[发明专利]基于成像对象特性的增强的真实性

说明书

技术领域

本发明一般涉及计算机，并且特别地，涉及增强的真实性应用。

背景技术

增强的真实性是将计算机提供的内容，包括图像、视频、文本以及其它数据作为层添加到真实世界的计算机显示的图像上的过程。例如，当移动装置（例如蜂窝电话）捕获包括不同建筑物的场景的图像时，基于它们的全球定位系统坐标，存在能够添加关于建筑物的信息的应用。例如，可以提供建筑物的地址以及用于该建筑物的房地产列表的链接。

附图说明

图1是根据本发明的一个实施例的具有覆盖的标记的成像场景的描绘；

图2是根据本发明的一个实施例的具有相对于覆盖的标记已经移动的（相对于图1）成像对象的成像场景的描绘；

图3与具有根据本发明的一个实施例的增强的真实性的图2相对应；

图4是根据本发明的另一个实施例的使用增强的真实性的成像屏幕的描绘；

图5是本发明的一个实施例的流程图；

图6是本发明的另一个实施例的流程图；以及

图7是本发明的一个实施例的示意性描绘。

具体实施方式

在一些实施例中，增强的真实性可以引导人类捕获和重放数字媒体的特定收集。这些实施例可以利用（leverage）空间的物理几何、人类行为和计划（programmed）的活动的组合以便创造全新的和新颖的体验。作为示例，实施例可能可应用在游戏、社区行动、教育和摄影中。

根据本发明的一些实施例，基于成像对象的特性，增强的真实性可以选择性地应用于图像场景。例如，基于图像场景的特性，例如场景内的对象的位置、对象的识别或对象的特定运动的识别，增强的真实性音频/视觉对象可以被添加到场景。用这种方法，计算机提供的对象可以覆盖在真实世界图像上来增强描绘。

在本发明的另一个实施例中，计算机可以将一个或多个标记放置在成像场景上。然后，捕获场景的图像的人可以鼓励场景中的人与那些标记交互，知道将基于标记的位置应用增强的真实性。

参考图1，图像对象U（在这个情况下是人）具有图像手臂A。标记M由计算机覆盖在图像上。可以通过将额外的层施加（apply）到图像上来进行标记的覆盖，所述额外的层可以大部分为透明以使得可以看见下面的图像。标记M可以是用于把增强的真实性对象可以在那个位置被覆盖在最终图像上指示给捕获图像的人的引导。图像对象U可以是静止或运动的图像。

图像可以由具有静止或运动图像捕获能力的任何装置包括照相机、视频照相机、蜂窝电话、移动因特网装置、电视机或膝上型计算机（举几个例子）来捕获。

接着参考图2，捕获图像的人可以鼓励用户伸展用户的手臂所以他的或她的手臂图像A与覆盖的标记M交互。捕获图像的人可以鼓励手臂运动，知道标记M（在这个实施例中只有捕获图像的人看见）标记覆盖的增强的真实性图像将被插入的位置。

图3中示出增强的真实性图像的这个插入，其中蝴蝶O的图像最终覆盖在标记M的位置。在这个实施例中，当图像正被捕获时，标记M被覆盖在图像上。换句话说，标记M被实时地施加到正被捕获的图像。然后，它看来好像蝴蝶魔法般地落在用户的手上。

根据本发明的另一个实施例，计算机可以使用基于数字图像的模式识别或图像分析来识别成像对象的特性。例如，特性可以是形状、颜色、方位、手势运动或速度（举几个例子）。基于数字图像的模式识别或分析通过分析数字图像的内容来识别特性，这与简单地将图像与确切相同对象的其它已知图像进行比较来识别未知图像形成对比。在一个实施例中，基于数字图像的模式识别或分析识别人类外貌。人类外貌是人类的任何部分，包括整个身体、脸部或任何附属肢体（作为示例）。

例如，可以使用基于数字图像的模式识别或分析来确定对象是什么来识别对象本身。通过将另一个音频/视觉对象覆盖在图像场景上，预定义的特性的识别可以用于发起增强的真实性的生成。

因此，在图4的情况下，描绘了戴着魔法帽的女孩的捕获图像。计算机系统可以检测帽子的图像，并且基于那个检测（例如使用模式识别）可以在女孩的描绘的图像的手上自动显示精灵F的图像。

作为另一个示例，计算机（再一次使用视频图像分析）可以识别女孩伸展的手臂。伸展的手臂（实际上，手势命令）的识别可以是生成精灵图像F的触发。作为又一个示例，计算机可以识别伸展左臂的动作，并且基于这个识别的运动可以生成精灵图像F。

在每种情况下，对象的图像的特性（例如它的形状或手势移动）用于自动将音频/视觉图像对象覆盖在显示内的期望位置。