- The project of HackxFDU 2016(Fu Xiaohan, Jason Qian, Luke Xuan, Evan Zhao, Wu Chenggang).
- 利用Kinect实现对入场人员的年龄、性别、人数、快乐度进行统计和评估，便于主办方了解与会者的基本信息，不用进行繁琐的登记
巧妙地利用Kinect对于人骨骼的identification来实现对于近入会场的人的识别，每当有新的人体骨骼出现时，Kinect将摄像头目前的画面截图并上传给本地服务器，本地服务器将图片上传至微软认知服务，由其反馈出图片中出现的人脸识别出的数据，包括性别、年龄、快乐度等数据，然后这些json数据将上传至青云服务端，前端与之沟通，获取即时的数据，包括总人数、男女比例、快乐度的分布。利用我们这一套系统，会议的主办方能快速即时得到这些具有价值的统计信息，从而对会议或讲座的受众情况有清晰直观的认识，而省去了登记信息等繁琐的信息。我们的项目也具有良好的市场前景，在一些推广性质或娱乐性质的会议、讲座或派对中，与会者并不希望进行繁琐的信息登记，甚至会因为这些繁琐的信息登记而懒于参与，在这种情况下，我们的服务具有很强的竞争力。
在一些宣传性质的会议、讲座或者活动中，与会者很多时候不愿意登记自己的实名信息乃至年龄等细节，在这种情况下如果主办方强行要求登记信息，不仅会令参与者反感，甚至可能导致受众的流失。于是一种不引起观众反感，却也相对准确地获取观众整体的人数、性别、年龄段乃至快乐值等信息的方法对于主办方颇具意义，能帮助他们了解这次的观众群体与目标群体是否相符，更能帮助他们更好地举办下一次活动。
巧妙地利用Kinect对于人骨骼的identification来实现对于近入会场的人的识别，每当有新的人体骨骼出现时，Kinect将摄像头目前的画面截图并上传给本地服务器，本地服务器将图片压缩后，多线程上传至微软认知服务，由其反馈出图片中出现的人脸识别出的数据，包括性别（见图1）、年龄（见图2）、快乐度（见图3）等数据，然后这些json数据将上传至服务端，前端与服务都沟通，获取即时的数据，包括总人数、男女比例、快乐度的分布。这样一来，主办方不必进行繁琐的用户信息登记，也能即时、在线得到这些他们想要的信息。
在现有的人数、性别、年龄段、快乐度的基础上，听取客户的需求，尝试增加一些功能。例如，会议、活动前后人们的快乐度(乃至于更多情绪如愤怒、焦虑)的对比。同时配合多台Kinect设备，可以适应规模更大的会场更多入口的需求。
使用Cpp和Python实现对Kinect的控制，每当屏幕中出现人脸时，将视频流截图并传输到本地服务器。本地服务器由C#开发，用多线程队列将截图上传至微软认知服务API，从而给出截图中出现的人的Face-id以及估测的年龄、性别和快乐都，并与数据库里已有的face进行比对，判断此人是否重复出现过，如果没有出现过，将ta的信息存储并上传到青云提供的服务端MySQL数据库，进行数据整理和分类，提供给前端一个端口获取信息。前端界面非常厉害，用了近十个库，是轩帝亲手打造，我就不介绍了。