[发明专利]用于姿势识别的部位和状态检测在审
| 申请号: | 201480005256.X | 申请日: | 2014-01-14 |
| 公开(公告)号: | CN105051755A | 公开(公告)日: | 2015-11-11 |
| 发明(设计)人: | C·J·欧佩瑞;P·J·安塞尔;J·D·J·肖顿 | 申请(专利权)人: | 微软技术许可有限责任公司 |
| 主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00 |
| 代理公司: | 上海专利商标事务所有限公司 31100 | 代理人: | 杨洁 |
| 地址: | 美国华*** | 国省代码: | 美国;US |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 用于 姿势 识别 部位 状态 检测 | ||
1.一种方法,包括:
在处理器处接收描绘至少一个对象的图像;
将所接收到的图像应用到经训练的随机决策森林以识别在所述图像中描绘的对象的多个部位和所述对象的状态两者,其中状态是朝向或配置。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,包括接收描绘所述对象的图像流并将所述图像流应用到所述经训练的随机决策森林以实时地跟踪部位和状态两者的识别;并使用所跟踪的经识别的部位和状态来识别至少一个姿势。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述经训练的随机决策森林同时识别所述多个部位和状态。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述经训练的随机决策森林将部位和状态标记分派给所接收到的图像的图像元素。
5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,包括计算每个已识别的部位的重心。
6.如权利要求1所述的方法,其特征在于,将所接收到的图像应用到所述经训练的随机决策森林导致所接收到的图像的多个图像元素的状态标记,且所述方法包括聚集所述状态标记。
7.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述随机决策森林已经被训练以将部位和状态标记上的联合概率分布存储在所述随机决策森林的叶节点处。
8.如权利要求1所述的方法,其特征在于,包括将所接收到的图像应用到第一阶段随机决策森林以获得部位分类,并将所接收到的图像的图像元素应用到多个第二阶段随机决策森林中的数个以获得状态分类。
9.一种方法,包括:
在处理器处访问对象的多个训练图像,每个训练图像包括部位和状态标记,所述部位和状态标记将所述训练图像的图像元素分类为所述对象的多个可能部位并分类为多个状态之一,所述状态是所述对象的朝向或配置;
使用所访问的训练图像来训练随机决策森林,以将图像的图像元素分类为部位和状态两者。
10.一种装置,包括:
安排成接收描绘至少一个对象的图像的接口;
安排成将所接收到的图像应用到经训练的随机决策森林以识别在所述图像中描绘的对象的多个部位和所述对象的状态两者的姿势识别引擎,其中状态是朝向或配置。
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