Re: [閒聊] xbox 360 的 Kinect 技術
※ 引述《wahaha99 (我討厭人類)》之銘言:
: 是說 XBOX 360 的 Kinect 技術
: 在十幾年前就有了
: 但沒看過有人用Kinect來做3D捕捉
: Kinect 好像也沒有出後續的設備
: 到現在 Hololive 在用的家用3D
: 都還常常出包
: 有沒有人能說說看, Kinect 技術為何沒有被應用在 VR、3D捕捉?
: (還是其實是有的?)
: 畢竟當年就是 xbox 360 的一部分,
: 現在的技術要做只會更便宜才對
已經是十幾年前看的東西了,憑記憶寫的,如果有錯請再幫忙糾正
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簡單來講是 Kinect 為了能夠以 200 FPS 以上的速度辨認肢體動作用了神奇演算法
但是這個演算法只有特定條件下才能用,比方說相機不能在辨識同時大幅度移動
當時一般辨識肢體動作的演算法大概長這樣:
原圖畫面→從畫面裡剪出人形→辨識特徵(手、腳、頭等等)→照肢體位置辨識動作
先不說辨識動作了,光是辨識特徵就可以花一堆時間
(比方說手離鏡頭遠近、出現在畫面哪裡、是什麼角度等等)
然後 Kinect 必須要用廉價相機外加四肢沒有裝感應器的條件下高速辨識
結果當時有點軟不知道哪個天才工程師居然想出一個神奇方法
他們首先找了幾個演員在 Kinect 前面把所有想的到的動作都作了一遍
然後用建模從得到的動作裡生成不同體型的動作
(比方說這些演員沒有瘦子,就用建模虛構一個瘦子,然後模擬出瘦子的動作)
印象中最後他們搞出了兩百萬筆資料,就用這些資料訓練出了 Kinect 用的辨識模型
用這模型包了辨識特徵和動作兩個最花時間的工作
等到玩家實際在 Kinect 面前玩的時候, Kinect 做的事就是照模型猜出玩家當時動作
然後這模型只是單純的二十層決策樹, 360 執行起來可以做到 200 FPS
自然就達成了遊戲中需要的辨識條件-平價硬體、要快、而且不需要拿感應器
(順帶一提,有點軟後來把這技術拿去電腦視覺學界最著名的發表會 CVPR 發表
很理所當然地拿下了那年的最佳論文獎)
但是反過來說,因為辨識特徵和動作用的模型都是針對 360 遊戲環境特別開發的
當然不適用於 VR 這種相機會動來動去、光是角度就不知道要照幾張畫面出來的辨識環境VR 最終也會有 VR 能夠套用的辨識技術,不過那很有可能就不是跟 360 用同一套了
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所謂FPS就是「每學期當人比率」(Flunk ratio Per Semester),
是參考老師評價的重要指標之一。
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推
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現在Ai發展已經遠超了
感謝分享
超強
這作法真的很天才
不過我覺得 Kinect 最猛的是 放在空房間可以辨識有人型活動
跡象 XD 每次看到這種影片就覺得非常real
當初能想到這樣解決的工程師真的天才
很有趣的做法,每次看見這種偷吃步都覺得工程師很天
才XDD
推 超酷XDD
最可惜的體感真的是kinect 現在的晶片跟技術又進步不少
繼續發展還是很有搞頭
微軟有些覺得當下沒明顯的發展前途就砍掉吧 Kinect HoloLens
Sureface Duo/Neo都這樣就砍了
NS2有專利說要搞鏡頭辨識
推
推,漲知識了
推
居然是這樣建模 當年真有趣
肯定你記錯 我研究所用kinect這麼久
從不知道他傳輸頻寬能收200fps
能穩定收640x480 30fps深度圖就不錯了
上面提的 200 FPS 是辨識演算法的速度,不是 Kinect 本身畫面的傳輸速度 CVPR 的原論文在
https://ieeexplore.ieee.org/document/5995316※ 編輯: Rabby250 (219.104.141.36 日本), 02/11/2025 12:11:21
用1/200秒時間算完
然後花(1/30-1/200)秒等下張影像lol
push
推,原來如此
當年我還很懷疑,360的性能有好到能及時演算這種動態捕捉
原來是這樣解的
這種解法雖然很好想到,但能實際做出來的工程師才能稱
為天才
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[討論] 18.2 AI 上線昨天大耳朵新上架的影片 內容講 18.2 的 AI 分享 就是 apple lens 有個疑問 16 系列的可以長按相機控制鍵![[討論] 18.2 AI 上線 [討論] 18.2 AI 上線](https://img.youtube.com/vi/kRxIWweq5GU/mqdefault.jpg)
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Re: [XBOX] Kinect是整個電玩產業最大的貢獻之一這東西最尷尬的就是本來是為了體感遊戲開發出來的設備,但遊戲沒開發幾款,都是些 切水果或者跳舞的遊戲,所以最後都被各大實驗室拿來作為研究用途的器材XD 我還記得我大學畢業論文就是用Kinect 2.0做的,當時那個年代一台Kinect就包含了解 析度1920x1080的彩色影像,深度攝影機也有512x424的解析度,而且價格便宜,一般人 也能買台來玩玩看,簡單說就是俗擱大碗,所以很多實驗室都拿Kinect來研究影像辨識14
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