Celem niniejszej pracy magisterskiej jest implementacja oraz zbadanie wybranych metod zwiększenia jakości procesu analizy chodu człowieka na postawie danych zebranych za pomocą czujnika głębi Kinect v2. Dodatkowo w zakres pracy magisterskiej wchodzi stworzenie szeregu narzędzi, które dają możliwość zapisywania danych otrzymanych bezpośrednio z urządzenia oraz ich późniejsze przetwarzanie.

W ramach pracy magisterskiej zostały zbadane dwie metody ulepszenia jakości danych pochodzących z Kinect v2. Pierwsza metoda jest oparta o zastosowanie odpowiednio dobranego filtru Butterwortha. Druga metoda ulepszenia jakości danych jest oparta na wygładzającej aproksymacji przebiegu kąta pomiędzy stawem biodrowym a stawem kolanowym. Wykorzystując fakt, że przebieg kąta pomiędzy stawami w czasie ma kształt w przybliżeniu sinusoidalny, w ramach pracy magisterskiej sprawdzono czy aproksymując przebieg tego kąta funkcją sinusoidalną oraz odpowiednio aproksymując pozycję stawów kolanowych jesteśmy w stanie zmniejszyć bład pomiarowy. Do testowania wybranych metod w ramach pracy magisterskiej wykorzystano dane zebrane z Kinect v2 oraz z systemu Vicon równocześnie.

W ramach pracy magisterskiej została stworzona aplikacja z graficznym interfejsem użytkownika zaimplementowana za pomocą WIN32 API, która służy do nagrywania oraz odczytywania danych z czujnika głębi Kinect v2. Dodatkowo został stworzony zestaw skryptów w języku MATLAB, który umożliwia przetwarzanie wstępne danych zebranych z Kinect v2 oraz doprowadzenia ich do wybranego formatu odpowiednio obracając współrzędne zapisanych punktów.