人工智能技术的发展促进了人机交互的快速改善。 该系统使用Kinect视觉图像传感器来识别人体骨骼数据并完成对操作员动作的识别。 通过以计算机软件为核心的上位机平台对实时数据的过滤处理，对算法进行编程，实现了从数据到控制信号的转换。 系统通过串行通信的传输方式将信号以Arduino为核心传输到下层计算机平台，从而完成对转向器的控制。 为了验证该理论的可行性，研究小组构建了4自由度机械臂控制系统并完成了软件开发。 它可以在计算机操作界面上实时显示其他功能，例如当前的骨骼角度和运动状态。 实验数据表明，基于Kinect的运动识别方法可以有效地完成对预期运动的跟踪，并完成对指定对象的抓取和传递，具有极高的可操作性。

kinect骨架提取到opencv窗口显示

基于Kinect的姿势识别与应用研究介绍了姿势识别的基本内容和应用。

Kinect的实时骨骼跟踪技术获取身体关节点的三维位置信息，为进行人体姿势识别提供了丰富的信息，拟在三维关节点位置信息的基础上，建立一种实时的人体姿势识别系统。选择关节角度作为姿势特征，结合逻辑回归（logistic regression， LR）分类算法对54种姿势进行识别研究。实验结果表明，该姿势识别系统可以准确实时地识别人体姿势。

以OpenNI为API，调用windows下的API：mouse-event。kinect的手势跟踪对应鼠标移动，姿势（点击）识别对应鼠标左键点击。

优化过的OPENNI2，用于实现深度图和彩色图对齐.具体可参考blog http://blog.csdn.net/janestar/article/details/38824375 相关内容

最近在搞一个项目，要一台PC支持3个以上的KINECT。在网上参考了很多资料都是只有支持两台kinect的。本人通过研究Openni和opencv库里面的成员函数和成员变量，成功了编写同时或者分别控制多台kinect的程序。在这里分享并与大家交流。

关于Kinect骨骼手势识别的详细解析，有助于初学者学习

源代码在包里，编译前请按微软官方指南视频的方法添加kinect的dll，否则代码报错。

SBU Kinect Interaction 是一个人类肢体动作识别视频数据，用以识别人的肢体动作。