[发明专利]姿势状态分类有效
| 申请号： | 201110447930.8 | 申请日： | 2011-12-28 |
| 公开（公告）号： | CN102591459A | 公开（公告）日： | 2012-07-18 |
| 发明（设计）人： | A·巴兰;M·西迪基;R·M·盖斯;A·A-A·基普曼;O·M·C·威廉姆斯;J·肖顿 | 申请（专利权）人： | 微软公司 |
| 主分类号： | G06F3/01 | 分类号： | G06F3/01;G06K9/00;G06K9/66 |
| 代理公司： | 上海专利商标事务所有限公司 31100 | 代理人： | 蔡悦 |
| 地址： | 美国华*** | 国省代码： | 美国;US |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 姿势 状态 分类 | ||
1.用于估计用户身体部位的姿势的方法(200)，包括：
从传感器(12)接收(202)图像(28)，所述图像(28)包括用户(14)的图像中的至少一部分，所述至少一部分含有所述身体部位；
从所述图像(28)估计(204)所述用户(14)的骨架信息；
识别(206)所述图像(28)中对应于所述身体部位的区域(308)，所述识别至少部分地基于所述骨架信息；
提取(208)所述区域(308)的形状描述符；
基于训练数据分类(210)所述形状描述符来估计所述身体部位的姿势；以及
根据所估计的身体部位的姿势输出(212)响应。
2.如权利要求1所述的方法，还包括根据所述骨架信息中各关节之间的至少一段距离来估计身体尺寸缩放因子，并根据所述身体尺寸缩放因子标准化所述形状描述符。
3.如权利要求2所述的方法，其中识别所述图像中对应于所述身体部位的区域包括使用基于所述身体尺寸缩放因子的地形搜索。
4.如权利要求1所述的方法，其中识别所述图像中对应于所述身体部位的区域是至少部分地基于泛色填充法。
5.如权利要求1所述的方法，其中所述身体部位是手，且估计所述身体部位的姿势包括估计手是张开或是闭合。
6.如权利要求1所述的方法，还包括根据来自所述传感器的多个图像来估计所述身体部位的多个姿势，并且执行多个估计的时间滤波以估计所述身体部位的估计姿势。
7.如权利要求1所述的方法，还包括向所述身体部位的估计姿势分配置信区间。
8.如权利要求1所述的方法，其中基于训练数据分类所述形状描述符来估计所述身体部位的姿势是基于至少一种机器学习技术。
9.如权利要求1所述的方法，其中所述身体部位是手，且所述训练数据基于元数据来划分，所述元数据包括以下至少之一：手的方位、低手臂角度、低手臂方位、深度、以及用户的身体尺寸。
10.一种包括储存于其上的指令的计算机可读储存介质，所述指令可被计算设备(400)执行以：
从深度摄像机(12)接收(202)深度图像(28)，所述深度图像(28)包括用户(14)的图像中的至少一部分，所述至少一部分含有手；
从所述深度图像(28)估计(204)所述用户(14)的骨架信息；
识别(206)所述深度图像(28)中对应于所述手的区域(308)，所述识别至少部分地基于所述骨架信息；
提取(208)所述区域(308)的形状描述符；
基于训练数据分类(210)所述形状描述符来估计所述手的姿势，其中所述训练数据是基于元数据来划分，所述元数据包括以下至少之一：手的方位、深度、以及用户的身体尺寸；以及
基于所估计的手的估计状态输出(212)响应。
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