FDA批准微软Kinect用于医疗康复领域
基于Kinect的人体姿态识别技术研究
基于Kinect的人体姿态识别技术研究人体姿态识别是指计算机通过摄像头或传感器获取到的人体图像信息，通过算法进行处理和分析，最终将人体姿势信息转化为计算机可读的数字信号。
这项技术的应用非常广泛，在人脸识别、运动员训练、智能游戏、虚拟试衣间等领域都有重要的应用价值。
近年来，基于Kinect的人体姿态识别技术逐渐成熟，并得到了越来越广泛的应用。
一、Kinect技术介绍Kinect是由微软公司研发的一项人体姿态识别技术，采用了深度摄像头、RGB 摄像头和麦克风组成的复合传感器，能够实时获取周围环境和人体的三维信息并进行实时处理。
这项技术首次应用到Xbox 360游戏机上，使玩家可以通过身体动作控制游戏角色的动作，后来也被应用到Windows应用程序中。
Kinect技术的一个重要特点是无需手持设备或穿戴传感器，使得用户可以自然而然地进行交互，让人机交互更加自由和便捷。
二、Kinect技术在人体姿态识别中的应用1、人脸识别Kinect技术可以通过识别人脸的关键点和表情来实现人脸识别。
如果与生物度量技术相结合，比如指纹、虹膜、声纹等技术，可以更加精确地进行身份验证和身份识别。
2、运动员训练人体姿态识别技术可以通过检测人体关节点的位置和姿态来进行运动员训练，为运动员定制个性化的训练计划。
例如，对于篮球运动员的训练，Kinect技术可以检测球员的运动轨迹和投篮姿势，分析其动作是否正确，并提示改进方法，从而提高运动员的技术水平。
3、智能游戏Kinect技术主要是应用于游戏领域，通过跟踪玩家的身体动作来进行游戏，使得玩家享受到了更加自由和便捷的游戏方式。
例如，Kinect体感游戏《舞动吧！大象》就是通过跟踪玩家的身体动作来进行体感游戏，让玩家更加沉浸到游戏世界中。
4、虚拟试衣间人体姿态识别技术还可以被应用于虚拟试衣间中。
消费者只需要站在Kinect摄像头的视野范围内，就能够在屏幕上查看自己的虚拟试衣效果。
通过Kinect技术对消费者的身体姿态的检测，可以准确地调整试衣间中的虚拟衣服，使其更加贴合消费者的身体尺寸和曲线。
微软与美国空军共同研发kinect治疗系统
微软与美国空军共同研发kinect治疗系统
我们都知道,微软的Kinect是被不同的人用于各种领域。
从Xbox 360游戏到使用app的购物中心,Kinect的潜力一定是无限的。
现在,微软正在与美国空军开发Kinect治疗系统,它可以给受伤的士兵和老兵直接在家中进行身体上的治疗。
“微软正在进行研发和营销资源,来确保(国防部)意识到该产品的功能,以及我们的合作伙伴社区的广度,它包括系统集成商,”菲尔?西说道,微软的公共问题。
“有针对性的场景包括和治疗相关的功能,但是他们也跨度训练和仿真的、交互式的用户接口,等等。
”
难以来陆军基地或去医疗中心接受治疗的伤兵和老兵现在可以在家中接受治疗。
与xbox360或有软件的电脑相连接的微软Kinect 一定会改变他们的生活。
/news/27506.html。
微软正式发布Kinect for Windows及SDK
微软正式发布Kinect for Windows及SDK10月9日，微软正式在中国发布了Windows版Kinect感应器。
从现在起，企业可以充分利用Kinect 体感功能，为中国客户开发和部署商业解决方案。
同期，微软还发布了最新版本的Kinect for Windows软件开发工具包(SDK)，以及供全球下载的运行时间。
Kinect for Windows平台支持企业和开发者利用PC及其它Windows终端使用Kinect，以开发更多应用给用户带来更多创新体验。
Kinect for Windows平台包括Kinect for Windows感应器，Kinect for Windows 开发工具包(SDK)，以及商用许可。
Kinect for Windows能够帮助用户通过手势和语音与计算机进行自然交互，从而向各行业领导厂商提供全新的交互工具以改变其客户和员工的人机交互方式。
Kinect for Windows的发布意味着用户不再局限于使用键盘、鼠标或触控屏幕进行计算机操作，使用者只需给出口令即可完成应用命令操作。
如果他们想要在屏幕上移动对象，只需通过手势即可完成。
这一创新性的自然界面人机交互开启了全新的计算应用体验类别，其中包括：• 零售行业——与零售商店和公共场所数字标牌信息亭进行远程互动;• 医疗行业——充分利用语音和手势功能进行远程诊疗，以确保无菌环境和免控制要求;• 利用Kinect for Windows的人体跟踪功能来开发培训和模拟工具，如物理疗法应用、员工学习模块或体育健身应用;• 教育领域——在教室中，对数据进行可视化和操纵。
Kinect for Windows感应器中国地区建议零售价格为人民币1930元，可在京东商城网站购买。
Kinect for Windows感应器提供了Windows开发者所要求的功能和特性，其中包括：用户可在无需接触键盘或屏幕的情况下进行人机交互(例如在会议室、手术室或办公室)的近距离功能。
