微软刚刚在其官方博客上发布了Kinect SDK 2.0 for Windows ，让更多开发者探索Kinect的无限可能。最终正式版工具包的开发将在未来几个月正式发布。而新一代的Kinect for Windows也即将开始出货。微软KinectWindows团队正式发布了免费的软件开发工具包SDK 1.7版本，这是自2012年2月微软发布SDK1.0版本和传感器以来，对软件开发工具包最重要的更新。

更新日志

Kinect适用于Windows2.0

新一代的Kinect for Windows也对功能进行了更多的深化和改进，其新特性包括:

1080P高清视频

更广阔的视野

骨骼跟踪的改进

新型主动红外探测

改进的麦克风(零平衡)

识别6个人和25个骨骼点(每个人有25个骨骼关节)

拇指跟踪、指尖跟踪、张开和收缩手势

为Windows开发硬件和系统Kinect也有一些要求:

64位(x64)处理器

i7 2.5 GHz或更快的处理器

内置USB 3.0总线

4 GB内存

DX11图形适配器

Windows 8、Windows 8.1

Kinect SDK 1.7增加了两个密钥功能:

Kinect融合和Kinect交互功能使企业和开发者能够更专注于开发更具创新性的应用，在提高工作效率、降低成本的同时，为零售、医疗和教育行业的用户提供更加一致、直观、自然的体验。

Kinect Fusion为Windows传感器集成了来自Kinect的连续景深快照，以创建完整的3d模型。通过精确的3D模型和相关的Kinect for Windows应用，开发者可以集中精力开发更加定制化和精确的3D应用，实现3D打印、增强现实等各种新场景，满足零售、医疗、教育等多个行业客户的需求。

其他功能和更新

此外，SDK 1.7还包含新的Kinect交互功能，包括支持推拉抓取、多用户交互和手势开合识别的NUI控件。全新的交互功能为Kinect for Windows带来了更多的可访问性和一致性，使开发者和潜在的业务合作伙伴可以充分利用产品来探索和开发新的使用场景。更新的SDK版本还包括如何与OpenCV和matlab交互的示例。同时，Windows的所有Kinect 示例代码也上传到Codeplex网站。

微软Kinect for Windows全球总监Bob Heddle表示:“新版Kinect for Windows SDK 引入了Kinect融合和Kinect交互等激动人心的技术，这是我们团队与微软研究院广泛合作的又一成果。特别是在精确的3D模型创建和基于手势的应用程序开发方面，SDK 1.7使企业和开发者能够为用户提供更加一致、直观和自然的用户体验。”

微软今天正式发布了针对Windows的Kinect的SDK。这次最大的亮点是加强了在中国的支持，考虑到中国强大的市场发展前景。新的SDK中增加了许多新的功能，例如:

1.开发者的工具有了很大的改进。

2.扩展传感器的数据访问

3.对操作系统的更广泛支持

同时，他在博文中表示:“兼容Windows 8系统和支持VM意味着Kinect for Windows可以在更多平台和更多设备上运行。”Windows 8将会是一个全球化的操作系统，所以毫无疑问，Windows版的Kinect将会加入对Windows 8系统的支持，这无疑会进一步推动Windows版的Kinect的发展。

微软正式发布了Kinect软件开发工具包(SDK)的Windows版本，让所有Windows用户都能体验到这款专为Xbox 360游戏机开发的体感外设。开发者可以使用Kinect软件开发工具包中的体感技术来创建新的PC软件，为Kinect开发游戏，还可以让学术研究人员和技术爱好者使用微软Xbox 360 Kinect体感技术来为Windows 7电脑创建丰富的体验。

自微软为Xbox 360发布Kinect外设以来，在市场上取得了巨大成功，成为销售最快的消费游戏外设。

Kinect SDK的Windows版本为程序开发者提供API、样例代码和驱动，包括32位和64位版本，目前仅支持英文。

其中一个新的功能叫做Kinect Studio，可以开发记录和回放Kinect数据，对于软件开发人员来说意味着节省时间。还有其他新的功能是增加了面部追踪功能，可以追踪用户的口型、头部运动和眼角变化。

同时，新版本1.5增加了坐姿的骨骼追踪，支持头、肩、臂10个多点定位追踪，还增加了新的语音识别语言，目前为:法国、西班牙、意大利、日本。

Kinect生成的深度数据效果有限。使用Kinect创建真正互动、有趣、难忘的应用，除了深度数据，还需要其他数据。这就是骨骼追踪技术的初衷。骨骼追踪技术可以通过处理景深数据建立人体各个关节的坐标。骨骼跟踪可以确定人体的各个部位，比如手、头、身体。骨骼跟踪生成X、Y、Z、Y和Z数据来确定这些骨骼点。