“你就是控制器。”（You are the controller.）如果你有在關注Kinect，相信已經聽過這句給力的廣告詞了。從《Kinect Adventures!》中手腳并用堵漏水窟窿，到Zune播放界面中揮手換歌，Kinect開創了一種更加自然的娛樂交互方式。在這文章中，將揭秘這款體感系統背后的秘密以及它如何讓開發者創造Kinect體驗。而Kinect團隊的項目經理Arjun Dayal則將展示如何實現通過基于手勢的方式來控制Xbox Dashboard和Kinect Hub。首先，讓我們從指導Kinect研發的概念原理開始。
我們生活在一個模擬的世界
傳統編程基于一系列的規則：原因和結果，非黑即白，非真即假。在為輸入輸出數目有限的簡單系統建模時，這種方式工作得挺好。拿游戲《Halo》來說吧：按A鍵是讓士官長跳，前撥左搖桿讓他向前走，前撥右搖桿讓他向上看。不是A，就是B。可惜的是，我們生活的真實世界并不是如此數字化，而是模擬的。
在模擬世界中，并不是只有簡單的“是”和“否”，還有“也許是/否”；不僅有“對”和“錯”，還有“對/錯的可能性”。讓我們想象一下揮手這一簡單動作的所有可能性：身體運動的幅度，環境差異，衣服質地的不同，文化差異造成的動作差異等等。你可能需要研究10的23次方這么多的可能性，顯然用傳統編程方式來解決這類問題是不現實的。
我們從一開始就知道必須采用一種全新的，接近于人腦工作的方式來解決這一問題。當你遇到一個人的時候，你的大腦立即將注意力集中在他身上，并根據經驗辨識出他的身份。這一過程并不是通過數百層的決策樹來實現，人腦就是知道。嬰兒很難區分出兩個人的不同，但我們通過多年的學習和訓練可以在幾分之一秒內做到。事實上，你也許還能蠻準確地估摸出他們的年齡、性別、心情甚至個性。這也是讓我們成就為人類的原因之一。
Kinect以類似的方法被創造出來。它觀察身邊的世界，它注意觀察你的動作。即使Kinect從來沒見過你揮過手，也能很快地從它學習過的TB級數據中猜測出你所做動作的含義。
Kinect傳感器
Kinect骨架追蹤處理流程的核心是一個無論周圍環境的光照條件如何，都可以讓Kinect感知世界的CMOS紅外傳感器。該傳感器通過黑白光譜的方式來感知環境：純黑代表無窮遠，純白代表無窮近。黑白間的灰色地帶對應物體到傳感器的物理距離。它收集視野范圍內的每一點，并形成一幅代表周圍環境的景深圖像。傳感器以每秒30幀的速度生成景深圖像流，實時3D地再現周圍環境。如果你玩過pin point impression 3D針模玩具可能更容易理解這一技術——將你的手（或者臉，如果你愿意的話）按壓在這種玩具上，就可以產生你身體某一部位的簡單3D模型。
Kinect
尋找移動部位
Kinect需要做的下一件事是尋找圖像中較可能是人體的移動物體，就像人眼下意識地聚焦在移動物體上那樣。接下來，Kinect會對景深圖像進行像素級評估，來辨別人體的不同部位。同時，這一過程必須以優化的預處理來縮短響應時間。
Kinect采用分割策略來將人體從背景環境中區分出來，即從噪音中提取出有用信號。Kinect可以主動追蹤最多兩個玩家的全身骨架，或者被動追蹤最多四名玩家的形體和位置。在這一階段，我們為每個被追蹤的玩家在景深圖像中創建了所謂的分割遮罩，這是一種將背景物體（比如椅子和寵物等）剔除后的景深圖像。在后面的處理流程中僅僅傳送分割遮罩的部分，以減輕體感計算量。
Kinect
Kinect的大腦
真正的魔術在這里發生。分割化玩家圖像的每一個像素都被傳送進一個辨別人體部位的機器學習系統中。隨后該系統將給出了某個特定像素屬于哪個身體部位的可能性。比如，一個像素有80%的幾率屬于腳，60%的幾率屬于腿，40%的幾率屬于胸部?？雌饋磉@時候我們就可以把幾率最大的可能性當作結果，但這么做未免太過武斷了。我們的做法是將所有的這些可能性輸入到接下來的處理流程中并且等到最后階段再做判斷。
看了上面的介紹，你也許要問我們如何教會Kinect辨識人體部位。開發這一人工智能（被稱為Exemplar（模型）系統）可不是一件輕松的事情：數以TB計的數據被輸入到集群系統中來教會Kinect以像素級技術來辨認手、腳以及它看到的其他身體部位。下圖就是我們用來訓練和測試Exemplar的數據之一。
Kinect
模型匹配：生成骨架系統
處理流程的最后一步是使用之前階段輸出的結果，根據追蹤到的20個關節點來生成一幅骨架系統。Kinect會評估Exemplar輸出的每一個可能的像素來確定關節點。通過這種方式Kinect能夠基于充分的信息最準確地評估人體實際所處位置。另外我們在模型匹配階段還做了一些附加輸出濾鏡來平滑輸出以及處理閉塞關節等特殊事件。
