Kinect技术

kinect原理
Kinect原理是基于一种称为结构光的技术。

它通过发送红外光和红外点阵投影器上的深度传感器，来感知和捕捉环境中的物体和人体的位置信息。

具体原理如下：
1. 红外点阵投影器：Kinect在其前面板上使用了一个点阵投影器，它在红外光谱范围内发射一系列红外点阵。

2. 相机：Kinect还包含一个红外摄像头，它用于观察红外点阵投影在环境上的细微变化。

3. 红外摄像头观察红外点阵：红外摄像头观察红外点阵在环境中的变化，并记录下这些变化。

4. 计算深度：通过计算红外点阵在环境中的偏移量和投影点之间的距离，Kinect可以计算出物体和人体相对于传感器的深度信息。

这样，它就可以确定物体和人体的位置。

5. RGB摄像头：Kinect还包含一个RGB摄像头，用于捕捉环境中的彩色图像。

通过结构光技术，Kinect能够实时获取环境中的深度信息和彩色图像，从而实现了对人体和物体的识别和跟踪等功能。

这使得Kinect可以被广泛应用于游戏、虚拟现实、人机交互和计算机视觉等领域。

《基于Kinect的手势识别与机器人控制技术研究》篇一一、引言随着人工智能技术的不断发展，人机交互技术已成为研究热点之一。

其中，基于Kinect的手势识别技术因其高精度、高效率、低成本的优点，得到了广泛的应用。

而将手势识别技术应用于机器人控制，则能够进一步拓展人机交互的范畴，提高机器人的智能化水平。

本文将对手势识别技术和机器人控制技术进行深入的研究和探讨，基于Kinect传感器进行实验和分析。

二、Kinect传感器及其应用Kinect是微软公司开发的一款体感设备，具有捕捉人体动作、语音和手势等功能。

在计算机视觉、人机交互、机器人控制等领域有着广泛的应用。

基于Kinect的手势识别技术，可以通过捕捉人体手部动作的信息，实现对手势的准确识别和解析。

同时，Kinect还可以实时监测人体骨骼的位置和运动状态，从而更精确地完成动作捕捉。

三、手势识别技术研究基于Kinect的手势识别技术，主要通过以下步骤实现：首先，利用Kinect传感器捕捉人体的骨骼信息；其次，通过算法对手部骨骼信息进行提取和预处理；然后，利用机器学习算法对手势进行分类和识别；最后，将识别的手势信息转化为计算机可以理解的指令或命令。

