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《Kinect应用开发实战:用最自然的方式与机器对话》一3.2 基于“管道”的系统架构

3.2 基于“管道”的系统架构 Kinect for Xbox 360是一个基于“管道”的体系架构,如图3-3所示。Kinect传感器设备提供三大类的原始数据信息,包括深度数据流(depth stream)、彩色视频流(color stream)、原始音频数据(raw audio stream),同时分别对应骨骼跟踪(Skeletal Tracking)、身份识别(Identify)、语音识别(Speech Pipeline)三个处理过程。 1)骨骼跟踪具有以下特点: 从Kinect Primesense芯片组获取深度数据流,通过USB 2.0端口传输。 设定人体“分类”(Classification)的特征阈值,通过约定的字节编码,为每个被追踪的玩家在深度图像中创建“分割遮罩”(Segmentation)。 将深度数据中出现的游戏玩

深度学习鼻祖Geoffrey Hinton帮你入门带你飞

本文联合编译:Blake、高斐 雷锋网注:Geoffrey Everest Hinton(杰弗里·埃弗里斯特·辛顿)是一位英国出生的计算机学家和心理学家,以其在神经网络方面的贡献闻名。辛顿是反向传播算法和对比散度算法的发明人之一,也是深度学习的积极推动者,目前任职于多伦多大学与Google。作为人工智能领域的三位奠基人之一,早在30年前,辛顿就已经在深度学习领域留下了自己的烙印。然而,直到计算机的性能达到深度学习的要求,辛顿才开始在学术界以外得到自己应得的广泛认可,本文是他对于深度学习介绍的演讲PPT。 深度学习 Geoffrey Hinton 多伦多大学&Google 机器学习任务的频谱 典型的统计学方法 低维度数据(例如,低于1000个维度) 数据中存在大量的噪音

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