De stokastiska felegenskaperna hos Kinect-sensorn presenteras för varje axelriktning. Djup (z) riktningsfel mäts med hjälp av en plan yta, och horisontella (x) och vertikala (y) fel mäts med hjälp av en ny 3D-kontrolltavla. Resultaten visar att Kinect-mätningsfelets stokastiska karaktär främst påverkas av det djup på vilket det föremål som avkänns befinner sig, även om radiella faktorer måste beaktas. Mät- och statistikbaserade modeller presenteras för det stokastiska felet i varje axelriktning, som baseras på placering och djupvärde för empiriska data som mäts för varje pixel över hela synfältet. De resulterande modellerna jämförs med befintliga Kinect-felmodeller, och genom dessa jämförelser visar sig den föreslagna modellen vara en mer sofistikerad och exakt karakterisering av Kinect-felfördelningarna.
I ett arbete som vi anser något liknar vår strategi, egenskaper MS Kinect v1 stokastiska fel presenteras för varje riktning av axeln, av Choo REF.
Statistical Analysis-Based Error Models for the Microsoft Kinect™ Depth Sensor
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}