微软Kinect新增手语识别功能
微软Kinect新增手语识别功能
随着微软Kinect体感技术的日渐成熟，我们已经可以在多种场景下看到Kinect 的运用。
而Kinect的运用场景当中，很大一部分还是用来帮助一些病患让他们能够更加快速的恢复。
最近微软亚洲研究院与中科院计算机研究所在Kinect的应用上又有了新的突破，即通过Kinect检测聋哑人的手语动作，而后通过识别，翻译出手语内容。
Kinect的这项新功能的推出也就意味着以后全世界的任何人都能够通过一个简单的Kinect翻译，读懂聋哑人的手语。
这对于聋哑人来说，生活将会更加方便，不再需要专人的陪护，购买东西之类的日常生活也变得更加简单。
而一些涉及到聋哑人的场所，将不用花费高额的费用聘请专门的手语老师，直接通过Kinect 就能够读懂聋哑人的手语。
Kinect的该项程序有两大部分组成：
第一部分是翻译部分，通过Kinect摄像头和骨骼追踪等技术，跟踪聋哑人手语的运动轨迹，识别完成之后，与手语库相匹配，最后翻译出手语的内容。
第二部分，所有的正常人都能够在该应用当中属于语句，系统将会自动通过内置的动画人物，将语句翻译成手语，与聋哑人进行沟通。
从目前我们所了解到的内容看来，虽然这现在还只是一个研究项目，不过我们似乎已经能够看到通过Kinect能够轻松的架起与聋哑人交流的桥梁。
希望未来微软亚洲研究院与中科院计算机研究所能够进一步将该应用完善，并且推广到更多的应用领域，让聋哑人在生活当中能够更加的方便。
/news/77784.html。
kinectv2参数
Kinectv2参数1. 介绍Kinectv2是微软开发的一款体感控制器，是Kinect系列的第二代产品。
它通过使用红外线和摄像头等传感器，可以实时捕捉人体动作和声音，并将其转化为对应的数据。
这些数据可以用于游戏、虚拟现实、姿势识别等应用领域。
2. 技术原理Kinectv2采用了一系列传感器来实现人体动作的捕捉。
其中包括了RGB摄像头、深度传感器、红外线发射器和接收器等。
通过这些传感器，Kinectv2可以同时获取人体的外形轮廓、深度信息以及骨骼关节的位置。
•RGB摄像头：用于拍摄彩色图像，提供人体外形轮廓。
•深度传感器：利用红外光与物体之间的反射时间差来计算物体到相机的距离，提供物体的深度信息。
•红外线发射器和接收器：发射红外线光束并接收其反射回来的信号，用于计算骨骼关节位置。
3. 参数说明3.1 彩色图像参数•分辨率：Kinectv2的彩色图像分辨率为1920x1080，可以提供清晰的图像。
•帧率：彩色图像的帧率为30帧/秒，可以实现流畅的实时显示。
3.2 深度图像参数•分辨率：Kinectv2的深度图像分辨率为512x424，可以提供高精度的深度信息。
•帧率：深度图像的帧率为30帧/秒，可以实现实时捕捉人体动作。
3.3 骨骼关节参数Kinectv2可以同时追踪身体上的25个关键骨骼关节，包括头部、颈部、肩膀、手臂、手腕、手掌、脊柱、髋部、大腿、小腿和脚等。
每个关节都有自己的位置和方向信息。
3.4 声音参数Kinectv2内置了一个多阵列麦克风系统，可用于捕捉环境中的声音。
它支持语音识别和语音指令功能，并能够消除背景噪声。
4. 应用领域Kinectv2广泛应用于游戏、虚拟现实和姿势识别等领域。
4.1 游戏Kinectv2可以将玩家的动作实时转化为游戏中的角色动作，使游戏更加互动和真实。
玩家可以通过手势控制、身体动作和声音指令来操作游戏。
4.2 虚拟现实Kinectv2可以用于虚拟现实环境中的身体追踪和手势识别。
微软Kinect体感控制器技术详细图文介绍
Kinect到底怎么侦测3D影像？关于Kinect所使用的辨识技术，网路上有许多以讹传讹的说法。
例如用两颗摄影镜头拍摄成3D影像、并以红外线探测Z轴深度做感应；也有许多人以为Kinect是利用红外线纪录体温的方式，来找出人体的影像，这些当然都不是正确答案。
微软在去年（2009年）初收购了一家以色列籍的3DV Systems公司（来源：reuters），包含公司员工以及所有专利技术都归微软所有。
该公司拥有名为ZCam的动作感测系统，采用TOF（Time of Flight）技术，让许多人认为Project Natal诞生计划（Kinect前身）就是采用TOF技术，但......最后证实大家还是猜错了。
这里简单介绍一下TOF技术，大家应该可以从字面猜到含意，Time of Flight就是去计算光线飞行的时间。
首先让装置发出脉冲光，并且在发射处接收目标物的反射光，藉由测量时间差算出目标物的距离；ZCam就是使用 TOF技术，使用红外线以及Accelerometers加速度计感应器，感测立体空间的相对位置变化，建构灰阶距离影像的深度感应器。
3DV Systems 公司研发该技术已经长达10年，并取得许多专利技术，所以受到了微软的瞩目。
不过就在今年（2010年）年初时，微软的开发人员却大爆Project Natal诞生计划并不是如外界传言采用3DV Systems公司的TOF技术（来源：engadget）。
