Kinect提供了许多SDK和一些很有用的开发工具，其中就有使用Kinect进行姿态识别的开发工具Visual Gesture Builder。
Visual Gesture Builder被用于构建姿态识别解决方案，生成的模型可用于检测特定动作或姿态。生成的姿态识别模型，可以在C++、C#中被SDK调用，以帮助我们在任意Kinect开发环境下，使用生成的姿态检测模型检测姿态。
这篇博客为Visual Gesture Builder使用教程，以检测举手动作为例，详细介绍该开发工具流程。本教程只进行到生成模型并preview，后面在C++和C#中加载模型进行识别的部分并不在本教程范围内，特此说明。
1.首先使用Kinect录制两段视频
我们以挥动左手和挥动右手为例，录制两段视频，其中一段视频中有挥动左手的动作，另一段视频中有挥动右手的动作。
2.在VSB（Visual Gesture Builder）中新建项目
打开Visual Geture Builder，首先新建解决方案。然后右键解决方案新建工程，我们这里选择使用向导设置工程。
3.配置工程向导
程序打开设置向导如下图，我们点击Next。
首先，设置姿势名称，就是你要识别的姿态，你不需要在名称中加入Left和Right，后面程序会提供更多选择，总之，输入一个名字就可以了。
然后，选择是否需要下半身的信息。这个选项的意思是，Kinect可以捕捉人全身的骨骼结点信息，如果你的动作与下半身无关，那么你只需要上半身的结点信息就可以了。由于我要演示的例子是挥手，自然和下半身没有任何关系，所以我选择No。
下面这个对话框的意思和上面一样，就是选择哪些结点有效，之前我们选择了上本身，显泽给出的是更加细致的选择，比如我选择上半身全部结点有效，你也可以选择只检测左半身、右半身等，这里注意对话框中True、False文字提示哦。
接下来设置手势识别，Kinect可以识别三种手势，打开、关闭、半开三种状态。我不需要识别手势，所以我选择了No。
下面这个对话框是说，你是否需要检测动作进行中的状态。说直接点，就是最终这个问题是被归为一个回归问题还是一个分类问题。
如果选No，则最后输出的是一个Bool值，只判断当前手是否举起，而不会输出举起到什么程度，它使用AdaboostTrigger算法。
如果选择Yes，则使用RFR（随机森林回归），最终输出的是一个和动作状态有关的连续值。
这里就要选择，你是否需要区分左右，当然，我选择Yes。
由于我们区分了左右手，所以，程序会兴建左、右，两个工程，我们点击确认，程序就帮我们建好了两个工程，如果我们不需要其中某个，可以直接点击X删除该工程。然后点击Save保存，这样就可以看到这两个工程了。
3.加载视频并标注动作
这里，我们可以看到两对工程，后缀为a的微Analysis，没有a后缀的为训练工程，我们现在只用管训练工程。
我们右键训练工程，电机Add Clip，添加我们第一步事先使用Kinect Studio录制好的视频片断，共有两段，一段是挥动左手的，另一段是挥动右手的。
现在，我们开始对数据进行标注。我们拖动下方的进度条，可以对我们拍摄的视频金预览，我们按住Shift键进行拖动，可以选择其中一个片断，然后我们在右侧的Tag窗口可以对我们选择的帧进行标注，我们将举起右手的视频片断的值Value设置为True。
同样，对于第二段视频，我们将举起右手的片断标注为True。
4.修改训练参数
点击训练工程，然后在右侧属性设置中可以修改Adaboost训练参数，如果你对该算法了解，可以进行修改，如果不了解可以选择不修改。如果你的训练效果不理效果，可以选择增加若分类器的个数，同时可针对性的修改其它参数。
然后我们右键解决方案，电机Build，程序就会生成一个训练好的.vgb文件。
5.预览效果
在VGB文件生成后，我们可以右键选择Live Preview，打开Kinect实时的看我们的结果。左侧是拍摄的图像，右侧是输出信号。可以看到当我们举起左右或者举起右手时，对应的窗格中都会有响应输出。
当我们反复测试，训练好一个模型后，我们要在其它程序中使用，直接通过Kinect的SDK调用训练生成的VGB文件就可以了，这部分我们下一节再介绍。
See You Next Chapter!