新手Kinect学习记录(一).——工作原理

本文是作者学习Kinect的初步记录,主要探讨了Kinect的三大数据——深度数据(用于骨骼追踪)、彩色视频(人脸识别)和原始音频(语音识别)。通过对深度数据的分析,解释了Kinect如何识别人体并进行骨骼追踪,同时澄清了Kinect并非依赖人体体温红外识别的误解。此外,简要提及了彩色视频和音频数据在人脸识别和语音识别中的应用。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

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​​                                             &nb

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