在手势识别技术中，机器学习算法的应用至关重要。

常见的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、神经网络等。

这些算法可以通过训练大量的手势样本，提高手势识别的准确性和鲁棒性。

此外，深度学习算法在手势识别中也得到了广泛的应用，如卷积神经网络（CNN）等。

四、机器人控制技术研究机器人控制技术是实现人机交互的关键技术之一。

基于Kinect的手势识别技术可以实现对机器人的控制。

在机器人控制中，需要将识别的手势信息转化为机器人的运动指令或动作。

这需要借助于计算机视觉技术和运动规划技术。

计算机视觉技术可以实现对机器人周围环境的感知和识别，从而为机器人的运动规划提供依据。

运动规划技术则可以根据机器人的任务需求和周围环境信息，规划出最优的运动轨迹和动作。

kinect体感原理Kinect体感原理。

Kinect体感技术是微软公司推出的一项基于动作捕捉和语音识别的人机交互技术。

它通过结合深度摄像头、红外线传感器和麦克风阵列，能够实现对用户的动作、姿势和语音的实时捕捉和识别，从而实现与电脑、游戏机等设备的自然交互。

那么，Kinect体感技术的原理是什么呢？首先，我们来看一下Kinect体感设备的硬件组成。

Kinect包含了一个RGB摄像头、一个深度传感器和一个多阵列麦克风。

RGB摄像头用于捕捉用户的图像，深度传感器则能够实时获取用户和环境的深度信息，多阵列麦克风则用于捕捉用户的语音指令。

这些硬件设备共同工作，能够实现对用户动作、姿势和语音的高效捕捉和识别。

其次，Kinect体感技术的原理主要基于计算机视觉和模式识别技术。

当用户站在Kinect摄像头前时，RGB摄像头会实时捕捉用户的图像，深度传感器会获取用户和环境的深度信息。

通过计算机视觉技术，Kinect可以识别用户的身体轮廓、动作和姿势，从而实现对用户动作的实时捕捉和分析。

同时，通过模式识别技术，Kinect可以识别用户的手势、面部表情和语音指令，从而实现对用户交互行为的智能识别和响应。

另外，Kinect体感技术还利用了机器学习和人工智能技术。

通过大量的数据训练和模型优化，Kinect可以不断提升对用户动作、姿势和语音的识别准确度和稳定性。

同时，Kinect还能够根据用户的交互行为和习惯，实现个性化的交互体验，从而提高用户的满意度和粘性。

总的来说，Kinect体感技术的原理是基于深度摄像头、红外线传感器和麦克风阵列的硬件设备，结合计算机视觉、模式识别、机器学习和人工智能等技术，实现对用户动作、姿势和语音的实时捕捉和识别，从而实现自然、智能的人机交互。

这项技术的问世，为电脑、游戏机等设备的交互方式带来了革命性的变化，也为人们的生活和娱乐带来了全新的体验。

Kinect体感技术的不断发展和应用，也将为人机交互领域带来更多的可能性和机遇。

kinect的工作原理
Kinect是一种利用红外线、深度感测器和摄像头的设备，用于
在游戏、虚拟现实和其他交互式应用程序中跟踪用户的动作和声音。

Kinect的工作原理是通过红外线投射、深度感测和图像
识别技术来捕捉用户的动作和声音。

首先，Kinect通过红外线投射系统发出红外线光束。

这些红外
线光束穿过房间，照射在用户身上和周围的物体上。

然后，Kinect的深度感测器接收反射光，并计算光的飞行时间来确定
距离。

它可以准确地测量每个像素的距离，从而创建一个深度图像。

同时，Kinect的摄像头捕捉用户的图像。

这些图像可以通过计
算机视觉算法来识别和跟踪用户的身体部位，如头部、手臂、腿部等。

通过分析深度图像和彩色图像之间的关系，Kinect可
以实现对用户动作的精确定位和追踪。

此外，Kinect还配备了一个麦克风阵列，用于捕捉用户的声音。

这些麦克风可以聚焦在用户的位置，过滤掉背景噪音，并提供清晰的语音输入。

最后，Kinect将捕捉到的用户数据传输到连接的设备上，如游
戏主机、电脑等。

这些设备可以根据接收到的数据来实现相应的交互和反馈，如游戏角色的移动、手势控制等。

总而言之，Kinect利用红外线、深度感测器和摄像头，通过光
线投射、深度探测和图像识别来捕捉用户的动作和声音，实现
与电子设备的交互。

它的工作原理基于先进的传感器技术，为用户提供身临其境的虚拟交互体验。

kinect的工作原理
Kinect是由微软研发的一款基于深度感知技术的动作捕捉设备。

它主要由红外摄像机、RGB彩色摄像机、多麦克风阵列和运
动传感器组成。

Kinect工作原理是通过红外摄像机和深度感知技术来捕捉人体
姿势和动作。

红外摄像机是用来发射红外光，并接收其反射光的摄像机。

当红外光照射到人体上时，会被人体反射回来，红外摄像机可以根据反射光的强弱来计算出物体距离感知器的距离。

在物体距离感知器方面，Kinect使用了一种名为结构光的技术。

它通过发射结构化的红外光，例如以网格或点阵的形式，然后通过红外摄像机捕捉物体上反射的红外光的形状和位置。

通过分析红外光的形状和位置，Kinect可以准确地对物体进行跟踪
和测量。

RGB彩色摄像机则用来捕捉人体的颜色信息和纹理。

将RGB
图像和深度图像进行结合，可以得到更加生动的图像和更加准确的姿势和动作识别。

此外，Kinect还通过多麦克风阵列实现声音的捕捉和定位。

多
麦克风阵列可以通过对声音的接收和处理来确定声音的来源和定位，从而实现音频的捕捉和识别。

通过综合以上红外摄像机、RGB彩色摄像机、多麦克风阵列
和运动传感器的数据，Kinect可以实现对人体动作和姿势的实
时捕捉和跟踪，并将其应用于虚拟现实、互动游戏和人机交互等领域。

