Minha apresentação sobre o desenvolvimento utilizando o Kinect

1. Desenvolvendo com Kinect
Gabriel Schade Cardoso

2. Quem é Gabriel Schade Cardoso?
Gamer
Certificações C# e
Bacharel e Mestrando HTML 5 + Javascript
GUI
.NET
Dev - 4 anos Dev – 1 ano e 2 meses Futebol freestyler - 6 anos
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3. Conceitos
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4. Interfaces
Command Line Interface Graphical User Interface Natural User Interface
GUI
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5. Interfaces
As aplicações que oferecem
interfaces NUI, como o próprio
termo diz, devem ser naturais aos
usuários, oferecendo formas de
interação com a aplicação que seja
Command Line Interface independente de conhecimento
Graphical User Interface Natural User Interface
GUI
computacional.
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6. Microsoft Kinect
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7. Microsoft Kinect – o herdeiro
Prime Sense Microsoft Kinect
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8. Como o Kinect vê o mundo
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9. Captura de profundidade
Light Coding;
RGBD;
Reconhecimento do esqueleto.
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10. O Software
Apesar de utilizar o hardware herdado da
PrimeSense, o Kinect possui um processamento
próprio para o reconhecimento de “esqueletos”.
A Microsoft treinou uma rede neural com a
utilização de diferentes mokaps, para que fosse
possível reconhecer esqueletos de diferentes
tamanhos.
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11. SDK
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12. Kinect for Windows SDK
 KinectSensorCollection;
 KinectSensorChooser;
 Streams:
 Audio
 Interaction
 Color
 Depth
 Skeleton
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13. Kinect Sensor Collection
 Na classe KinectSensor existe uma propriedade estática
chamada KinectSensors que exibe a coleção de sensores
conectados ao computador;
 A classe KinectSensor define o modelo virtual do sensor
Kinect;
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14. Kinect Sensor Chooser
 O KinectSensorChooser é uma classe utilizada como
seletor do Kinect;
 Automatiza a captura de um sensor ativo, cada sensor
possui um Id para gerenciamento.
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15. Navegação – (Audio e Interactions)
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16. Kinect Audio Source
Reconhecimento de voz; (necessita do
SpeechRecognition SDK)
Reconhecer a direção de uma fonte de áudio;
Reconhecer o volume de uma entrada de áudio;
Microfones
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17. Audio – Reconhecimento de voz
1. Inicializar a Engine de reconhecimento de voz
do SDK com o idioma que será reconhecido;
2. Construir uma gramática com todos os
comandos que serão reconhecidos;
3. Inicializar o Audio do Kinect e inserir sua Stream
na engine de reconhecimento;
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18. Audio- Direção do Áudio
Beam Angle:
 Obtém o ângulo {-50,50} da direção que o sensor está definido
para ouvir;
 Por padrão o sensor se definirá automaticamente para o local de
onde o som mais alto está vindo, mas é possível que ele seja
definido manualmente;
 Há um evento para quando esta propriedade é alterada.
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19. Audio- Direção do Áudio
AudioSource Angle:
 Obtém o ângulo {-50,50} da direção que o som está vindo;
 Ao contrário do Beam Angle esta propriedade zera quando a
entrada do áudio acaba;
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20. Kinect Interactions
 Foi lançado dia 18 de março de 2013;
 Provê facilitadores para interações do Kinect através de
controles que reconhecem determinados gestos;
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21. Detecção da Mão
Cursor padrão Pressionado
Pressionando Segurando
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22. PHIZ – Physical Interaction Zone
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23. Demo – Navegação e Áudio
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24. Streams
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25. Color Stream
 Fluxo de cores do sensor, possui diversos formatos;
RGB YUV Bayer
32 bits por pixel 16 bits por pixel 32 bits por pixel
640x480 FPS: 30 640x480 FPS:15 1280x960 FPS:12
1280x960 FPS:12 640x480 FPS:30
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26. Color Stream – InfraRed
 Fluxo de infravermelho não é um fluxo de dados a parte e
sim uma configuração do fluxo de cores;
IR
16 bits por pixel
640x480 FPS: 30
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27. Depth Stream
 Fluxo de profundidade busca a distância em milímetros
dos elementos no ambiente;
640x480 320x240 80x60
FPS: 30
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28. Depth Stream
 Configuração para Default mode e Near mode;
 Reconhece até 6 pessoas.
 Player Segmentation Data
 cada pixel de
profundidade possui
um valor de 0 a 6.
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29. Demo – Color & Depth Streams
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30. Skeleton Stream
 Apesar de reconhecer 6 usuários o Kinect rastreia as
articulações de no máximo 2 usuários.
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31. Skeleton Stream
 De pé ou sentado, mas olhe para o sensor!
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32. Skeleton Stream - Joints
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33. Skeleton Stream
Pose / Postura Gestos
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34. Detecção de Poses
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35. Detecção de Poses
 Não há nenhuma forma simples nativa para se fazer a
detecção de poses ou gestos genéricos.
 Qual a grande dificuldade?
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36. Detecção de Poses
 Algoritmos que utilizo em minha própria engine para
reconhecimento:
1. Cálculo do ângulo entre 3 articulações nos planos
frontal, lateral e superior através Lei dos Cossenos;
2. Cálculo do ângulo através do Produto Escalar entre
vetores 3D.
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37. Lei dos cossenos
Utiliza-se três articulações e suas posições espaciais
(X, Y e Z) para definir triângulos sobre os planos
XY, XZ e YZ, estes planos são definidos através de uma
projeção ortográfica paralela;
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38. Projeção Ortográfica Paralela
 Corta-se um dos eixos (X, Y ou Z) e projeta-se os pontos sobre o
plano dos outros 2 eixos restantes.
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39. Lei dos cossenos
Exemplo de triangulo formado na visão frontal
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40. Produto Escalar
• Utiliza-se três articulações e suas posições espaciais (X, Y e Z) para
definir os vetores 3D utilizados para calcular o ângulo.
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41. Demo – Final
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42. Dicas
 Utilizar o Kinect Studio para Debug;
 Utilizar as DLLs KinectToolkit e KinectToolkitControls;
 Utilizar a DLL KinectToolbox;
 Utilizar as minhas DLLs (por que não? :D);
 Procurar também sobre o Kinect Fusion e Face Tracking;
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43. Muito Obrigado!!
/gabrielschade
/gabrielschade
/gabrielschade
/gabrielschade
/gabrielschade
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