微软先进技术研究院副总裁Moshe Lichtman，于去年接受媒体访问时，就表示并购3DV Systems公司目的不在于使用他们的技术，而是作为保障自家感测技术的后盾。
因为专利技术认定上有时较为模糊，稍有不慎就会被对手告侵犯专利权；3DV Systems拥有许多相关专利，因此藉由并购3DV Systems快速取得专利，也能避免被其他对手并购，阻挠微软的产品研发。
微软在今年4月时，正式公布与另一家以色列公司PrimeSense合作（来源：gossipgamers），这下才让Kinect使用的3D侦测技术有了着落。
智能体感技术的发展和应用前景
智能体感技术的发展和应用前景近年来，智能体感技术正快速发展，并逐渐应用于诸多领域。
这种技术依靠传感器和计算机视觉等技术，能够让人与机器之间的交互更加自然和直观。
智能体感技术最初主要应用于游戏领域，如微软的Kinect游戏设备。
通过内置的摄像头和红外传感器，Kinect能够追踪玩家的动作，并将其转化为游戏中的操作。
这种技术让玩家无需手柄或键盘等设备，只需通过身体动作就能进行交互，体验更加自然和直观。
除了游戏，智能体感技术还被广泛应用于人机交互领域。
例如，智能音箱能够通过语音识别技术，让用户能够通过简单的口头指令控制设备。
在智能家居领域，智能体感技术也能够帮助家庭成员更加自然和简单的控制家里的设备，比如调整灯光和温度等。
智能体感技术还可以应用于医疗领域。
通过传感器和计算机视觉技术，医疗设备能够实时追踪病人的身体状况，以便更好的指导医护人员进行治疗。
此外，智能体感技术还能够让一些行动不便的人更方便的进行日常生活。
智能体感技术的快速发展离不开人工智能等相关技术的发展。
随着计算能力的提高，以及深度学习等算法的不断完善，智能体感技术未来还有很大的发展潜力。
例如，可以通过更加高级的计算机视觉算法来实现更加准确的动作追踪。
同时，在人能够理解和感知的范畴内，智能体感技术在图像和声音识别等领域也有着广泛的应用前景。
当然，任何新技术的发展都会面临一些挑战和问题。
智能体感技术也不例外。
例如，随着传感器和计算机视觉等设备的发展，隐私和数据安全等问题将成为越来越重要的议题。
此外，对于一些更加高级的智能体感设备，如AR/VR设备，需要更加强大的计算能力和更高的帧率等技术支持。
总的来说，智能体感技术的发展和应用前景是非常广泛和可期的。
除了以上提到的领域，智能体感技术还能够在体育训练，文化娱乐等领域发挥重要作用。
未来，随着相关技术的不断完善和新领域的涌现，智能体感技术将给人们带来更加自然和直观的交互体验，进一步满足人们的多样化需求。
kinectv2 参数指标
Kinectv2 参数指标1. 引言Kinectv2是微软推出的一款体感设备，可用于人机交互、动作捕捉、虚拟现实等领域。
本文将介绍Kinectv2的参数指标，包括传感器分辨率、深度精度、视野范围、帧率等方面的内容。
2. 传感器分辨率传感器分辨率是指Kinectv2能够捕捉到的图像的清晰度。
Kinectv2的传感器分辨率为1920x1080像素，即支持全高清图像的捕捉和显示。
这种高分辨率的图像可以提供更真实、更清晰的图像信息，为后续的动作捕捉和虚拟现实应用提供了良好的基础。
3. 深度精度深度精度是指Kinectv2在测量物体与传感器之间的距离时的精确程度。
Kinectv2的深度精度为1.5mm。
这意味着Kinectv2可以非常准确地测量物体与传感器之间的距离，为后续的动作捕捉和虚拟现实应用提供了高精度的数据支持。
4. 视野范围视野范围是指Kinectv2能够捕捉到的图像的角度范围。
Kinectv2的视野范围为70度水平和60度垂直。
这意味着Kinectv2可以捕捉到相对广阔的画面，使用户在使用Kinectv2进行交互时能够获得更宽广的视野。
5. 帧率帧率是指Kinectv2每秒钟能够捕捉和处理的图像帧数。
Kinectv2的帧率为30帧/秒。
这意味着Kinectv2可以以每秒30帧的速度进行图像捕捉和处理，为后续的动作捕捉和虚拟现实应用提供了流畅的图像展示。
6. 光学技术Kinectv2采用了一系列先进的光学技术，包括红外线发射器和红外线深度感应器。
红外线发射器可以发射红外线光束，而红外线深度感应器可以测量红外线光束从发射到反射回传感器的时间，从而计算出物体与传感器之间的距离。
通过这种光学技术，Kinectv2可以实现对人体的骨骼和动作的精确捕捉。
7. 骨骼追踪Kinectv2能够通过深度图像和红外线技术实现对人体骨骼的追踪。
它可以识别和跟踪人体的关节和骨骼，包括头部、手臂、腿部等部位。
通过骨骼追踪，Kinectv2可以实现对人体动作的捕捉和分析，为虚拟现实应用和游戏交互提供了更加真实和精确的体验。
《2024年基于Kinect的手势识别与机器人控制技术研究》范文
《基于Kinect的手势识别与机器人控制技术研究》篇一一、引言随着科技的进步和人工智能的不断发展，人机交互的方式也日趋多样化和智能化。
Kinect作为一种重要的传感器技术，其应用领域不断扩大，尤其是在手势识别与机器人控制方面具有广泛的应用前景。
