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現在、深度マップを提供するProcessingKinectライブラリを使用しています。可能であれば、それをどのように使用して2Dスケルトンを作成できるのか疑問に思いました。ここではコードを探していません。これらの結果を達成するために使用できる一般的なプロセスです。

また、これまでにいくつかのKinectゲームでこれを確認したことを考えると、複数のスケルトンを同時に実行することは難しいでしょうか？

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免責事項：この質問に対する回答がまだ得られなかった理由は、おそらくそれが現在の研究上の問題であるためです。したがって、直接的な回答を提供することはできませんが、このトピックに関するいくつかの情報と有用なリソースを支援するよう努めます。

デプスマップからスケルトンを作成するには、主に2つの異なるアプローチがあります。1つ目は機械学習を使用することで、2つ目は純粋にアルゴリズムです。

機械学習の場合、事前に決められた動きをする人々の多くのサンプルが必要であり、それらのサンプルを使用してお気に入りの学習アルゴリズムをトレーニングします。これは、MicrosoftがXBox（ソース）で採用および実装したアプローチです。これは非常にうまく機能しますが、信頼性を高めるには何百万ものサンプルが必要です...かなりの欠点です。

「アルゴリズム」アプローチ（トレーニングセットを使用せずに理解する）は、さまざまな方法で実行でき、研究上の問題です。多くの場合、考えられる体の姿勢をモデル化し、それを受け取った深度画像と一致させようとすることに基づいています。これは、PrimeSense（kinect深度カメラテクノロジーの背後にいる人々）がスケルトントラッキングツールNITEのために選択したアプローチです。

OpenKinectコミュニティは、このトピックに関するいくつかの興味深い研究資料をリストするwikiを維持しています。OpenNIメーリングリストのこのスレッドにも興味があるかもしれません。

スケルトン追跡ツールの実装を探しているなら、PrimeSenseは彼らが作ったNITE（クローズドソース）をリリースしました：それはOpenNIフレームワークの一部です。これは、スケルトントラッキングを含むほとんどのビデオで使用されているものです。同時に最大2つのスケルトンを処理できると思いますが、確認が必要です。

于 2011-01-15T01:42:00.343 に答える
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最善の解決策は、OpenNIを必要とするFAAST（http://projects.ict.usc.edu/mxr/faast/）を使用することです。私はOpenNIを自分のコンピューターで動作させるのに苦労しました。CodeLaboratoriesのCLNUIを使用したアプローチはまだ見ていません。

于 2011-04-23T14:32:07.017 に答える
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アルゴリズムによるアプローチはhttp://code.google.com/p/skeletonization/ですが、深度マップはサーフェスのみを表し、閉じたオブジェクトは表していないため、問題が発生する可能性があります。

于 2011-08-03T17:58:19.667 に答える