[发明专利]在设备交互中使用空间信息有效
| 申请号: | 201280031631.9 | 申请日: | 2012-05-10 |
| 公开(公告)号: | CN103620620B | 公开(公告)日: | 2017-06-09 |
| 发明(设计)人: | 丹尼斯·霍奇;艾伦·MK·韩 | 申请(专利权)人: | 亚马逊技术公司 |
| 主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00 |
| 代理公司: | 广州华进联合专利商标代理有限公司44224 | 代理人: | 何冲,刘培培 |
| 地址: | 美国内*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 设备 交互 使用 空间 信息 | ||
背景
人们正越来越多地依赖电子设备完成多种不同的任务。因此,用户有越来越多的方式与设备交互来执行这些任务。在某些情况下,电子设备可以记录对应于设备用户的音频或视频信息,并且可以执行例如图像识别或语音分析的过程。在许多这样的情况下,设备必须捕获和分析对应于所述设备周围大区域或范围的信息。如果所述设备仅对这个区域一部分的信息感兴趣,所述设备会消耗大量资源捕获和/或分析整个区域上的信息。这样的消耗特别是对于使用电池电力运行的便携式设备会有很多问题,这是由于过多的资源使用会不必要地耗尽电池电量,和/或减缓设备的功能。
附图简述
将参考随附绘图描述根据本公开的各个实施例,其中:
图1示出根据各个实施例的环境,其中电子设备能够捕获所述设备周围的大方向范围内的信息;
图2示出根据各个实施例的环境,其中电子设备能够利用对所述设备是已知的空间信息,捕获较小方向范围内的信息;
图3(a)-3(c)示出根据各个实施例,可以被用于调节所述设备的一个或多个方面的电子设备的示例性移动;
图4(a)-4(e)示出根据各个实施例,可以利用的示例性角度范围;
图5示出根据各个实施例,示例计算设备的前视图和后视图,所述计算设备包括可以使用的用以捕获音频和视频信息的元件;
图6示出例如在图5中示出的计算设备的示例性组件;
图7(a)和7(b)示出根据各个实施例,利用可以利用的空间信息调节电子设备的功能方面的示例性过程;以及
图8示出可以在其中实施各个实施例的环境。
详述
根据本公开的各个实施例的系统和方法可以克服前述以及其它在电子环境中以常规方法提供功能时所遇到的一个或多个不足。尤其是,通过跟踪用户、人或其它关注对象的相对位置,设备可以减少在不同情况下必须捕获和/或处理的信息量。例如,通过基于所述相对位置确定用户主方向,设备可以将关注范围限制在一定角度范围或该主方向周围的其它部位或区域。所述主方向和关注范围可以更新,以作为对所述用户和/或设备所做移动的响应。减少将被捕获和/或处理的信息量的能力可以减少所需要的资源量,以及完成这些任务所需要的能量。此外,聚焦于关注区域的能力有助于摒弃多余的或不相关的数据,例如,其可以进一步提高准确性和/或减少误报或其它意外结果的可能性。
在一个实施例中,一个或多个图像捕获元件可以执行360°扫描,或者可以捕获所述设备周围基本上所有方向的图像信息,如此以定位至少一个用户或其它关注对象。一旦所述用户被定位,所述设备可以利用更小的角度范围跟踪所述用户的相对位置。例如,根据例如采样率的方面,所述设备可以捕获例如45°范围内的图像信息,这可能只需要单一的图像捕获元件,或所述设备可以分析大区域全部捕获信息的一部分,例如45°。类似的方法可用于捕获例如音频或生物学信息,以及投射例如音频或图像数据的信息。
在某些实施例中,设备可以将最新的移动信息(例如,位置或方位的改变)存储在缓冲器中。在适当的时候,例如在移动结束后,存储器中的信息可以被分析,并与已知的路径或移动类型做比较。所述路径可以用来确定所述用户的可能相对位置,以便可以用较小的角度范围来定位移动后的用户。进一步地,如果路径类型从匹配过程确定,所述设备可以激活或执行特定功能,例如当用户将设备从口袋中掏出并将所述设备放在水平表面上时,可以激活触摸输入和屏幕显示。
以下将相对于各个实施例阐述各种其它应用、处理和用途。
图1示出示例情形100,其中两个人102、104位于电子设备106附近。设备106可以执行相对于这些人员中的一人或多人的任意多项功能,例如当其中的一人说话时,记录音频,捕获当前说话者的视频信息,或执行所述人员中至少一人相对于所述设备的位置跟踪。在所述设备尝试跟踪特定用户的相对位置的情况下,例如在本示例中的人员102,所述设备可以利用至少一个摄像机108或其它此类成像元件捕获所述设备周围的角度范围110内的图像信息。在本示例中,所述设备捕获设备周围完整360°范围内的信息。所述设备可以使用具有广角或鱼眼镜头的单一摄像机、单一可旋转的摄像元件、多个摄像机等。一旦图像信息在全角度范围内被捕获,对所述图像信息进行分析,以尝试识别用户102,例如通过在捕获的图像信息上执行面部识别。如本领域所知,利用大图像进行面部识别属于处理器非常密集型,这会阻塞所述设备上的资源,降低所述设备的性能,并消耗大量电池电量。
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