Kinect Microsoft’un oyuncuların hareketlerini belirleyip oyunun içine sokan, Xbox 360 sahipleri için bir cihaz. Bununla oyuncular tüm vücut hareketleri ile oyuna dahil olarak oynayabiliyorlar. Tabi her saat 1000’er tane satılan bu cihazın teknolojisi de oldukça merak uyandırıyor.
Microsoft Kinect’in derinlik belirleme tekniği ile ilgili bilgiler yayınlamış.
İskelet izleme algoritması, Kinect’in kızılötesi sensörlerinden aldığı görüntüde her pikseli belli bir vücut parçasına tanımlayarak, her parçanın derinliğinin bilindiği kaba bir görüntü oluşturuyor. Tabi algoritmanın çalışma biçimi uygulamalara bağlı olarak da ayarlanabiliyor. Böylelikle sadece vücudun üst kısmını takip eden bir oyun, alt kısmı da birleştirip tek parça olarak vücudu takip edebilir.
Her piksel, bazı belirli özelliklere ne kadar uygun olduğu konusunda test ediliyor. Böylelikle bir pikselin vücudun neresinde olduğu vs. Her bir özellik için skor “randomnised decision forest” (Rastgeleleştirilmiş karar ormanı gibi bir çevirisi var) içinde aramalarla birleştiriliyor. Bu orman, belli özelliklerde bir pikselin vücudun belli bir parçasının özelliklerine uyup uymayacağı ile ilgili kararlar barındıran bir veri tabanı.
Araştırmacılar sistemi hareket hareket yakalama verisi koleksiyonu ile geliştirmiş. İlk olarak 500 bin çerçevelik bir veri toplamışlar ve hareketleri dans, vurma, koşma şeklinde kataloglamışlar. Daha sonra da 5 santimetreden daha yakın hareketlerin olduğu çerçeveleri temizleyerek 100 bin çerçeveye indirmişler.
Vücut parçaları bir kez tanımlandığında, sistem bir 3D iskelet oluşturmak için eklemlerin olası konumlarını hesaplıyor. Xbox algoritmayı önceki vücut tanıma tekniklerinden 10 kat daha hızlı olarak, saniyede 200 kez çalıştırıyormuş. Bu şekilde de oyuncuların hareketleri, onları oyuna dahil etmeye yeterli hızda takip edilebiliyor.
Kinect’i geliştiren takım ileride de sistemin doğruluğunu arttırmayı planlıyor.
Aşağıdaki video Kinect’in derinlik belirlemesi ile ilgili bir video. Şurada da geliştiricilerin konu ile ilgili bir dökümanı var.