本文旨在研究基于Kinect的手势识别技术及其在机器人控制领域的应用，为未来的智能人机交互提供理论基础和技术支持。
二、Kinect技术概述Kinect是一种由微软开发的深度传感器技术，广泛应用于游戏、娱乐、科研等领域。
它能够捕捉人体的运动和姿态，具有高精度、高效率、低成本等优点。
Kinect技术通过捕捉人体骨骼运动信息，实现对人体动作的精确识别和跟踪。
三、基于Kinect的手势识别技术研究1. 手势识别的基本原理基于Kinect的手势识别主要依靠对人体骨骼信息的捕捉和分析。
通过Kinect传感器捕捉到的骨骼数据，可以分析出手部关节的位置和运动轨迹，进而实现对手势的识别。
2. 手势识别的关键技术（1）数据预处理：对捕捉到的骨骼数据进行滤波、去噪等处理，以提高数据的准确性和可靠性。
（2）特征提取：通过对手部关节位置、运动轨迹等特征进行提取，形成手势的特征向量。
（3）模式识别：利用机器学习、深度学习等算法，对特征向量进行分类和识别，实现对不同手势的区分。
四、手势识别在机器人控制领域的应用研究1. 机器人控制的需求与挑战随着机器人技术的不断发展，其在工业、医疗、军事等领域的应用越来越广泛。
然而，如何实现人机协同、高效地控制机器人一直是研究的难点。
手势识别作为一种自然、直观的人机交互方式，为解决这一问题提供了可能。
2. 手势识别在机器人控制中的应用方案（1）手势命令的识别与解析：通过手势识别技术，将用户的手势转化为机器人的命令或动作。
例如，通过挥手、指向等手势，实现机器人的启动、停止、移动等功能。
（2）手势与机器人协同操作：通过对手势的精确识别和解析，实现人与机器人的协同操作。
微软Kinect三维测量及人体姿势识别
《精密测试理论与技术B》综合设计题目微软Kinect三维测量及人体姿势识别班级测控一班姓名王一霖学号3012210020指导教师孙长库微软Kinect三维测量及人体姿势识别王一霖（精仪学院，测控一班，3012210020）摘要：微软的kinect技术已经问世数年，由于它对空间的额测量比较准确，围绕它可以进行有效的三维测量和姿势识别。
本文详细分析介绍了kinect的三维人体跟踪算法、深度识别算法、人体姿势识别算法，通过分析Kinect 获取的深度图信息来对人体轮廓进行区分判定，提取前景目标区域以及计算目标区域的深度直方图。
通过对深度直方图进行分析去除背景区域部分，根据获取的深度直方图求取跟踪图像的深度反向投影; 最后结合Camshift 算法确定当前选取目标区域的尺寸和中心位置来进行对人体的实时跟踪。
还利用kinect进行了导轨直线度的设计测量，并分析了测量不确定度。
关键词：kinect;深度信息；Camshift算法；反向投影1.引言姿势识别是机器视觉领域的研究热点．被广泛应用在人机交互、行为分析、多媒体应用和运动科学等领域。
姿势识别主要有两种方法。
第一种是利用可穿戴传感器，比如戴在身体上的加速度计或装在衣服上的张力传感器。
可穿戴传感器具有精确直接的特点，但会对肢体运动造成束缚，会给用户带来额外的负担。
第二种是利用视觉捕捉技术，例如视频或者静态图像，通过对视觉数据的处理来判断用户的动作。
基于视觉捕捉技术在特征表达方面，起初是采用人体轮廓作为姿势特征表达。
但是轮廓特征从整体角度描述姿势，忽略了身体各部位的细节，不能精确地表示丰富多彩的人体姿势。
有研究采用基于身体部位的姿势表达，即把人体轮廓分成若干个身体部位，例如颈部、躯干和腿。
[1]由于这些姿势特征都是从二维彩色图像中抽取而来．需要处理人体定位、肢体被遮挡、不同光照条件等问题。
近年来，Kinect等深度传感器不仅提供彩色图像数据，而且提供了三维深度图像信息。
《2024年基于Kinect的手势识别与机器人控制技术研究》范文
《基于Kinect的手势识别与机器人控制技术研究》篇一一、引言随着人工智能技术的快速发展，人机交互技术已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
其中，基于Kinect的手势识别与机器人控制技术以其高效、自然的人机交互方式，逐渐受到广泛关注。
本文旨在探讨基于Kinect的手势识别技术及其在机器人控制领域的应用，以期为相关研究提供参考。
二、Kinect技术概述Kinect是微软公司开发的一款体感摄像头，能够捕捉人体动作、姿态、手势等信息，并将其转化为计算机可识别的数据。
Kinect技术具有高精度、实时性、非接触性等特点，为手势识别与机器人控制提供了可能。
三、手势识别技术研究1. 数据采集与预处理通过Kinect设备采集人体动作数据，对数据进行去噪、平滑等预处理操作，以提高手势识别的准确性。
2. 特征提取与分类根据预处理后的数据，提取出手势的特征信息，如关节点位置、运动轨迹等。
利用机器学习算法对特征进行分类，实现手势的识别与分类。
3. 算法优化与改进针对不同场景和需求，对手势识别算法进行优化与改进，如基于深度学习的手势识别算法、基于概率统计的手势识别算法等，提高识别的准确性和实时性。
四、机器人控制技术研究1. 机器人控制系统设计根据应用场景和需求，设计合适的机器人控制系统。