kinect 工作原理
Kinect是一种类似摄像头的设备，它能够将人体的动作和声音
转化为数字信号，并通过计算机进行处理和识别。

Kinect的工
作原理主要通过以下几个组件实现：
1. 深度传感器（Depth Sensor）：Kinect通过红外技术和RGB
摄像机的结合来生成深度图像。

红外光源发射红外光，然后红外摄像头捕捉反射回来的红外光，并通过红外摄像头的图像来计算物体与摄像头之间的距离。

2. RGB摄像头：Kinect内置有一台RGB彩色摄像头，用于捕
捉人体或物体的彩色图像。

RGB图像可以用于计算物体的形
状和颜色信息。

3. 声音传感器：Kinect还包含了麦克风阵列，用于捕捉周围环
境中的声音，并通过声音识别算法对声音进行分析和识别。

4. 运动追踪算法：Kinect内置了一套先进的运动追踪算法，可
以对深度图像和RGB图像进行分析，以识别人体的关节位置、姿势和动作。

通过对捕捉到的图像和声音进行实时处理和分析，Kinect能够将用户的动作和声音实时转化为数字信号。

5. 数据传输和处理：Kinect通过USB接口与计算机相连，将
捕捉到的图像和声音数据传输给计算机进行处理和分析。

计算机上的软件可以根据用户的动作和声音输出相应的指令或产生互动效果。

综上所述，Kinect的工作原理是通过深度传感器、RGB摄像头、声音传感器和运动追踪算法来捕捉和识别用户的动作和声音，从而实现与计算机的互动。

kinect原理
Kinect原理。

Kinect是由微软公司开发的一款基于体感技术的设备，可以实现人体姿势识别、语音识别和深度感知等功能。

它的原理是通过红外线投影器和红外线摄像头来获取用户的深度信息，同时通过彩色摄像头来获取用户的图像信息，再通过内置的传感器和算法进行数据处理，最终实现对用户动作的捕捉和识别。

首先，红外线投影器会发射一束红外线，这些红外线会在场景中形成一种结构光，投影到用户身上形成一张网格。

然后，红外线摄像头会捕捉到这些被用户身体表面反射的红外线，通过计算被反射的红外线与投影时的位置偏差，就可以得到用户与设备之间的距离，从而实现对用户的深度感知。

其次，彩色摄像头会捕捉到用户的图像信息，这些图像信息会与深度信息进行
融合，通过算法进行分析处理，识别用户的身体轮廓和姿势，从而实现对用户动作的捕捉和识别。

最后，通过内置的传感器和算法对获取的深度信息和图像信息进行处理，可以
实现对用户的手势、动作和语音的识别。

用户可以通过手势来操作游戏、应用程序或者电视，也可以通过语音来控制设备的操作，实现更加自然、便捷的交互方式。

总的来说，Kinect的原理是基于红外线投影器、红外线摄像头和彩色摄像头获
取用户的深度信息和图像信息，通过内置的传感器和算法进行数据处理和分析，最终实现对用户动作和语音的识别和交互。

