y***i
发帖数: 11639 | 1 【 以下文字转载自 TVGame 讨论区 】
发信人: boycott (haha), 信区: TVGame
标 题: 这玩意儿会不会让微软的kinect变成悲剧？
发信站: BBS 未名空间站 (Thu Apr 14 14:02:11 2011, 美东)
我刚刚看到了这个用来演示一种新的物体跟踪的算法的视频，它是一个博士论文里的一
部分。Zdenek Kalal是英国萨里大学的一个捷克学生。他演示的是他的神奇的精确定位
系统，这个系统几乎可以跟踪镜头里的任何物体，只要你能看见它，并把它选中。它能
做很多神情的事情。在这个视频中，他演示了通过摄像机拍摄他的手指、把他的手指选
做目标。系统于是就能精确的跟踪他的手指的动作。更令人惊奇的是，这个系统能够通
过分析物体的运动来完善跟踪算法。你能在很短的时间里教会它跟踪你的手指、面孔或
在高速公路上狂颠的轿车。有了这套系统，我们几乎真的可以实现”Minority Report
“那样的人机界面。就像微软Xbox的Kinect那样，而这个效果更好。
Kalal有12个视频来演示他的这套算法都能做什么。只要你有一个好的摄像头，把
这个软件装到计算机上、平板电脑上或手机里，它就能精确的定位跟踪你的前额上的一
个点、你的指尖、或你的眼睛。你把摄像头放到门外，它就能自动识别是你认识的人来
了，或警告你这是个陌生人。人们不用通过手就能简单的操控计算机。这项技术应用前
景广泛。
你可以从萨里大学的网站找到这个程序的代码，它是免费的。Kalal被授予了“
Technology Everywhere”奖学金作为嘉奖。
http://info.ee.surrey.ac.uk/Personal/Z.Kalal/tld.html |
y***i
发帖数: 11639 | 2 这个东西应该很有军事价值吧。
Report
【在 y***i 的大作中提到】
: 【 以下文字转载自 TVGame 讨论区 】
: 发信人: boycott (haha), 信区: TVGame
: 标 题: 这玩意儿会不会让微软的kinect变成悲剧？
: 发信站: BBS 未名空间站 (Thu Apr 14 14:02:11 2011, 美东)
: 我刚刚看到了这个用来演示一种新的物体跟踪的算法的视频，它是一个博士论文里的一
: 部分。Zdenek Kalal是英国萨里大学的一个捷克学生。他演示的是他的神奇的精确定位
: 系统，这个系统几乎可以跟踪镜头里的任何物体，只要你能看见它，并把它选中。它能
: 做很多神情的事情。在这个视频中，他演示了通过摄像机拍摄他的手指、把他的手指选
: 做目标。系统于是就能精确的跟踪他的手指的动作。更令人惊奇的是，这个系统能够通
: 过分析物体的运动来完善跟踪算法。你能在很短的时间里教会它跟踪你的手指、面孔或
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l*****i
发帖数: 20533 | |
x**n
发帖数: 12542 | 4 这个东西配合激光炮岂不是无敌拉？
【在 l*****i 的大作中提到】
: 国内有类似的东西么？应该不难吧？
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l******e
发帖数: 12192 | 5 早就有了
【在 l*****i 的大作中提到】
: 国内有类似的东西么？应该不难吧？
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l*****i
发帖数: 20533 | 6 那个轰蚊子的激光炮不是已经出了？现在显然瓶颈不在于软件或者电脑控制，而是激光
设备。
【在 x**n 的大作中提到】
: 这个东西配合激光炮岂不是无敌拉？
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z*****u
发帖数: 138 | 7 的确做得不错，而且小伙子很会做广告。
估计后面的演示视频是offline 处理的，如果适时的话会些问题。
他的算法关键词之一是学习 - 建立dictionary, 进行抽象建模，然后关键点匹配作
localization， 最后可能有tracking(2D tracking 足以)。 对于PC而言，没有问题，
但如果是嵌入式系统，会严重受到内存和power的限制。
Kinect有多种sensors, 会提供更好的深度信息。 |
d**o
发帖数: 864 | 8 单做tracking不难.不过精度不够的话,会让用户很烦.