骨架追蹤系統的目標之一是為處理流程的各種輸出提供一種菜單式的選擇界面。游戲開發者可以選擇任意的系統部件組合來開發各種游戲體驗。比如，你可以僅僅使用分隔映射來制造一些驚人的華麗效果（《Your Shape: Fitness Evolved》是一個好例子）。
講到這里，我們已經描繪出一個可用于控制游戲或娛樂的完全實時的體感系統。接下來，Arjun將介紹改進的Xbox Dashboard和Kinect Hub。他將向你展示這兩個用戶界面如何利用景深圖像流和20關節骨架系統來創造一種基于自然手勢的，訪問游戲、電影、音樂和其他娛樂活動的全新方式。
Kinect
Kinect:技術如何最終理解你！
如今，技術在我們的日常生活中扮演著重要角色，但直到現在，技術產品在真正理解人類意圖以及適應個體風格差異方面做得仍然不好。Kinect的問世讓這一切有所改變。站在Kinect前，它就能知道你是誰。不僅如此，還能將你和你的愛人區別開來。當你移動時，傳感器能在瞬間追蹤到你。想要互動？用聲音和肢體移動就可以播放電影、玩游戲、和朋友聊天等等。不需要學習任何新的控制方式，多么神奇！
前面Kinect團隊項目經理Ron已經描述了Kinect傳感器讓Xbox實時追蹤玩家動作背后的高深技術，但我們如何最佳地運用？我們的目標是讓玩家盡可能自如地控制Xbox，同時讓所有用戶可以容易地學習并理解各種控制手勢。接下來我們會更加深入地揭秘這一體感技術，并且談談在Kinect Hub和Dashboard中的Kinect體驗。
手勢：從何說起？
聽到我們要設計一種手勢來上下左右移動物體的時候，你也許會想：“沒難度啊，把你的手移到物體上，選中然后向你想要的方向移動，搞定！”
等下，別那么自信。問問你的朋友他們是怎么想的，你可能會驚訝地發現他們的回答和你是如此的不同。是你的方式更好嗎？不一定，只是對你來說更有邏輯性。人類的獨特之處在于能通過多種方法來完成某一特定任務。讓我們拿駕駛來做例子。如果你讓100個人來模仿如何開車，你可能會得到許多答案。有些人會將兩手分別握住面前的10點鐘和2點鐘位置，有些人可能會只用一手握住12點鐘位置，有些人可能會背靠椅子坐著；同樣地，模仿腳踩油門、剎車和離合器的方式也會五花八門。所有這些方式都能讓我們駕駛，而技術的工作就是要能識別所有這些方式——讓技術理解你！
那么，識別一個看似簡單動作有多復雜呢，拿伸手做例子。當你想伸手去拿什么東西的時候，你會認為伸手的方向應該完全垂直于身體平面。但實際上由于肩膀和手臂關節的結合方式，你不可能以直線方式伸手。因此，每個人都會以略為不同的方式做出一個伸手動作，但每個人都覺得這是一個同樣的伸手動作。成功的手勢識別就是要理解人類動作的微妙之處，并且讓技術了解這些不同。
研發Kinect這款革命性產品的過程中，我們既要戰勝上述挑戰還要讓產品易于使用。我們所做的每個決定都是人機互動領域史無前例的，我們的工作有可能將重新定義互動娛樂技術的未來。
手勢原型：去粕取精
我們在為屏幕導航創造控制手勢時，采用了很常見的方法：記錄下了所有能想到的天馬行空的點子，比如用腳來選擇菜單神馬的。當我們意識到這樣的點子實在太多了的時候，我們知道需要一種更靠譜的選擇方式。
我們收集并記錄下所有創意，并且一一制作出原型以檢驗那一種更適合普通用戶。和普通用戶進行原型測試非常重要，我們因此學到了許多關于人體運動的信息，并用于重新調整每次新測試。人機互動的現有規則并不總是適用于在客廳進行的10英寸距離上的體感交互。通過測試我們更好地理解用戶行為，比如長時間做手勢時怎樣才舒服，以及我們創造的控制手勢集和人類自然手勢是否沖突。
在測試過程中，我們的理念是“不斷失敗，去粕取精”，我們不斷拋棄不合適的方案，保留有效方案。工程、用戶研究和設計團隊都充分參與到手勢集的原型制作過程中，并和普通用戶一起進行測試，根據所有獲取到的數據來決定最佳手勢。
在數月的測試、觀察和研究后，我們得到了一種簡單且容易理解的控制方式——懸停選擇和翻頁控制。懸停選擇是一種容易學習、高度可靠并且可預測的機制，而翻頁控制提供了一種更有觸感的方式來控制屏幕內容。
讓我們通過Xbox Dashboard和Kinect Hub的實現方式來更加深入地談論這種控制模型的細節。
Kinect Hub: Kinect體驗大本營！
Kinect
Kinect
Kinect
Kinect Hub是Xbox Dashboard中的Kinect體驗中心，在這里你可以用手勢來訪問Kinect內容。Hub的設計簡單且容易理解，你可以注意到我們采用了巨大的顏色分明的項目方塊，讓用戶輕松地找到并選擇他們所想做的事。
