馬堤的剪報筆記

其實華碩的WAVI Xtion跟微軟的體感遊戲機Kinect係出同源，晶片合作商都是Prime Sense。不過，WAVI Xtion是以PC為平台，且PC每年上億台的市場規模，加上軟體開發商也都在PC上開發程式，且具備升級容易等優點，因此基於PC做為體感應用平台將會 是明佳策略。同時簡孝堅也表示，儘管跟Kinect有競爭關係，但雙方應先把市場做大，並格外看好大陸體感市場機會，加上Xbox無法在大陸銷售，故華碩 會先聚焦大陸。華碩預定在10月份推出體感遙控套件，今(2011)年底前預定出貨10萬台。

運算核心與產業標準

除了開發機制與聯盟合作外，體感創新的核心技術也是令人關注的議題，因此本次研討會也邀請到在3D感測領域擁有深厚背景的PrimeSence與會。 PrimeSence業務總監尤紀凱提到：「所謂3D感測技術，即是利用光學設備擷取環境訊息，將其組合成3D模型的技術。」

當然，一併也賦予了機器準確的視覺能力，並具備學習使用者的設計，顛覆了現有科技產品需要由使用者去學習的使用模式。同樣是攝像裝置，對於一般圖片所獲得的是RGB三原色的訊息。當搭載3D感測技術後，則能夠取得影像的深度(Depth map)資訊。

PrimeSence 亦提供了完整的3D感測解決方案，除了名為NiTE的Middleware外，在硬體上涵蓋了PS1080感測晶片，以及感測裝置的參考設計 (Reference Design)等元素。基本上，3D感測的技術架構Host端可分為驅動程式、Middleware及應用程式(Application)等部分。

當Xtion PRO等裝置擷取環境影像後，轉換成深度資訊，並傳遞到Host端由驅動程式接收並解讀出來，但對軟體開發而言，卻無法瞭解這些複雜訊息所代表的意義，所以需要Middleware去分析，將有效的內容提供給應用程式使用。

舉例來說，透過Middleware將擷取到的背景、人體輪廓等多餘影像去除，從中組合成所需的人體關節的節點資料。對遊戲程式而言，人體關節的節點資料即 可接到虛擬3D人物上。另一方面，應用程式不見得要位於Server內，亦可透過雲端技術放在網路上與Middleware連結。

不過Server端整合應用程式的作法，並不符合前述提到的Open Platform 2.0概念。因此，PrimeSence與ASUS等多個合作夥伴，共同成立了OpenNI規範，為軟體開發提供了標準化的API工具，成為普及化的幕後推手。

OpenNI 最大的特色在於完全免費，不論任何技術層面均可參與，並將Compliant Hardware、Middleware及NI(Natural Interaction)Apps三方資源有效整合。若再融入之前提到的3D感測架構中，除了硬體端與Firmware完全結合外，應用程式還可藉由 OpenNI存取Middleware、感測裝置內部的功能，甚至是具備臉部辨識等獨特設計的Middleware，搭載至系統自然也不成問題。

對 應用程式開發而言，在符合OpenNI的前提下，不需重新撰寫軟體，只要稍做修改即可輕鬆導入各種平台與Middleware。觀察OpenNI的推廣效 益，目前具有超過2,000位的註冊會員，以及10萬個以上的SDK下載，同時已有上百個應用程式是採用OpenNI所開發，並以每天10個以上的速度成 長，可見OpenNI的潛力無窮。

為了激盪出創意分享的火花，OpenNI還成立了Arena機制，提供開發者一個上傳成果的舞台，同時30%的Apps會公布原始碼(Source code)下載。

而OpenNI Arena的立意在於作為開發者間溝通的橋樑，進而將開發者社群與Publisher、Manufacturer、Application Store及Enthusiastic Consumer串連起來，以期達到觀察創意趨勢、發掘人才、加強開發者互動、將NI(Natural Interface)延伸到新領域等願景。

事實上，當3D攝像裝置將體感影像擷取進來後，還需經過Depth Map、Middleware等一連串複雜的資料轉換，這時也考驗著CPU的運算能力。因此本次也邀請到業界知名的嵌入式處理器(Embedded Processor)廠商─德州儀器，為各位解說DSP(Digital Signal Processor)在體感創新硬體上所扮演的角色。德州儀器的應用協理鄭曜廷提到：「由於目前Xtion的開發套件是用於PC上，故可直接使用PC的處 理器計算運作。不過，開發者也可採用嵌入式的處理晶片，來減少資料傳輸佔據頻寬的問題，同時增加計算的效率。」

為此聯盟與德州儀器合作，讓開發者可在感測器上直接置入晶片，讓圖片資料的計算在前端就處理完畢，如此便可減少計算的時間，且傳輸通道也可用來傳送更重要的資訊或指令。

經 過實際測試，德州儀器DSP與FPGA、PC的比較結果，在SobelEdge Detector、Bayer Filter Demosacing及Gaussian Pyramid等測試項目上，均有顯著突出的數據。即便PC的成績在Bayer Filter Demosacing上較為出色，但卻是配備了雙核、2GHz以上的處理器，以及2GB的記憶體才有如此的表現。不僅如此，德州儀器的DSP本身也採用了 硬體加速器的設計，以提升在3D Point Cloud、k-means方面的運算表現。

另外，德州儀器DSP幾項的3D影像處理技術上，甚至超越PC的運算速度，且擁有小巧低耗電的嵌入式設計優勢。

針對體感需求的差異，德州儀器開發了多款DSP因應不同的市場定位，例如DM36xx系列，即是用來搭配手部體感的產品；而DM3730則是作為全身性的體感技術的運算核心，具備15個節點的偵測能力。

為增進DSP平台上軟體的開發，並充分發揮在運算效能上的優勢，德州儀器還提供了Vision Software Libraries的服務。其中包括OpenCV、vLib、IMGLib及3DVLib等部分，除內容廣泛外，還可開放原始碼，並透過Ti E2E論壇來相互交流，以期軟體能針對DSP最佳化，並與DSP縝密結合發揮最大效益。