控制系统应包括硬件设备、传感器、执行器等，实现机器人的运动控制、姿态调整等功能。
2. 手势与机器人动作映射关系建立将手势识别结果与机器人动作进行映射关系建立，实现手势对机器人动作的直接控制。
例如，通过挥手、指向等手势控制机器人的运动方向、速度等。
3. 机器人行为规划与决策在机器人控制过程中，需要根据实际情况进行行为规划与决策。
例如，在遇到障碍物时，机器人应能够自主规划路径，避免碰撞；在完成某项任务时，根据任务需求进行动作规划与执行。
五、应用场景分析基于Kinect的手势识别与机器人控制技术在多个领域具有广泛应用。
如：在教育领域，可用于辅助教学、学生互动等；在医疗康复领域，可用于帮助患者进行康复训练、辅助医生进行手术操作等；在娱乐领域，可用于游戏控制、虚拟现实等。
kinect原理
Kinect原理详解1. 简介Kinect是由微软公司开发的一款基于深度摄像头和红外线传感器的体感控制设备。
它能够通过捕捉玩家的动作和声音，实现与游戏、虚拟现实等应用的交互。
Kinect 的原理涉及到深度感知、运动追踪和声音识别等多个方面。
2. 深度感知原理Kinect的深度感知能力是通过红外线投影和红外线摄像头来实现的。
在Kinect设备上，有一个红外线发射器和一个红外线摄像头。
红外线发射器会发射一束不可见的红外线光束，并覆盖整个场景。
当这些红外线光束照射到物体表面时，一部分光会被物体吸收，另一部分光会被反射回来。
红外线摄像头能够接收到这些反射回来的光，并将其转换成电信号。
根据物体与Kinect之间的距离，反射回来的光强会有所不同。
通过测量反射光强度，Kinect可以计算出物体与其之间的距离。
这样就实现了对场景中物体的深度感知。
3. 运动追踪原理Kinect的运动追踪能力是通过红外线摄像头和RGB摄像头的配合来实现的。
红外线摄像头主要用于捕捉玩家的骨骼信息，而RGB摄像头则用于捕捉玩家的图像。
在运动追踪过程中，红外线摄像头会将场景中的人体轮廓提取出来，并识别出骨骼关节。
这些骨骼关节包括头部、颈部、肩部、手臂、手掌、腿部等。
通过对骨骼关节的跟踪，Kinect可以实时获取玩家的姿势和动作信息。
例如，当玩家抬起手臂时，Kinect能够识别出这一动作，并将其转换成相应的指令，用于控制游戏或其他应用。
4. 声音识别原理Kinect还具备声音识别功能。
它内置了多个麦克风阵列，可以接收到环境中的声音信号，并对其进行处理和分析。
声音信号在进入麦克风阵列后，会经过一系列的处理步骤，包括噪声消除、语音增强和语音识别等。
通过这些处理，Kinect能够准确地识别出玩家的语音指令。
Kinect支持多种语音指令，玩家可以通过语音来控制游戏、播放音乐、搜索内容等。
声音识别的原理主要是基于模式匹配和机器学习算法，通过对大量训练数据进行学习和分析，提高了声音识别的准确性和稳定性。
大数据在基于Kinect的中风康复训练中的应用
大数据在基于Kinect的中风康复训练中的应用作者：陈平平赵阳洋陈丽兰来源：《软件导刊》2017年第06期摘要：为了根据不同中风患者的康复情况制定相应的中风治疗标准，对基于大数据改进中风康复训练行为的识别进行了研究。
首先，通过Kinect获取人体20个骨骼关节点的数据信息，然后提取关节点极坐标的位置信息，定义运动特征分类集合，完成朴素贝叶斯分类器设计。
根据捕获的各种人群数据信息，在云服务器上的数据分析系统加以量化和分析后进行阈值计算。
基于此，可对中风康复训练动作识别阈值进行偏差处理，从而设定不同的患者人群最合适的动作标准。
关键词：大数据；朴素贝叶斯分类器；Kinect；中风治疗DOIDOI：10.11907/rjdk.171060中图分类号：TP319文献标识码：A 文章编号：1672-7800（2017）006-0124-030 引言在医疗康复领域，基于Kinect的体感技术发展十分迅猛[1]。
随着Kinect for Windows 传感器的发布，Kinect的3D体感摄影机和语音识别技术在国外已广泛应用于康复治疗的研究当中。
但在国内把Kinect应用到医学领域的研究几乎处于空白状态，特别是康复领域，主要由于人们缺乏对康复的认识，对其重视程度不够。
因此，目前Kinect的市场潜能还未充分发挥出来。
另外，在国内的应用尚未采用大数据分析协助中风康复治疗，所以将大数据与Kinect结合具有一定的开创性，其潜在市场较大。
国际上采取患者的三级平衡能力及Berg平衡（the Berg Balance Scale，BBS）评分评定中风患者练习八段锦等动作的标准程度。
Berg 评分是目前国际上常用的平衡量表，共包括14个项目，如独立坐、由坐到站、由站到坐、独立站立、床-椅转移、闭眼站立、双足并扰站立、站立位上肢前伸、站立位从地上拾物、转身向后看、转身一周、双足交替踏台阶、双足前后站立、单腿站立。
每个项目最低得分为0分，最高得分为4分，总分56分。
虚拟现实技术在家庭康复中的应用研究进展
