑点，这个斑点有高度随机性，所以说空间中任意两处的斑点都是不同的，就这样每隔一段距离，去一个参考平面，把平面上的斑点记录下来，累积起来就会形成一个三维形状了；

之后对图像进行逐点扫描像素，就能区分出人体轮廓了；最后将人体中的各部分用不用颜色标示出来，就很容易且准确的找出关节的节点了。​​

看到这里，以前有的人会认为“kinect是通过人体体温红外来识别人体，实现体感操作的。”这很显然是不对的！

二.彩色视频​​

这项数据主要是在人脸识别上，首先找到人体头部，然后分析比对人脸的各个部位的特征，这和现在普遍使用的是连识别机器原理是相同的，在这里就不进行过多的说明。

三.原始音频​​

这项技术运用在语音识别上，这在当今用在很多地方，有兴趣可以查看相关资料，这里不进行说明。

在kinect上其实最重要的还是在识别人体和他的动作上，以上就是kinect运作的一些原理，具体里面说到的一些理论知识，有兴趣的请自行查找 。下一次更新就是到了kinect的程序开发上了，本人新人菜鸟一枚，变看资料边开始学习。

欢迎正在学习的人留言评论，我们一起探讨。