它的出现极大地丰富了人机交互的方式，为游戏、娱乐和健康等领域带来了许多创新应用，也为未来的科技发展带来了更多可能性。

Kinect的原理虽然复杂，但它的应用却是如此简单、直观，让人们更加自然地与设备进行交互，为我们的生活带来了更多便利和乐趣。

kinect生成点云原理一、Kinect技术的基本原理Kinect是由微软公司开发的一种基于深度感应的人体动作感应器。

它包含了红外线发射器、红外线深度传感器、彩色摄像头等硬件设备。

Kinect通过发射红外线光束，然后测量光束的反射时间来计算物体与Kinect之间的距离。

同时，彩色摄像头可以捕捉到物体的纹理信息。

二、点云的概念点云是指由大量的点组成的三维空间中的几何信息。

每个点都有自己的位置坐标和其他的属性信息，如颜色、法线等。

点云可以用来表示物体的形状、表面特征等。

三、Kinect生成点云的过程1. 深度图像获取Kinect通过红外线深度传感器获取到物体与Kinect之间的距离信息，并将其转换为深度图像。

深度图像是一个二维数组，每个像素点表示该位置与Kinect的距离。

2. 彩色图像获取Kinect的彩色摄像头会获取到物体的纹理信息，生成彩色图像。

彩色图像是由RGB三个分量组成的，可以用来给点云添加颜色属性。

3. 点云生成通过深度图像和彩色图像，Kinect可以将每个像素点的深度信息和颜色信息对应起来，从而生成点云数据。

具体的方法是将深度图像中的每个像素点的深度值转换为相对于Kinect坐标系的三维坐标，然后将对应的RGB颜色值添加到相应的点上。

4. 点云处理生成的点云数据可能存在一些噪点或者不完整的情况，因此需要进行一些处理。

常见的处理方法包括滤波、去噪、补洞等。

这些处理方法可以提高点云的质量和准确性。

四、点云应用领域点云技术在计算机图形学、计算机视觉、虚拟现实、机器人等领域有着广泛的应用。

例如，在计算机图形学中，点云可以用来重建三维模型或者进行形状分析；在计算机视觉中，点云可以用来进行目标检测、跟踪等任务；在虚拟现实中，点云可以用来创建真实感的场景；在机器人领域，点云可以用来进行环境感知和导航等。

总结：本文介绍了Kinect技术的基本原理，点云的概念以及Kinect如何生成点云的过程。

通过深度图像和彩色图像的获取，Kinect可以将物体的三维位置和颜色信息对应起来，生成点云数据。

kinect原理Kinect原理。

Kinect是微软公司推出的一款基于体感技术的游戏设备，它可以通过摄像头、红外线传感器和麦克风等硬件设备，实现对玩家的动作和声音的捕捉和识别，从而实现与游戏的互动。

那么，Kinect是如何实现这些功能的呢？接下来，我们将深入探讨Kinect的原理。

首先，Kinect的摄像头采用了RGB摄像头和红外深度传感器相结合的设计。

RGB摄像头可以捕捉玩家的图像，而红外深度传感器则可以测量物体与摄像头之间的距离，从而实现对玩家的动作进行精确的捕捉。

通过这两种传感器的协同工作，Kinect可以实现对玩家在三维空间内的动作进行实时跟踪，包括身体的姿势、手部的动作等。

其次，Kinect还配备了多阵列麦克风，用于声音的捕捉和识别。

这些麦克风可以实现对玩家的语音指令进行识别，并将其转化为游戏内的操作或者交互。

通过声音的捕捉和识别，Kinect可以实现更加智能化的游戏体验，让玩家可以通过语音来控制游戏的进行。

此外，Kinect还采用了复杂的算法和软件来处理传感器采集到的数据。

这些算法和软件可以对图像、深度和声音等数据进行处理和分析，从而实现对玩家动作和声音的识别。

通过不断地优化和改进这些算法和软件，Kinect可以实现更加精准和可靠的体感交互体验。

总的来说，Kinect能够实现对玩家动作和声音的捕捉和识别，主要依靠摄像头、红外深度传感器和多阵列麦克风等硬件设备，以及复杂的算法和软件的支持。

通过这些技术手段的结合，Kinect可以实现更加智能化、精准化的体感交互体验，为玩家带来全新的游戏乐趣。

在未来，随着技术的不断进步和发展，Kinect的原理也将得到进一步的完善和提升，为玩家带来更加丰富多彩的游戏体验。

相信随着体感技术的发展，Kinect将会在游戏领域发挥越来越重要的作用，成为游戏娱乐的新宠。

Kinect的原理，正是这样一个不断进化的过程，为游戏世界注入了新的活力和活力。

kinect 工作原理Kinect是由Microsoft开发的一种体感控制设备，它基于深度摄像头技术，可以实时获取用户的姿势、动作和语音等信息，并将其用于与电脑、游戏控制台等设备的交互中。

Kinect的工作原理主要涉及以下几个方面：1. 深度摄像头：Kinect内置了一台深度摄像头，它通过发射红外线光束来感知场景中的物体，并根据光的反射时间来计算物体的距离。