虚拟现实技术在家庭康复中的应用研究进展白莎1，赵顺杰2，王恬1，刘晓茹1，林蓓蕾1，郭君2*，李哲21.郑州大学护理与健康学院，河南450000；2.郑州大学第五附属医院Research progress on application of virtual reality technology in family rehabilitationBAI Sha, ZHAO Shunjie, WANG Tian, LIU Xiaoru, LIN Beilei, GUO Jun, LI ZheSchool of Nursing and Health, Zhengzhou University, Henan 450000 ChinaCorresponding Author GUO Jun, E⁃mail:136****************Abstract This study summarized the concept，classification，application effects and challenges of virtual reality technology，focused on introducing the application effects of virtual reality technology on motor and limb function，balance ability，cognitive impairment，anxiety，depression，pain，cost⁃effectiveness and other aspects of home rehabilitation patients，and pointed out the shortcomings and prospects，in order to provide reference for the application of this technique in home rehabilitation patients in China.Keywords virtual reality technology； home care； remote care； rehabilitation； review摘要从虚拟现实技术的概念、分类、应用效果和面临的挑战进行综述，重点围绕虚拟现实技术对家庭康复病人运动和肢体功能、平衡能力、认知障碍、焦虑、抑郁、疼痛、成本效益等方面的应用效果进行介绍，并指出不足及展望，为该技术在我国居家康复病人中的应用提供参考。
基于Kinect的颈部康复训练系统的设计与实现
34 •电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering软件开发• Software Development【关键词】Kinect 体感 康复 颈部1 引言在众多领域中，体感技术应用到医疗康复基于Kinect 的颈部康复训练系统的设计与实现文/郑传钦上的研究尤为热门，其中大部分的应用都使用微软的Kinect 作为系统的输入设备。
并且在2015年，美国食品药品监督管理局FDA （Food and Drug Administration ）批准了使用Kinect 帮助患者进行物理治疗。
Kinect 在医疗康复领域的应用主要分为两类，一类是对于认知障碍的康复，另一类是对运动障碍的康复。
本文基于Kinect 与Unity3D 开发了一套颈部康复训练系统，系统的界面使用Unity3D 进行绘制，系统的功能使用Kinect 体感设备以及Kinect for Windows SDK 进行开发。
该系统能够帮助患者进行颈部的康复训练，同时具有调节训练难度以及记录训练进度的功能。
并且通过Unity3D 的绘制，该系统具有友好的交互界面，给用户带来良好的视觉体验。
2 Kinect原理简介2.1 Kinect的硬件组成从硬件层面看，Kinect 主要由三个摄像头和四个麦克风以及其他一些框架和外壳组成。
其主要的传感工作都由摄像头和麦克风完成。
其中，三个摄像头分别为彩色摄像头、红外投影机和深度摄像头。
彩色摄像头的作用就是获取彩色图像，再将彩色图像传输给计算机，在显示器中显式出来，给使用者最直观的视觉反馈。
红外投影机的作用是主动投射近红外光谱，光谱照射到距摄像平面不同距离的物体会产生不同的散斑，这些散班可以被深度摄像头捕获，从而可以根据散斑特征的不同判断出物体距离摄像平面的距离。
四个麦克风组成四元线性麦克风阵列，通过麦克风阵列可以捕获到环境中的声音，同时具有过滤背景噪声的功能，以及协助摄像头确定人体所在的位置。
【医疗信息化论文】Kinect在运动康复中的应用现状与优劣分析
Kinect在运动康复中的应用现状与优劣分析杨艺①刘燕①张俊杰①李中＊＊通讯作者：中山大学附属第六医院神经科，510655，广东省广州市员村二横路26号①中山大学中山医学院，510080，广东省广州市中山二路74号摘要 Kinect sensor是微软推出的一款新型传感器，主要功能为采集感应范围内6个以内的用户的人体数据，它在这几年内走进大众视野并活跃于各个领域。
因其工作环境简单、操作设备廉价、用户体验良好，医学学者们开始尝试将其运用于康复领域。