【在 y***i 的大作中提到】
: 【 以下文字转载自 TVGame 讨论区 】
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: 标 题: 这玩意儿会不会让微软的kinect变成悲剧？
: 发信站: BBS 未名空间站 (Thu Apr 14 14:02:11 2011, 美东)
: 我刚刚看到了这个用来演示一种新的物体跟踪的算法的视频，它是一个博士论文里的一
: 部分。Zdenek Kalal是英国萨里大学的一个捷克学生。他演示的是他的神奇的精确定位
: 系统，这个系统几乎可以跟踪镜头里的任何物体，只要你能看见它，并把它选中。它能
: 做很多神情的事情。在这个视频中，他演示了通过摄像机拍摄他的手指、把他的手指选
: 做目标。系统于是就能精确的跟踪他的手指的动作。更令人惊奇的是，这个系统能够通
: 过分析物体的运动来完善跟踪算法。你能在很短的时间里教会它跟踪你的手指、面孔或
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s**********d
发帖数: 36899 | 9
好个P啊。店里试过几次，没法玩。
【在 z*****u 的大作中提到】
: 的确做得不错，而且小伙子很会做广告。
: 估计后面的演示视频是offline 处理的，如果适时的话会些问题。
: 他的算法关键词之一是学习 - 建立dictionary, 进行抽象建模，然后关键点匹配作
: localization， 最后可能有tracking(2D tracking 足以)。 对于PC而言，没有问题，
: 但如果是嵌入式系统，会严重受到内存和power的限制。
: Kinect有多种sensors, 会提供更好的深度信息。
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w*******g
发帖数: 9932 | 10 motion tracking并不难. 关键是速度. noise也很讨厌.
【在 s**********d 的大作中提到】
:
: 好个P啊。店里试过几次，没法玩。
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N*******d
发帖数: 5641 | 11 这个视频里展示的pattern recognition技术并没有超越微软中国研究院10年前的水平
【在 y***i 的大作中提到】
: 【 以下文字转载自 TVGame 讨论区 】
: 发信人: boycott (haha), 信区: TVGame
: 标 题: 这玩意儿会不会让微软的kinect变成悲剧？
: 发信站: BBS 未名空间站 (Thu Apr 14 14:02:11 2011, 美东)
: 我刚刚看到了这个用来演示一种新的物体跟踪的算法的视频，它是一个博士论文里的一
: 部分。Zdenek Kalal是英国萨里大学的一个捷克学生。他演示的是他的神奇的精确定位
: 系统，这个系统几乎可以跟踪镜头里的任何物体，只要你能看见它，并把它选中。它能
: 做很多神情的事情。在这个视频中，他演示了通过摄像机拍摄他的手指、把他的手指选
: 做目标。系统于是就能精确的跟踪他的手指的动作。更令人惊奇的是，这个系统能够通
: 过分析物体的运动来完善跟踪算法。你能在很短的时间里教会它跟踪你的手指、面孔或
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w********r
发帖数: 14958 | 12 又出来装牛鼻。
你给说说微软中国研究院10年前什么水平？
【在 N*******d 的大作中提到】
: 这个视频里展示的pattern recognition技术并没有超越微软中国研究院10年前的水平
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s****r
发帖数: 31686 | 13 那是， 土鳖什么水平都有， 就是不做！ 绝对不是开玩笑的，图纸都在喔！
【在 N*******d 的大作中提到】
: 这个视频里展示的pattern recognition技术并没有超越微软中国研究院10年前的水平
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r********n
发帖数: 7441 | 14 我觉得他这个做的相当不错了
【在 s****r 的大作中提到】
: 那是， 土鳖什么水平都有， 就是不做！ 绝对不是开玩笑的，图纸都在喔！
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d********g
发帖数: 455 | 15 tracking 本身不难。
不知道这个视频有多少水分。 如果做到实时，而且这么robust，那还真挺不错的。 |
w*******g
发帖数: 9932 | 16 in cluttered environment, tracking is not easy.