深度摄像头可以实时捕捉场景中不同物体的深度信息，从而构建物体和用户的三维模型。

2. 红外发射器和红外摄像头：在Kinect的摄像头中，还有一个专用的红外发射器和红外摄像头组件。

红外发射器会发出结构光，形成一种特殊的纹理网格，这些纹理将投射到用户身上，并在红外摄像头中进行捕捉。

通过分析红外图像中与结构光相对应的图案，Kinect可以推断出用户与设备之间的距离、位置和动作等信息。

3. 麦克风阵列：Kinect还配备了一组高质量的麦克风，通常以圆形或线性阵列的形式排列。

这种阵列设计可以捕捉到来自不同方向的声音，并利用声音的强度差异来判断声源的位置。

通过麦克风阵列，Kinect可以实现语音识别和语音指令功能。

4. 软件处理：Kinect的软件部分包括驱动程序和算法库。

驱动程序负责连接Kinect与电脑或游戏控制台，并实现数据传输。

算法库负责对从摄像头和麦克风阵列获得的原始数据进行实时处理和分析，从而提取出用户的姿势、动作、语音等关键信息。

总的来说，Kinect的工作原理是通过深度摄像头、红外发射器和摄像头、麦克风阵列以及软件处理等部分的协同工作，实时捕捉和分析用户的姿势、动作和语音等数据，从而实现人机交互和体感控制的功能。

《基于Kinect的手势识别与机器人控制技术研究》篇一一、引言随着科技的进步和人工智能的不断发展，人机交互的方式也日趋多样化和智能化。

Kinect作为一种重要的传感器技术，其应用领域不断扩大，尤其是在手势识别与机器人控制方面具有广泛的应用前景。

本文旨在研究基于Kinect的手势识别技术及其在机器人控制领域的应用，为未来的智能人机交互提供理论基础和技术支持。

二、Kinect技术概述Kinect是一种由微软开发的深度传感器技术，广泛应用于游戏、娱乐、科研等领域。

它能够捕捉人体的运动和姿态，具有高精度、高效率、低成本等优点。

Kinect技术通过捕捉人体骨骼运动信息，实现对人体动作的精确识别和跟踪。

三、基于Kinect的手势识别技术研究1. 手势识别的基本原理基于Kinect的手势识别主要依靠对人体骨骼信息的捕捉和分析。

通过Kinect传感器捕捉到的骨骼数据，可以分析出手部关节的位置和运动轨迹，进而实现对手势的识别。

2. 手势识别的关键技术（1）数据预处理：对捕捉到的骨骼数据进行滤波、去噪等处理，以提高数据的准确性和可靠性。

（2）特征提取：通过对手部关节位置、运动轨迹等特征进行提取，形成手势的特征向量。

（3）模式识别：利用机器学习、深度学习等算法，对特征向量进行分类和识别，实现对不同手势的区分。

四、手势识别在机器人控制领域的应用研究1. 机器人控制的需求与挑战随着机器人技术的不断发展，其在工业、医疗、军事等领域的应用越来越广泛。

然而，如何实现人机协同、高效地控制机器人一直是研究的难点。

手势识别作为一种自然、直观的人机交互方式，为解决这一问题提供了可能。

2. 手势识别在机器人控制中的应用方案（1）手势命令的识别与解析：通过手势识别技术，将用户的手势转化为机器人的命令或动作。

例如，通过挥手、指向等手势，实现机器人的启动、停止、移动等功能。

（2）手势与机器人协同操作：通过对手势的精确识别和解析，实现人与机器人的协同操作。

《基于Kinect的手势识别与机器人控制技术研究》篇一一、引言随着人工智能技术的快速发展，人机交互技术已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。