本文介绍了Kinect sensor便捷的工作方式给运动康复带来的新发展，分析了Kinect sensor在运动康复领域的原理、技术实现、应用与优势，讨论其存在问题及相应解决，并进行了总结和展望。
关键词 Kinect sensor 骨骼跟踪技术骨骼校正随着微软公司的大量资金、商业广告投入，Kinect逐渐进入人们的视野。
“你就是遥控器！”-----它不需要穿戴设备的人体数据采集特点引起了各领域的浓厚兴趣，尤以医疗运动康复领域为重。
其便捷的铺设环境使得用户仅需自由的站立在Kinect感应环境中即可，极大地简便了运动康复训练的场地与设施。
对Kinect的研究目标是了解其应用原理，促进虚拟现实与康复训练更深入地融合，并通过算法上的修正与调整使得Kinect传感器能够更加精确、可靠地应用于康复中，为运动康复系统的新发展寻找机遇。
本文探究Kinect的运动康复应用、原理、技术实现与优势，并讨论了Kinect缺陷的两种解决方案，为以后有关Kinect 的运动康复应用提供参考。
1 Kinect的医学与工程原理及运动康复应用现状1.1 虚拟现实技术与运动康复虚拟现实（Virtual Reality,VR）由计算机硬件和软件合成，使用户沉浸其中产生视、听、触等感觉从而在2维或3维视觉空间获得人机交互体验。
由于VR的多感知性、存在感、交互性及自主性等特点，用户可以享受到不输于现实的独特体验。
Kinect体感交互技术
现代通信理论与先进技术之Kinect体感交互技术摘要：本文通过查阅国内外相关文献，了解了人机交互技术尤其是可以实现高效人机交互的Kinect体感技术的发展方向，并以此为研究基础，综述了Kinect体感技术的理论基础和国内外应用现状，讨论了其广泛应用需要解决的技术难题，展望了其在人机交互领域的应用前景，得出了Kinect体感技术有利于推动人机交互的智能化进展，是人机交互改革的又一个新起点的结论。
关键词：Kinect体感技术；人机交互；虚拟现实；人工智能引言继鼠标和多点触摸之后，体感交互被称之为“第三次人机交互革命的原点”。
人机体感交互的出现是人与机器对话方式回归自然的重要转折，体现了人们对“以人为中心”设计理念的不断追求。
人机交互[1](Human-Computer Interaction,HCI) 是研究人与计算机及其相互作用的技术，其研究目的在于利用所有可能的信息通道进行人机交流，提高交互的自然性和高效性。
目前人与计算机交互的方式只局限于鼠标与键盘，正是由于这种传输方式的单一性阻碍了人机交互的进一步发展，人机交互中输入输出效率之间的差距变的越来越大。
随着科学技术的高速发展，更高层次的人机交互理念对交互方式提出了巨大的需求，众多科研人员开始对新的交互技术的多通道界面展开研究，目前的研究内容主要是集中在手势输入、语音识别及感觉反馈等方面。
而kinect 体感技术的出现为促进人机交互的发展具有重要意义，kinect 作为新一代的体感设备，可以依靠实时捕捉使用者的动作、面部识别及语音识别就可以达到输入功能。
这一特性很好地填补了现有人机交互技术的缺陷，并且促使kinect 体感技术成为人机交互领域的一个研究热点。
与传统输入设备不同的是，kinect 设备可以实现直接用使用者的身体来控制终端，用这种最自然的方式与终端进行交互的特点贴近了人机交互对自然性的要求，kinect 体感技术对人机交互理念的实现起到了重要的促进作用。
Microsoft Kinect体感技术在神经系统疾病中的应用
Microsoft Kinect体感技术在神经系统疾病中的应用曹雅【期刊名称】《医学研究生学报》【年(卷),期】2017(030)003【摘要】Microsoft Kinect based virtual reality system with low price andthe characteristics of human computer interaction , has been increasingly explored in clinic works including rehabilitation , measurement , assessment , recognition and application innova-tion.In this paper, the Kinect related studies of nervous system diseases will be reviewed , additionally, we will list several study limi-tations to provide a reference for further studies .%随着虚拟现实技术逐渐进入人们的生活,研究者们也开始挖掘其在医学领域中的作用.Microsoft Kinect是一款3D体感摄影机,因其具有价格低廉、人机交互的特点越来越多地应用于临床研究,研究对象的疾病种类丰富,研究的目的也较为多样,如患者的康复训练、病情评估以及人体测量等,并取得了较为显著的成果.文章综述近年来Kinect体感技术在神经系统疾病的应用现状,并归纳其局限性,为进一步研究提供较为全面的参考.【总页数】4页(P329-332)【作者】曹雅【作者单位】00853 北京,解放军总医院神经内科【正文语种】中文【中图分类】R741【相关文献】1.基于Kinect的体感控制技术在科普展项创新设计中的应用研究 [J], 荣竹;罗晓晞2.Kinect体感技术在多媒体互动教学中的应用 [J], 李晓茹3.基于Kinect的体感技术在数字化舞蹈中的应用研究 [J], 唐满;4.Kinect体感交互技术在老人下肢康复产品中的应用——以膝盖康复为例 [J], 陈虹;李文韬;李丹5.Kinect体感交互技术在编程教学中的应用 [J], 吴萍萍因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
