Kinetipong

Die Idee war simpel: Wir verwenden die Frontkamera des iPhones, und zeichnen sämtliche Veränderungen und Bewegungen vor der Linse auf. Ein direkter Vergleich der Einzelbilder sollte Aufschluss über die Bewegung innerhalb der Bilder geben.

Die Durchführung unseres Plans gestaltete sich jedoch deutlich schwieriger als gedacht: Gerade die Performance älterer iOS-Geräte war schlichtweg nicht ausreichend, um eine adäquates Ergebnis in Echtzeit zu erziehen. Wir mussten unseren Algorithmus mehrfach komplett austauschen und neuentwickeln. Die zündende Idee war am Ende nicht das ganze Video-Bild zu analysieren, sondern immer nur einzelne Teilsegmente bzw. die relevanten Zeilen des Kamerabildes für die Berechnung der Fingererkennung in Betracht zu ziehen.

Ein weiters Problem war die unterschiedliche Beschaffenheit der Hintergründe durch die wechselnde Deckenbeschaffenheit (Tapeten, Holzdecken, Raufaser, etc.). Hierfür entwickelten eine initiale Kalibrierung zu Beginn jeder Speielrunde, die es uns erlaubte den aktuellen Hintergrund zu maskieren und nur Veränderungen in Form von Bewegungen im Bild zu erkennen.

Entstanden ist am Ende ein monochromer Ausflug in die Spielegeschichte, kombiniert mit moderner Gestenerkennung im Hosentaschenformat.

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