標籤：kinect 體感
這是本部落格的第一篇翻譯文檔，筆者已經苦逼的竭盡全力的在翻譯了，但無奈英語水平也是很有限，有不對或者不妥當不準確的地方必然會有，還懇請大家留言或者郵件我以批評指正，我會虛心接受。謝謝大家。
原文網址：https://msdn.microsoft.com/en-us/library/dn782041.aspx
2014年10月由微軟發布的Kinect for Windows 2.0 SDK中包含如下文所述的新特性、新工具以及新文檔。
本次發布的改進：
1、Windows市集的支援 通過此版本的Kinect for Windows，你可以針對Windows商店開發並發布Kinect應用程式。我們看到開發人員所創造的東西，一定會異常的興奮。除了語音外，所有的Kinect感應器和其SDK的功能在此應用程式介面上都是有效可用的。想要查看關於使用Kinect開發的Windows商店應用的更多資訊，請點擊：http://go.microsoft.com/fwlink/?LinkId=517592
2、Unity的支援 這是有史以來第一次，Kinect的API通過一個Unity的Package檔案可以被應用到Unity專業版的開發中。我們很興奮，可以將這樣的平台提供給我們的開發人員。Kinect for Windows的API核心功能，可視化手勢構建器和臉部辨識可以在Unity的應用中被調用。Unity外掛程式可以點擊右側網址下載：http://go.microsoft.com/fwlink/?LinkID=513177
3、.Net APIs 對於此類API，很多過去從事工作與託管API有關聯的開發人員應該覺得熟悉。我們知道這是我們能夠獲得的最快的開發環境之一，並且很多正在發展的商店在這一領域現在擁有許多的資本投入。Kinect和其感應器的所有功能都可以在此API中被應用。
4、Native APIs（原生API）註：Native API是指以二進位方式，函式庫（DLL）直接開放的應用程式開發介面，可以直接由C/C++來呼叫存取使用。
許多Kinect應用程式需要玩家像在寫原生C++代碼一樣火力全開。我們很高興能夠分享Kinect原生API的這種迭代方法。這類API的形式和結構與託管API集合相同，但它允許開發人員的程式能夠達到C++代碼啟動並執行最大速度。這類API和v1.x版本的Native APIs有很大的不同，他們更容易被使用者去使用。Kinect和其SDK的所有功能都可以在此API中被應用。
5、音頻 Kinect和SDK提供了麥克風陣列技術和訊號處理技術最好的成果——虛擬、基於硬體的高指向性的麥克風，它可以識別出聲源的方向。另外，對於輸入的語音，Kinect提供了高品質的語音辨識。
6、面部APIs 從v1版本的SDK延伸擴充了很多，面部APIs提供了豐富功能來適應面部的各種情況。在面部APIs中，開發人員能夠以感應器的視角來偵測面部，校準為5個單獨的面部標識，並且即時的跟蹤方向。高清的臉部辨識技術將每張臉分為94個單獨的形態單元，來建立一個和使用者高度相似的臉部網格模型。這個網格模型能夠被實施跟蹤，來體現使用者豐富的面部肌肉運動以及富有表達性的表情。
7、手部姿勢指標的支援 如果你想要通過手部的姿勢指示操控你的應用程式，Kinect for Windows v2已經針對這點做出了改進。可以通過SDK中內建的例子來瞭解怎樣使用手部指示來功能化你的應用程式，新版本的SDK增加了手部關節的骨骼節點識別。
8、Kinect Fusion註：Kinect Fusion技術在支援GPU加速的機器上能夠對物體進行即時的三維建模。
通過Kinect for Windows的新版本，你可以建立和部署Kinect Fusion類的應用程式。相比於1.x版本的Kinect Fusion，我們提供了更高的解析度，更好的網路攝影機追蹤和效能。
9、Kinect Studio Kinect Studio從v1時代就已經開始了重大的修改，目的是為了能夠hold住新的感應器並且為使用者提供更好的定製體驗服務和控制感。新的使用者介面在不同的工作區域和使用者模式提供了更大的靈活性。比如說，現在可以比較兩個並行的2D或者3D視圖，或者建立一個一種預設的布局來滿足自己的需要。監測，記錄，重放資料流的分離，為我們提供了更多的功能，比如文檔級和流級的中繼資料。時間軸功能：輸入焦點和輸出點來控制播放重放功能中的哪一部分；暫停點，可以讓你在多處設定想要暫停（懸掛）的點；標記點，可以讓你及時的附加中繼資料給不同的點。這種時間軸的預覽也會體現出迴圈播放和額外的2D/3D可視化設定。
10、Visual Gesture Builder（預覽版） 引入visual Gesture Builder（視覺姿勢產生器），使用機器學習和身體幀資料來定義一個姿勢。眾多的身體資料被與姿勢相關的中繼資料標記，這些中繼資料會被機器學習裝置在姿勢產生階段應用以從身體資料中提取一個姿勢定義。姿勢定義可以在隨後的姿勢檢測啟動並執行時候被應用，也就是被你的應用程式調用，來檢測一個或多個姿勢。然而在姿勢檢測的時候應用機器學習是不適合心臟虛弱的人的，我們提供了一種快速建原型的途徑。使用Vgbview，你可以不通過任何寫代碼的操作就標準化你的姿勢定義。有關詳細的示範視頻和VGB使用白皮書，請參見：https://social.msdn.microsoft.com/Forums/en-US/02e0302a-e3bd-46d3-9146-0dacd11d2a8d/deep-dive-videos-and-whitepaper-for-visual-gesture-builder?forum=kinectv2sdk
11、樣本 通過SDKBrowser，我們可以獲得一個廣泛的樣本，包含一系列的架構和語言。
- Audio Basics-(D2D, WPF)
- Audio Basics (IStream) -D2D
- Audio Capture-Console (Raw)
- Body Basics-(D2D, HTML, WPF, XAML)
- Color Basics-(D2D, HTML, WPF, XAML)
- Controls Basics-(DX, WPF, XAML)
- Coordinate Mapping Basics (D2D, HTML, WPF, XAML)
- Depth Basics (D2D, HTML, WPF, XAML)
- Discrete Gesture Basics (WPF)
- Face Basics (D2D, HTML, WPF)
- HD Face Basics (WPF, XAML, XAML-CPP)
- Infrared Basics (D2D, HTML, WPF, XAML)
- Kinect Fusion Basics (D2D)
- Kinect Fusion Explorer (D2D, WPF)
- Speech Basics (D2D, WPF)
Kinect學習筆記之二Kinect for Windows 2.0新特性