虚拟现实游戏XBOX Kinect结合常规康复训练对脑卒中患者上肢运动功能恢复疗效观察
虚拟现实游戏XBOX Kinect结合常规康复训练对脑卒中患者上肢运动功能恢复疗效观察朱俊志;农文恒;刘映芬;赵书恒;郭友华;陈红霞【期刊名称】《康复学报》【年(卷),期】2018(028)002【摘要】目的：观察虚拟现实游戏XBOX Kinect结合常规康复训练改善脑卒中患者上肢运动功能的临床疗效。
方法：将43例脑卒中患者按照随机数字表法分为治疗组21例和对照组22例,治疗组接受30 min常规康复训练后再进行30 min虚拟现实游戏训练,对照组仅进行1 h常规康复训练。
2组均每天1次,每周6次,连续训练2周。
治疗前后采用Fugl-Meyer上肢运动功能评分、Wolf运动功能测试评估2组患者患侧上肢运动功能。
结果：连续训练2周后,2组Fugl-Meyer上肢运动功能评分和Wolf上肢运动测试评分均较训练前有明显提高（P〈0.05）,治疗组Fugl-Meyer上肢运动功能评分和Wolf上肢运动测试评分提高的幅度均明显大于对照组,差异有统计学意义（P〈0.05）。
结论：虚拟现实游戏XBOX Kinect结合常规康复训练可促进脑卒中患者上肢运动功能的恢复,提高其生活自理能力和生活质量。
【总页数】4页(P43-46)【作者】朱俊志;农文恒;刘映芬;赵书恒;郭友华;陈红霞【作者单位】广州中医药大学第二附属医院,广东广州510120;广州中医药大学第二附属医院,广东广州510120;广州中医药大学第二附属医院,广东广州510120;广州中医药大学第二附属医院,广东广州510120;广州中医药大学第二附属医院,广东广州510120;广州中医药大学第二附属医院,广东广州510120【正文语种】中文【中图分类】R651.2【相关文献】1.补阳还五汤结合康复训练对脑卒中后上肢运动功能恢复疗效观察 [J], 徐宁;王渭芳;谢琳2.天轨步行结合虚拟现实康复训练改善脑卒中患者下肢运动功能及平衡能力的疗效观察 [J], 李元进;李金东;周雪莉;周巧巧;万裕萍3.虚拟现实康复技术对脑卒中患者上肢运动功能恢复的研究进展 [J], 金玲;张通;赵军4.虚拟现实游戏XBOX Kinect结合常规康复训练对脑卒中患者上肢运动功能恢复疗效观察 [J], 朱俊志; 农文恒; 刘映芬; 赵书恒; 郭友华; 陈红霞5.滋水涵木法针刺结合常规康复训练对卒中后患者上肢运动功能恢复的影响 [J], 赵钟因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
Kinect体感交互技术在老人下肢康复产品中的应用——以膝盖康复为例
Kinect体感交互技术在老人下肢康复产品中的应用——以膝
盖康复为例
陈虹;李文韬;李丹
【期刊名称】《东华大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2018(044)004
【摘要】针对目前老人下肢康复产品存在的问题,以Kinect体感交互技术的运动性、趣味性和可拓展性为基础,结合老年人的下肢康复特点,提出提高康复效果和产品可
用性的交互设计构架.以膝盖康复产品为例,应用Kinect体感交互技术提出具体设计方案,为老人下肢康复产品的体感交互设计提供参照.
【总页数】7页(P682-688)
【作者】陈虹;李文韬;李丹
【作者单位】华东理工大学艺术设计与传媒学院,上海200237;华东理工大学艺术设计与传媒学院,上海200237;华东理工大学艺术设计与传媒学院,上海200237【正文语种】中文
【中图分类】N945.23
【相关文献】
1.体感交互技术Kinect在脑卒中后下肢功能康复的应用 [J], 朱祥;王尚书;任丹丹;
郝阿月;卢琪;梁明明;陈长香;
2.体感交互技术 Kinect 在脑卒中后下肢功能康复的应用 [J], 朱祥;王尚书;任丹丹;郝阿月;卢琪;梁明明;陈长香
3.Kinect体感交互技术在医疗康复领域的应用及发展 [J], 韩玲
4.Kinect体感交互技术及其在医疗康复领域的应用① [J], 丁晨; 王君泽; 瞿畅; 高瞻
5.Kinect体感交互技术及其在医疗康复领域的应用 [J], 丁晨; 王君泽; 瞿畅; 高瞻因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。