みずほ情報総研 ： RGB-Dカメラの普及で広がる3次元情報の利用
2014年7月15日にMicrosoftからKinect for Windows v2センサー（以下、Kinect v2）のオープンベータ版が、開発者・研究者向けに先行発売された （*1）。Kinect v2は、民生用RGB-Dカメラの先駆けとなったKinectの後継にあたるデバイスである。 筆者は、プレビュー版のKinect v2が先行提供される開発者プログラムに昨年末から参加し、約半年間使用したが、旧Kinectと比較してセンサーの性能が向上しており、より多様なアプリケーションが実現できる可能性を感じている。 Kinectは元々、体全体を使った動作でMicrosoftのゲーム機Xbox360を操作するための機器として発売された。Kinectは奥行きセンサーとマイクが搭載されたカメラデバイスで、カラー画像（RGB）に加えて奥行き画像（Depth） （*2）を取得できることから、RGB-D
TUMのRGB-D SLAMについてまとめる - Qiita
Computer Vision Group TUM（ミュンヘン工科大学）のコンピュータビジョングループは、SLAM（スラム）の研究がすごい。SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)：自己位置推定と地図作成を同時に行うことであり、UAVsやAR, VRの分野で応用される。KinectFusionなんかもそう。このページでは、RGB-D SLAMについてメモしていく。 Real-time 3D visual SLAM with a hand-held camera, European Robotics Forum, 2011. これが最初のRGB-D SLAMである。 アルゴリズム アルゴリズムは、以下のようになっている。 1. RGB-D画像の読み込み 2. SURF特徴量抽出とマッチング 3. 自己位置推定（RANSAC） 4. 自己位置の補正
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