Key points are not available for this paper at this time.
الحصول على المشاهد الحقيقية ثلاثية الأبعاد في الوقت الحقيقي له العديد من التطبيقات الهامة في رسومات الكمبيوتر ورؤية الكمبيوتر والتفاعل بين الإنسان والكمبيوتر. تتيح حساسات العمق الرخيصة مثل Microsoft Kinect الاستفادة من تطوير مثل هذه التطبيقات. ومع ذلك، لا تزال هذه التكنولوجيا حديثة نسبياً، ولم يتم الإبلاغ عن دراسات مفصلة حول قابليتها للتوسع في الحصول على بيانات سميكة ومستقلة عن العرض. تتناول هذه الورقة السؤال عما يمكن القيام به مع عدد أكبر من أجهزة كينكت المستخدمة في نفس الوقت. نحن نصف إعداداً مادياً يقلل من التداخل، وإجراءً للمعايرة، وتوسعاً على خوارزمية KinectFusion، مما يسمح بإنتاج إعادة بناء حجمية عالية الجودة من أجهزة كينكت متعددة مع التغلب على الأخطاء النظامية في قياسات العمق. كما نبلغ عن تحسين عرض الصور المبنية على الهيكل المرئي باستخدام قياسات العمق، ونقارن النتائج مع KinectFusion. يوفر نظامنا رؤى عملية حول النطاق المكاني والإشعاعي القابل للتحقيق ومتطلبات النطاق الترددي للحصول على بيانات العمق. أخيراً، نقدم عدداً من التطبيقات العملية لنظامنا.
درس كينز وآخرون (الأربعاء) هذا السؤال.