其中，基于Kinect的手势识别与机器人控制技术以其高效、自然的人机交互方式，逐渐受到广泛关注。

本文旨在探讨基于Kinect的手势识别技术及其在机器人控制领域的应用，以期为相关研究提供参考。

二、Kinect技术概述Kinect是微软公司开发的一款体感摄像头，能够捕捉人体动作、姿态、手势等信息，并将其转化为计算机可识别的数据。

Kinect技术具有高精度、实时性、非接触性等特点，为手势识别与机器人控制提供了可能。

三、手势识别技术研究1. 数据采集与预处理通过Kinect设备采集人体动作数据，对数据进行去噪、平滑等预处理操作，以提高手势识别的准确性。

2. 特征提取与分类根据预处理后的数据，提取出手势的特征信息，如关节点位置、运动轨迹等。

利用机器学习算法对特征进行分类，实现手势的识别与分类。

3. 算法优化与改进针对不同场景和需求，对手势识别算法进行优化与改进，如基于深度学习的手势识别算法、基于概率统计的手势识别算法等，提高识别的准确性和实时性。

四、机器人控制技术研究1. 机器人控制系统设计根据应用场景和需求，设计合适的机器人控制系统。

控制系统应包括硬件设备、传感器、执行器等，实现机器人的运动控制、姿态调整等功能。

2. 手势与机器人动作映射关系建立将手势识别结果与机器人动作进行映射关系建立，实现手势对机器人动作的直接控制。

例如，通过挥手、指向等手势控制机器人的运动方向、速度等。

3. 机器人行为规划与决策在机器人控制过程中，需要根据实际情况进行行为规划与决策。

例如，在遇到障碍物时，机器人应能够自主规划路径，避免碰撞；在完成某项任务时，根据任务需求进行动作规划与执行。

五、应用场景分析基于Kinect的手势识别与机器人控制技术在多个领域具有广泛应用。

如：在教育领域，可用于辅助教学、学生互动等；在医疗康复领域，可用于帮助患者进行康复训练、辅助医生进行手术操作等；在娱乐领域，可用于游戏控制、虚拟现实等。

Kinect原理详解1. 简介Kinect是由微软公司开发的一款基于深度摄像头和红外线传感器的体感控制设备。

它能够通过捕捉玩家的动作和声音，实现与游戏、虚拟现实等应用的交互。

Kinect 的原理涉及到深度感知、运动追踪和声音识别等多个方面。

2. 深度感知原理Kinect的深度感知能力是通过红外线投影和红外线摄像头来实现的。

在Kinect设备上，有一个红外线发射器和一个红外线摄像头。

红外线发射器会发射一束不可见的红外线光束，并覆盖整个场景。

当这些红外线光束照射到物体表面时，一部分光会被物体吸收，另一部分光会被反射回来。

红外线摄像头能够接收到这些反射回来的光，并将其转换成电信号。

根据物体与Kinect之间的距离，反射回来的光强会有所不同。

通过测量反射光强度，Kinect可以计算出物体与其之间的距离。

这样就实现了对场景中物体的深度感知。

3. 运动追踪原理Kinect的运动追踪能力是通过红外线摄像头和RGB摄像头的配合来实现的。

红外线摄像头主要用于捕捉玩家的骨骼信息，而RGB摄像头则用于捕捉玩家的图像。

在运动追踪过程中，红外线摄像头会将场景中的人体轮廓提取出来，并识别出骨骼关节。

这些骨骼关节包括头部、颈部、肩部、手臂、手掌、腿部等。

通过对骨骼关节的跟踪，Kinect可以实时获取玩家的姿势和动作信息。

例如，当玩家抬起手臂时，Kinect能够识别出这一动作，并将其转换成相应的指令，用于控制游戏或其他应用。

4. 声音识别原理Kinect还具备声音识别功能。

它内置了多个麦克风阵列，可以接收到环境中的声音信号，并对其进行处理和分析。

声音信号在进入麦克风阵列后，会经过一系列的处理步骤，包括噪声消除、语音增强和语音识别等。

通过这些处理，Kinect能够准确地识别出玩家的语音指令。

Kinect支持多种语音指令，玩家可以通过语音来控制游戏、播放音乐、搜索内容等。

声音识别的原理主要是基于模式匹配和机器学习算法，通过对大量训练数据进行学习和分析，提高了声音识别的准确性和稳定性。

kinect原理
Kinect是一款多功能的视觉传感器，其主要目的是实现基于实时的
视觉/音频处理，它可以实现多种应用，从计算机视觉的基础研究到娱乐
环境。

Kinect的核心技术实现了三个基本功能：深度测量，语音识别和
手势识别。

一、深度测量
Kinect的深度测量功能通过其内置的ToF（Time-of-Flight）技术来
实现。

该技术通过由3个灵活的框架组成的LED模块来发射和接收红外信号，它类似于一个计算机的多路计时器，可以以每秒1000次的频率发射
红外信号，并准确测量信号从发出到收到的时间，从而实现三维深度测量。

