자신에 대한 고찰

계속해서 DepthStream을 활용한 내용을 다루고 있습니다. 물론 지난 시간에는 Winform을 이용해서 chart에 히스토그램을 표현해봤습니다. 하지만 이런 것보다 키넥트를 활용한 작업에서는 무엇보다도 사람을 인지하는 것이 필요합니다. 어떤 원리로 사람을 인지할 수 있을까요? 지금까지 배워온 것을 토대로 한다면 ColorStream과 DepthStream간의 연산을 통해서 사람의 형상만 따올 수 있다면 어떨까요? 이번 포스팅에서는 그런 내용에 대해서 다뤄보겠습니다. 우선 프로젝트를 연후 MainWindow를 가로로 길게 확장시킵니다. 그 후에 Image 컨트롤를을 3개 삽입해야 합니다. 물론 첫번째에는 Colorstream, 두번째에는 DepthStream 마지막으로는 그것을 논리연산을 취한게 들어..

지난 포스팅에서 Kinect Paint에 관한 내용을 다루려고 했는데 생각보다 복잡하네요. 대신 기본적인 컬러스트림을 뽑아오는 내용에 대해서 다루고자 합니다. QuickStart 강의에서 다룬것과 달리 이번 내용에서는 순전히 Microsoft.Kinect 레퍼런스만 가지고 컬러스트림을 뽑아보려고 합니다. 우선 기본적으로 전제해야 할 사항은 앞으로 진행될 모든 프로젝트가 WPF에 맞춰서 것이라는 겁니다. 그래서 모든 프로젝트를 하기에 앞서서 기본적으로 세팅해줘야할 사항이 있습니다. 우선 아래와 같이 WPF Application을 선택해주고 하단부에 있는 솔루션 디렉토리를 만드는 것을 체크해제합니다. 별로 필요가 없는 것 같습니다. 이제 만들어집니다. 다음으로 해야될 것은 reference에 Microsof..

QuickStarts 마지막편인 AudioFundamentals 부분입니다. 여기까지만 제대로 들었으면 기본적인 키넥트의 기능을 코드로 또는 xaml로 간단하게 구현하는 건 쉬울 겁니다. 이번 시간에 다뤄볼 내용은 주로 소리 녹음과 언어 인지에 관한 항목입니다. 기존에 윈도용 키넥트 SDK를 정확히 설치했다면 이런게 깔릴거고 여기서 Speech Recognition 항목이 언어 인지를 가능하게끔 합니다. 물론 영어만요.. 우선은 키넥트에서 소리를 인지하는 상황을 보겠습니다. 첫번째 시간에도 말했었지만 키넥트에는 총 4개의 Microphone Array가 존재합니다. 그리고 그 4개를 이용해서 소리의 발원지를 찾아냅니다. 크게 키넥트에서 소리의 위치를 찾는데 이용하는 정보는 두가지입니다. 첫번째는 Soun..

지난 포스팅까지는 카메라와 개체와의 거리를 정보로 인지하는 Depth에 관한 내용을 다뤘었는데 이번에 하는 내용은 인체의 골격을 이용해서 이미지를 붙이고 정보를 얻는 Skeletal Tracking에 대해서 다뤄보도록 하겠습니다. 키넥트에선 인간의 골격을 총 20개의 부분으로 나눠서 인지합니다. 그걸 하나의 집합처럼 묶어서 처리하는 것이지요. 그래서 x,y,z 이렇게 3축으로 나눠진데 센서 인지범위에 따라 각 골격과 센서간의 거리가 결정됩니다. 그리고 각 관절에 대한 정보를 세가지 상태로 나눠서 받을 수 있습니다. 그 관절을 따라가면서 또는 따라가지 않고, 아니면 적외선 방식으로 따라가는 방식이 있다고는 합니다. 그런데 사실 샘플을 돌려보신 분은 아시겠지만 적외선 방식은 사람의 위치를 정확히 인지하는 반..