第1回サトヤ勉強会で発表した資料です。

1. Kinect v2を通して
Microsoft技術を考える
Microsoft Student Partners Fellow
五十嵐 祐貴
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2. 自己紹介
• 五十嵐 祐貴 ( @bonprosoft )
• Microsoft Student Partners Fellow
• 東北大学 工学部
• コンパイラと自然言語処理に興味があります
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3. Microsoft Student Partners
• Microsoftと一緒に活動したい学生のチーム
• テクニカル職はもちろんマーケティング職もあります
http://www.microsoft.com/ja-jp/education/msp.aspx
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4. 自己紹介
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5. このセッションのゴール
• Microsoft技術に興味を持つ
• Microsoft技術を使ってみたくなる
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6. まずはデモ
• Kinect SDKに付属しているデモをお見せします
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7. Kinectとは
• Microsoftから発売されているセンサーデバイス
 現在はKinect for XboxとKinect for Windowsが発売され
ている
• 人の動きや表情、音声認識などを手軽に扱える
• 最近Kinect SDK 2.0が正式リリース
• 今回は次世代型Kinect「Kinect for Windows v2」
を扱う
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8. 利用できるセンサー
• 色情報
 解像度は1920×1080
 検出可能角度：70°(水平) 60°(垂直)
• 赤外線情報
 解像度は512×424
 検出可能角度は色情報と同様
 検出範囲は0.5m～4.5m
• 指向性マイク
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9. 取得できるデータ
• 骨格情報
• 色情報
• 深度情報
• 赤外線情報
• 表情
• 音声認識
• ジェスチャー認識
etc...
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10. v1との変更点
Kinect v1 Kinect v2 Preview
色 解像度 640x480 1920x1080
深度
解像度 320x240 512x424
認識範囲 0.8m～4.0m 0.5m～4.5m
検出角度
水平 57度 70度
垂直 43度 60度
マイク入力 4つのマイクアレイ 4つのマイクアレイ
チルトモーター あり なし
最大骨格検出人数 2人 6人
関節数 20点/人 25点/人
手のポーズ検出 グーパーのみ グーチョキパー
手指検出 なし 親指と指先のみ
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11. v1との変更点
• データの発生、扱いが大幅に変更
 v2では内部的にStream設計が実装されている
 より見通しの良いコードが書ける
• v1と比べてフレームを細かく取得可能に
 使いたいデータを宣言できる
• 複数のアプリケーションから同時にセンサーを扱う
ことが可能に
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12. Kinect v2の美味しい食べ方
• C#/C++はもちろんUnityなどでも使える
• Unityは公式がアセットを出している
 v1までは用意されていなかった為、非公式のものがあった
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13. Kinect v2の調理例
• Kinectを用いた作品の例をお見せします
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14. Kinect v2を調理してみよう
• 実際にコーディングをしていきます
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15. 実装例：
検知している人数を表示するプログラム
• センサーが人を検知した場合に、その人数を表示し
ます
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16. このプログラムが何に役立つの？
• このままでは何の役にも立たない
• この技術と何かを組み合わせて、発展させる必要が
ある
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17. 何ができるかを考える
• Kinectから検出している人数を取得できた
• この調子で映像も取得できそう
• 赤外線映像・人数に関しては暗闇でも検知可能
• 今回は防犯システムを構築してみる
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18. 防犯システム構築に必要なこと
例:
• ネットワーク経由でリアルタイムにモニター
• 色情報/赤外線情報を保存
• メール通知
• スマホアプリを作成してプッシュ通知
これらを実現させるにはどうするか？
MS技術を組み合わせることで
簡単に実現できる
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19. ネットワーク経由でのモニター
• ASP.NET SignalRを使う
 リアルタイム・非同期・双方向通信（プッシュや RPC）
の機能をWeb アプリケーションなどに容易に実装するこ
とができるライブラリ
 クライアントはC#やJavaScriptでも実装可能
• 今回はこれを用いる
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20. ネットワーク経由でのモニター
• 実装します
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21. Microsoft Azure
• Microsoftが提供するクラウドプラットフォーム
• 数分でWebサイトを構築可能
 PythonやPHP、Javaなども動作
 GitやDropBoxからのデプロイも可能
• 仮想マシンからMedia Service、Machine
Learningまで
 Microsoft Azureを利用することで、非常に様々なインフ
ラを簡単に実現
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22. 作成したサービスを展開する
• 実際にAzureへデプロイを行います
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23. スマホアプリを作ってPush通知
• Mobile Serviceを使うことで非常に簡単に実現
• iOS/Android向けのテンプレートもすでに用意され
ている
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24. チーム開発も簡単に
• TFSだけでなくGitも使える
• VS Community Editionを使うことで、より多くの
人が恩恵を受けることができる
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25. And more…
• より多くの方に利用してもらえるようサービス化したい
 個人の認証が必要？
 ASP.NET Identityを使おう
• 携帯に電話をかけて通知してほしい
 Twilioなどを用いて電話をかける？
 NuGetを使うことですぐに実装可能
Microsoft技術をうまく組み合わせることで
簡単に実現可能
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26. Microsoft Openness
• Microsoft技術の一部はGitHubなどで公開されている
 TypeScript,SignalR,MobileService,etc…
• Pull Reqなどを投げることで貢献することも可能
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27. Microsoftと一緒に
• Microsoft技術は様々な技術と共存できる
 独自技術ばかりではないよ！
• 流行を取り入れていて日々進化している
 「変化を抱擁せよ」
MS技術を活用することで、より良い開発を！
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