如何評價Intel的實感（realsense）技術？
是否有應用RealSense技術的一些有趣的idea？
realsense在應用上有一個很大的問題，就是它的feature沒法單獨提取出來，只能按照它既定的模式存儲，這就限制了它的應用範圍，比如，客戶要把所有人臉的特徵都存儲在雲端，然後做海量人臉搜索，對不起，它做不了，它基本上只適合做單機版產品。另外，還以人臉為例，它的特徵值也是無意義的，所謂無意義，就是你只能通過它自身的演算法做比對，舉個例子，三張人臉特徵值為0.1， 0.2 ，0.3(僅僅是舉例，並非真實數據)，我們認為0.1與0.3距離肯定比0.1與0.2的距離大，換句話說，0.1與0.2相似度更高(相比於0.1與0.3)，可是在realsense裡面，這個結果可能是不對的。其實很多演算法也是類似的情形，不過對於純軟體的演算法來說，部署在雲端問題不大；但realsense就不同了，它的演算法固化在設備當中，基本上就不要考慮雲端應用了。
話說現在不做集中式存儲或雲端應用，除非是PC廠家或做遊戲，要不然，個人感覺不太容易找到合適的商業模式。
另外，由於是黑盒子只提供SDK，realsense的演算法沒辦法做深層優化，也沒辦法利用大數據的優勢，以語音識別為例，做得比較成功的公司，都是基於深度學習+大數據，隨著數據的不斷增多（有很多是用戶提供的），演算法不斷優化，準確度越來越高，從而越來越接近實用化的目標。
產品還是需要體現一些差異化的，realsense的模式，讓產品廠家可以專心地做應用，這個出發點是沒問題的，問題是時代變了，基於realsense的差異化如果只是在單機版應用軟體層面上，在這個風起雲湧，顛（dao）覆（luan）無節操的時代，對於大量的產品廠家來說，如何保持住自己的優勢，確實需要好好考慮。
看起來高大上，但是精度太低了，穩定性比較差。就遊戲應用來說，體驗上real sense&
很有前途，功能上可以認為是迷你版的 Kinect。
不同於 Kinect 的全身骨骼跟蹤，realsense 更注重近距離的臉部、手部跟蹤，所以可以毫無違和感地與筆記本、超極本捆綁在一起。Intel 推 realsense 畢竟也是為了賣晶元，從這個角度你可以是個更高級的筆記本攝像頭。
另一方面，也可以放在虛擬現實的頭盔上，負責 VR 的輸入，實現類似 HoloLens 的 NUI 自然人機交互方式。這方面顯然更有前途。
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Microsoft HoloLens 技術解謎（上） - 黑客與畫家 - 知乎專欄
如何用 Kinect 實現近距離的手部跟蹤 http://research.microsoft.com/en-US/people/yichenw/cvpr14_handtracking.pdf
解密一下 ，硬體其實就是softkinectic,比利時的一個體感設備廠家。他家本來的SDK叫iisu。這家公司的人我感覺市場的炒作能力偏弱。所以一直躲在別人後邊做OEM了。至於英特爾感知計算，被包進去的各種庫和演算法就太多了。是否集成過iisu不得而知。
之前在學校科展的時候見過一次事物，感覺還是挺靈活的，如果能做到筆記本里像攝像頭一樣就行了，但是精度有點弱，只能靠演算法來彌補...
我就買了一個開發套件，99美元，加關稅和運費要接近1000人民幣了，想用它做點東西，由於在寫畢業論文，暫時擱置了。
RealSense（這支是front face，從文檔看後面會有rear face版）更適合坐在電腦前面用，對面部和手指的識別比較好，基本上只有1m以內的deep數據是可識別的。
USB3.0供電，64位win8.1 win10可用，win7不支持，以後會支持android；
Time-of-Flight 技術；
C++ C# JavaScript Unity。
自帶的例子：
realsense in unity
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火炮專業博士轉行求鼓勵
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設計用於筆記本的前置攝像頭，和手勢識別的。有效的深度圖距離為0.6米到1.2米，但當時見intel的工程師說建議不要超過1米，否則噪音不好控制。
看樣子是希望搶leapmotion的飯碗，而不是kinect。
intel在市場定位上傾向於創新的電腦操作方式或遊戲。BD團隊明顯對這兩類以外的客戶沒有接觸的意向。一個Intel BD的人一句話點醒了我：
Intel推出RealSense和OpenCV的目的都是一樣的，為正在衰落的PC市場尋找新的增長點，好賣出更多的CPU。
我買了個筆記本就是這個攝像頭，我就想知道怎麼qq視頻
拉低了成本，想像力就容易打開
科再奇在CES2016上就親自為RealSense版昊翔颱風H無人機站台，可是一拖再拖直到8月才有了可體驗的實物。而看了體驗視頻後，發現RealSense的演算法還有好大不足，尤其是從平面轉向立體空間時，時常會遺忘z軸~
RealSense的實際功能和Kinect是相似的。就看未來如何開發演算法，如何形成生態系統了。畢竟在學術界，大量的現成演算法是用Kinect的API實現或者採集的dataset，RealSense的前景個人不是很看好。
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