【在 d********g 的大作中提到】
: tracking 本身不难。
: 不知道这个视频有多少水分。 如果做到实时，而且这么robust，那还真挺不错的。
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d********g
发帖数: 455 | 17 这要看具体问题了。
那小子作的东西就是 feature tracking, 在加点kalman filter。 创新的地方就是
实时学习一些新的不同角度的model。
【在 w*******g 的大作中提到】
: in cluttered environment, tracking is not easy.
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N*******d
发帖数: 5641 | 18 你自己狗屁都不知道就别装B
当年那里有个组就干这个的，02年的时候微软年会是中国区两个给盖茨做演示的项目之一
【在 w********r 的大作中提到】
: 又出来装牛鼻。
: 你给说说微软中国研究院10年前什么水平？
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N*******d
发帖数: 5641 | 19 恩，他的强处可能在于很少训练集的情况下就能工作，不过他视频里的各场景还是比较
简单，如果光照等情况复杂点变化大点不知道还行不行
【在 d********g 的大作中提到】
: 这要看具体问题了。
: 那小子作的东西就是 feature tracking, 在加点kalman filter。 创新的地方就是
: 实时学习一些新的不同角度的model。
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N*******d
发帖数: 5641 | 20 MSRA的技术也不是原创的，基本可以认为是抄来的，不过就视频里的那种程度算不得巨
大的进步
【在 s****r 的大作中提到】
: 那是， 土鳖什么水平都有， 就是不做！ 绝对不是开玩笑的，图纸都在喔！
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s****r
发帖数: 31686 | 21 球人（地）都笑了， 果然不是开玩笑的
【在 N*******d 的大作中提到】
: MSRA的技术也不是原创的，基本可以认为是抄来的，不过就视频里的那种程度算不得巨
: 大的进步
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N*******d
发帖数: 5641 | 22 玩笑开大了
【在 s****r 的大作中提到】
: 球人（地）都笑了， 果然不是开玩笑的
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d**o
发帖数: 864 | 23 很一般,我同事就有做这个的.
他也演示过他的视频,做得至少要比这个好.
其实现在的研究重点是在复杂环境下的tracking.
Camera非正对着,物体远近移动,rotation,noise,障碍物.....
【在 r********n 的大作中提到】
: 我觉得他这个做的相当不错了
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N*******d
发帖数: 5641 | 24 我看TVgame版上跟贴的比这里某些装13的都了解行情得多
【在 d**o 的大作中提到】
: 很一般,我同事就有做这个的.
: 他也演示过他的视频,做得至少要比这个好.
: 其实现在的研究重点是在复杂环境下的tracking.
: Camera非正对着,物体远近移动,rotation,noise,障碍物.....
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m****c
发帖数: 252 | 25 这个说吧，我做过这个领域。我现在已经好多年不搞这个方向了。
但是现在demo这个真算不上什么。
比opencv里面的sample mean-shift tracking好一些。也就好一些罢了。Kinect和这种
算法最大的区别在于Kinect 是基于stereo，三维重构后，然后基于3D的tracking。
他现在做的这个东西是基于2D的tracking，这个是很不稳定的。而且离游戏的需求还远
的很。
没有深度信息。
如果感兴趣的下个opencv找里面的tracking试试就知道了。 |
B*G
发帖数: 13438 | 26 他就是用的open cv吧
【在 m****c 的大作中提到】
: 这个说吧，我做过这个领域。我现在已经好多年不搞这个方向了。
: 但是现在demo这个真算不上什么。
: 比opencv里面的sample mean-shift tracking好一些。也就好一些罢了。Kinect和这种
: 算法最大的区别在于Kinect 是基于stereo，三维重构后，然后基于3D的tracking。
: 他现在做的这个东西是基于2D的tracking，这个是很不稳定的。而且离游戏的需求还远
: 的很。
: 没有深度信息。
: 如果感兴趣的下个opencv找里面的tracking试试就知道了。
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