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    2012年微软剑桥研究所就已经开始研发一种应用于控制医学影像的无接触交互技术，所采用的传感设备即为Kinect，它使得医生们可以用简单的手势控制类似CT，B超及核磁共振等医学图像，这可以在缩短外科手术时间的同时也使手术过程变得更加流畅，有效地使患者的痛苦相比之前有了明显降低，而且手术的效果也有所提升。这一系列实际应用的成功应用，在社会上获得了比较好的反响，这使得基于Kinect的研究变得更加的火热，再加上Kinect设备成本的降低和功能的全面，所以今天使用Kinect进行人体检测已经十分普遍，所谓基于Kinect人体检测就是在Kinect硬件平台上，对人体检测识别，分析人体姿势的特点。基于上面内容的介绍，可以得出一个明显的 结论，基于Kinect的人体检测与识别技术的研究具有显著地实际应用价值。
    1.2 国内外研究现状以及Kinect的实际应用
    1.3技术难点
    1.3.1 获取数据方法的选择与使用
    首先使用什么方法来获得Kinect所捕捉到的数据。在获取方式上主要有事件模式和“拉”模式，而本文中我使用的是事件模式，因为目前为止，研究人员一般都是使用KinectSensor对象的事件作为获取数据的方法。事件在WPF中的应用十分的广泛，在数据或者状态产生变化时，事件机制可以通知应用程序。所以在面对大多数基于Kinect开发的应用程序，使用基于事件的数据获取方式一般就足够了，而使用“拉”方法就是应用程序能够手动的从Kinect数据流中获取到新的帧数据，但是这种方法会比较容易产生异常。
    1.3.2 如何获取关节进行跟踪，并且在界面以骨架模式显示出来
    SkeletonStream产生的每一帧数据都是一个骨骼对象集合。每一个骨骼对象包含有描述骨骼位置以及骨骼关节的数据。每一个关节有一个唯一标示符如头(head)、肩(shoulder)、肘(elbow)等信息和3D向量数据。在UI界面通过关节点将骨骼连接起来，用一条直线代表一根骨骼。
    1.4 论文结构安排
    本论文的内容安排如下：
    第二章：主要详细介绍了Kinect传感器的功能和硬件组成，描述了Kinect的工作原理。
    第三章：主要叙述了对于Kinect数据采集
    第四章：主要描述了Kinect在绘画骨骼上的应用
    总结。对于本文所完成的主要工作和还没有解决的问题进行总结，与此同时指出今后努力的方向。
    2  Kinect传感器
    2.1  自然用户的接口(NUI)
    自然用户的接口是“人机交互”领域中十分重要的内容，通过它人们就可以以最自然的交流方式来完成计算机与人之间的信息交换。在人机交互领域中有很多不同的接口，例如EyeToy接口和Kinect接口。而最受大家喜爱的当属Kinect接口。Kinect这个词是由Kinectic和Connect这两个词混合在一起形成的。Kinect的Windows软件开发包为开发人员提供了开发工具和先进的软件库，使得基于Kinect的人体检测与识别的研究更加方便
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