СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ТЕХНОЛОГИИ KINECT
Работая с нашим сайтом, вы даете свое согласие на использование файлов cookie. Это необходимо для нормального функционирования сайта, показа целевой рекламы и анализа трафика. Статистика использования сайта отправляется в «Яндекс» и «Google»
SCIENTIFIC JOURNAL BULLETIN OF VORONEZH INSTITUTE OF HIGH TECHNOLOGIES
Online media
ISSN 2949-4443

COMPARATIVE ANALYSIS OF KINECT TECHNOLOGY

Smirnov A.Y. ,  Yurochkin A.Y.  

UDC 681.3

  • Abstract
  • List of references
  • About authors

Microsoft Kinect is becoming increasingly popular in many areas. It gets a lot of attention thanks to the fast human posture recognition system. Low cost, reliability and speed of measurement make it the main three-dimensional measuring device in the recognition of spatial objects. This article provides an overview of the methods that are used in Kinect.

1. Виноградова Е. С. Метод анализа и обнаружения закономерностей в потоке движущихся объектов / Е. С. Виноградова, Е. Н. Прошкина // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. – 2018. – Т. 6. – № 1 (20). – С. 337-345.

2. Гужов В. И. Методы измерения 3D-профиля объектов: учеб. пособ. / В. И. Гу-жов // Новосибирск: Изд-во ИГТУ, 2015. – 82 с.

3. Львович Я. Е. Исследование метода трассировки лучей при проектировании беспроводных систем связи / Я. Е. Львович, И. Я. Львович, А. П. Пpеобpаженский, С. О. Головинов // Информационные технологии. – 2011. – № 8. – С. 40-42.

4. Львович Я. Е. Исследование метода трассировки лучей для проектирования бес-проводных систем связи / Я. Е. Львович, И. Я. Львович, А. П. Пpеобpаженский, С. О. Головинов // Электромагнитные волны и электронные системы. – 2012. – Т. 17. – № 1. – С. 32-35.

5. Потапов А. С. Системы компьютерного зрения: учеб. пособ. / А. С. Потапов // Санкт-Петербург: Университет ИТМО, 2016. – 161 с.

6. Попова Н. А. Решение задачи распознавания лиц с использованием алгоритмов машинного обучения / Н. А. Попова, М. А. Назаров, М. В. Власов // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. – 2018. – Т. 6. – № 1 (20). – С. 408-415.

7. Преображенский Ю. П. Рассеяние радиоволн на сложных объектах / Ю. П. Преображенский // В сборнике: Современные инновации в науке и технике Сборник научных трудов 8-й Всероссийской научно-технической конференции с между-народным участием. Ответственный редактор А. А. Горохов. – 2018. – С. 191-194.

8. Степанчук А. П. Особенности управления состоянием технического оборудования / А. П. Степанчук // В сборнике: Моло-дежь и XXI век – 2018. Материалы VIII Международной молодежной научной кон-ференции. В 5-ти томах. Ответственный редактор А.А. Горохов. – 2018. – С. 189-192.

9. Фу К. Структурные методы в распознавании образов / К. Фу; Пер. с англ. Н. В. Завалива, С. В. Петрова, Р. Л. Шейни-ка. – М.: Мир, 1977. – 320 с.

10. Шапаев А. В. Алгоритм реконструкции трёхмерных объектов сцены сложной формы по серии цифровых изображений / А. В. Шапаев, Ю. П. Преображенский // Вестник Воронежского института высоких технологий. – 2018. – № 1 (24). – С. 53-56.

Smirnov A. Yu.


Voronezh, Russia

Yurochkin A. Yurochkin


Voronezh, Russia

Keywords: kinect, structured light, depth map, time-of-flight principle

For citation: Smirnov A.Y. , Yurochkin A.Y. , COMPARATIVE ANALYSIS OF KINECT TECHNOLOGY. Bulletin of the Voronezh Institute of High Technologies. 2018;12(3). Available from: https://vestnikvivt.ru/ru/journal/pdf?id=875 (In Russ).

73

Full text in PDF

Published 30.09.2018