这种技术可以精确地测量用户与摄像头的实时距离，从而准确捕捉用户的
动作和肢体语言，从而实现对用户的实时追踪。

二、语音识别
Kinect的语音识别功能由一个内置的8个麦克风和一个发声芯片组成，它具有识别和翻译语音的能力。

在发声芯片内，有一个能够辨别说话
声音的传感器，它可以检测出用户发出的声音，用来进行声音的识别和转换。

此外，它还具有语音识别、语音合成的功能，使用者可以通过语音实
现有效地智能控制。

三、手势识别
Kinect具有高度发达的手势识别功能，通过一个内嵌的ToF技术，
它可以捕捉用户的姿态和动作。

体感（Kinect）技术开发和应⽤简介体感有多种；Kinect是微软做的；⼀微软 Kinect 技术简介Kinect使⼈机交互从⼆维扩展到三维，进⼊到⾮接触的交互体验。

Kinect硬件基本组成：传动马达，⽤于仰⾓控制；彩⾊摄像头；红外摄像头；红外投影机；麦克风阵列（4个）；主板和芯⽚；底座，风扇等；⼯作原理。

Kinect传感器提供三⼤类原始数据：深度数据流（depth stream），彩⾊视频流（color stream），原始⾳频数据（raw audio stream）；分别对应三个处理过程：⾻骼跟踪（Skeletal Tracking），⾝份识别（Identify），语⾳识别（Speech Pipeline）。

Kinect SDK应⽤层API包括三⼤组件：NUI API，SDK的核⼼，⽤来处理彩⾊图像流，深度数据，⾻骼跟踪，控制Kinect设备；Kinect Audio DMO，提供波束成形和⾳源定位功能；Speech SDK，⾳频、语⾳、多媒体API以及微软语⾳识别功能。

初始化API时，设定⾻骼跟踪选项，应⽤程序可以最多同时⾻骼跟踪2个⽤户，获得每个⽤户20个⾻骼关节点的三维坐标。

（Kinect SDK 1.7版本）开发所需技能。

C#，WPF；或C++；常⽤数据结构；常⽤解析⼏何、坐标变换；图形学基础，如位图、像素；熟悉⼀些3D开发环境更好。

系统要求：Kinect SDK可以免费下载；Kinect 传感器可在亚马逊或京东购买；Win7, VS2010以上。

Kinect的视距和⾻骼跟踪范围不是很⼤，⼤体是⼏⽶范围的⼀个⽴体空间。

⼀般开发之初可以先根据获取的⾻骼关节绘制⽕柴⼈，以初步了解开发。

⽕柴⼈就是指返回关节坐标给程序，⾃⼰连线来绘制⼀个⼈形。

Kinect可返回的⼈体关节和⽕柴⼈⽰例如下；⼆体感应⽤简介虚拟应⽤Kinect试⾐镜，基于kinect体感技术的试⾐镜，让客户能够⾼速的试穿⾐服；就是不⽤脱⾐服，可以快速看到⼀件件⾐服穿在⾝上的效果；3D建模3D摄像机， ⽤两个KINECT实现3D摄像机的基本效果；利⽤Kinect对⼈体进⾏3D建模，然后依据⼈体的3D信息，连接对应的塑模设备，塑造出⼈体塑像；机械控制⽤Kinect 操控遥控直升机；Kinect Robo，使⽤Kinect作为机器⼈的头，通过kinect检測周围环境，并进⾏3D建模，来指导机器⼈的⾏动；虚拟乐器空⽓吉他，通过Kinect⼿势操作虚拟吉他弹奏⾳乐；Kinect弹奏中国古代乐器，通过⼿势的改变能够演奏出不同中国古代乐器的声⾳；计算机相关应⽤Kinect⼿势操作浏览器，通过Kinect⼿势对浏览器进⾏翻页，下拉，放缩等操作；Kinect体感控制看⽚，应⽤在⼿术室，⼿术者可通过体感控制查看患者的影像资料；因为戴⼿套的情况下不⽅便⽤⿏标和键盘操作电脑；虚拟实验Kinect蜡笔物理，使⽤Kinect⼿势画图，通过体感控制所画图形，并使之具有物理特性，⽐⽅重⼒，吸引⼒等；也可以将主持⼈与背景图合成，实现类似天⽓预报导播。