其后我們關(guān)掉骨架提取的功能，使用率大幅降低到只有25%。經(jīng)過進(jìn)一步性能分析的工作，我們證實了瓶頸的來源就是骨骼提取。不幸地，骨骼提取的算法并不是開源的，而是被PrimeSence所保護(hù)。所以我們并不能通過修改原代碼或是把算法放到FPGA里以達(dá)致降低處理器使用率的效果。　　

 

　　解決方法
　　為了解決這個問題，我們嘗試選擇性地使用原始數(shù)據(jù)。原來數(shù)據(jù)傳遞方式是用戶產(chǎn)生器(User Generator)直接從深度圖像產(chǎn)生器(Depth Generator)得到原始數(shù)據(jù)。新的方法就是設(shè)立一個仿真深度圖像產(chǎn)生器(Mock Depth Generator)。它會仿真成原來的產(chǎn)生器，而用戶產(chǎn)生器則從它得到數(shù)據(jù)。

　　當(dāng)Kinect得到新的數(shù)據(jù)，它會將數(shù)據(jù)傳給深度產(chǎn)生器，然后后者會發(fā)給仿真深度圖像產(chǎn)生器。而每隔一個幀，仿真深度圖像產(chǎn)生器會將得到的數(shù)據(jù)傳給用戶產(chǎn)生器。換言之，兩幀從Kinect上得到的數(shù)據(jù)，只有一幀會真正被用作提取骨架，而另一幀將會被忽略。

　　這個做法雖然令幀率降低到15，但處理器使用率卻降至只有50%。而且經(jīng)過我們的驗證，幾乎沒有出現(xiàn)丟幀的情況，即使出現(xiàn)亦沒有影響到提取骨架節(jié)點的質(zhì)素。經(jīng)過這個特殊處理，我們確定在這平臺使用Kinect是可行的，甚至還可提取額外的處理器資源用以其他運(yùn)算工作。

　　設(shè)計和實現(xiàn)

　　概述
　　系統(tǒng)通過Kinect獲取深度影像，并使用應(yīng)用程序OpenNI從深度影像中提取用戶的骨架。在獲取的骨架中，我們選取左右手、肘、肩六個關(guān)節(jié)點?？偟膩砜?，用戶完成了一個手語，通過Kinect和OpenNI，系統(tǒng)將記錄一系列的幀，每一幀由左右手、肘、肩六個關(guān)節(jié)點的三維空間向量組成。用戶每一次完成同一個手語都會有差別，所以我們在特征提取之前需要對記錄的幀進(jìn)行常態(tài)化處理。我們使用支持向量機(jī)(SVM)對提取的特征向量進(jìn)行分類。每一類表示一個手語。圖2描述了整個手語識別的流程?！　?/p>

 

　　手語獲取
　　雙手交叉握于腹部前方。這一動作我們稱之為“預(yù)備動作”，表示手語的開始和結(jié)束。為了避免潛在的識別錯誤，我們要求每相鄰的兩幀(0.13s)，用戶至少移動5厘米。如果用戶做預(yù)備動作超過100幀(6.67s)，系統(tǒng)將會停止獲取手語數(shù)據(jù)。

　　數(shù)據(jù)處理
　　正如我們之前提到的常態(tài)化處理，我們將獲取的一系列幀通過均分和插入的方法統(tǒng)一成121幀，即2178個三維空間向量。我們對常態(tài)化處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，產(chǎn)生1694個特征向量。最后我們將所有的特征向量放在一個矩陣?yán)?，用于SVM分類。

　　手語訓(xùn)練和分類
　　LIBSVM是一個用于支持向量機(jī)的集成軟件，支持多類分類。用戶使用LIBSVM提供的庫，可以更容易地使用SVM。我們使用“svm-train”讀取輸入文件(Input File)，生成模型文件(Model file)。我們的輸入文件包含1694個特征向量。我們對每個手語單詞訓(xùn)練20到30次。到目前為止，我們總共訓(xùn)練了48個手語。我們可以通過訓(xùn)練更多的手語擴(kuò)展我們的數(shù)據(jù)庫。

　　使用“svm-predict”可以預(yù)測用戶所做的手語屬于哪一類。

　　參考文獻(xiàn)：
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　　[5]Hardware Requirements of Kinect[R/OL].http://www.microsoft.com/en-us/kinectforwindows/purchase/sensor_setup.aspx
　　[6]FPGA-based MP3 Player[R/OL].http://cegt201.bradley.edu/projects/proj2010/fpgamp3/FPGAMP3_Project_Report.pdf
　　[7]Altera wiki - MP3 player[R/OL].http://www.alterawiki.com/wiki/MP3_Player