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公开(公告)号：CN113093909A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110375375.6
申请日：2016-12-22
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Abstract: 本公开的实施例涉及使用姿态语言离散值的手部姿态的检测。一种用于检测用户的手部姿态的计算机实现的方法，包括：(a)接收每个表示手部姿态的顺序逻辑模型。(b)接收运行时手部数据集的运行时序列，每个运行时手部数据集由离散手部值得分定义，离散手部值得分指示通过分析描绘移动手部的定时图像而推断的用户的移动手部的手部特征的当前状态。(c)在SSVM函数中提交运行时手部数据集和预定义手部特征记录以关于手部特征记录为运行时手部数据集生成估计项。(d)通过使用针对运行时手部数据集的估计项优化得分函数来估计哪个手部姿态与在定时图像中描绘的运行时序列最佳匹配。
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公开(公告)号：CN113093909B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202110375375.6
申请日：2016-12-22
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: G06F3/01 , G06F3/03 , G06F3/038 , G06V40/20 , G06V10/764
Abstract: 本公开的实施例涉及使用姿态语言离散值的手部姿态的检测。一种用于检测用户的手部姿态的计算机实现的方法，包括：(a)接收每个表示手部姿态的顺序逻辑模型。(b)接收运行时手部数据集的运行时序列，每个运行时手部数据集由离散手部值得分定义，离散手部值得分指示通过分析描绘移动手部的定时图像而推断的用户的移动手部的手部特征的当前状态。(c)在SSVM函数中提交运行时手部数据集和预定义手部特征记录以关于手部特征记录为运行时手部数据集生成估计项。(d)通过使用针对运行时手部数据集的估计项优化得分函数来估计哪个手部姿态与在定时图像中描绘的运行时序列最佳匹配。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108475113B
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN201680077619.X
申请日：2016-12-22
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Abstract: 一种用于检测用户的手部姿态的计算机实现的方法，包括：(a)接收每个表示手部姿态的顺序逻辑模型。顺序逻辑模型映射预定义手部姿势和运动，每个手部姿势和运动由手部特征记录表示，手部特征记录由离散手部值定义，每个离散手部值指示相应手部特征的状态。(b)接收运行时手部数据集的运行时序列，每个运行时手部数据集由离散手部值得分定义，离散手部值得分指示通过分析描绘移动手部的定时图像而推断的用户的移动手部的手部特征的当前状态。(c)在SSVM函数中提交运行时手部数据集和预定义手部特征记录以关于手部特征记录为运行时手部数据集生成估计项。(d)通过使用针对运行时手部数据集的估计项优化得分函数来估计哪个手部姿态与在定时图像中描绘的运行时序列最佳匹配。
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公开(公告)号：CN105899969A
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201480072366.8
申请日：2014-12-12
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
CPC classification number: G06T7/593 , G01S7/497 , G01S17/36 , G01S17/89 , G06T7/536 , G06T2207/10028 , G06T2207/20076 , H04N13/128 , H04N13/271
Abstract: 描述了在飞行时间成像中的通用多径校正，例如用以从飞行时间相机中获得在帧速率处的精确深度图。在各种实施例中，通过查找存储在查找表中的校正的深度值来计算精确深度图。在各种实施例中，因为校正的深度值考虑了相机和被成像的场景中的表面之间的三个或更多可能的光线路径，所以校正的深度值是高度精确的。在一个示例中，精确深度图以飞行时间相机的帧速率被计算。在一个示例中，使用标准的CPU，对于具有超过20万像素的图像在少于30毫秒的时间内计算出精确深度图。
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公开(公告)号：CN105899969B
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201480072366.8
申请日：2014-12-12
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Abstract: 描述了在飞行时间成像中的通用多径校正，例如用以从飞行时间相机中获得在帧速率处的精确深度图。在各种实施例中，通过查找存储在查找表中的校正的深度值来计算精确深度图。在各种实施例中，因为校正的深度值考虑了相机和被成像的场景中的表面之间的三个或更多可能的光线路径，所以校正的深度值是高度精确的。在一个示例中，精确深度图以飞行时间相机的帧速率被计算。在一个示例中，使用标准的CPU，对于具有超过20万像素的图像在少于30毫秒的时间内计算出精确深度图。
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公开(公告)号：CN108475113A
公开(公告)日：2018-08-31
申请号：CN201680077619.X
申请日：2016-12-22
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
CPC classification number: G06K9/00355 , G06F3/017 , G06F3/0304 , G06F3/038 , G06F2203/0381 , G06K9/00389 , G06T7/204 , G06T2207/20081 , G06T2207/30196
Abstract: 一种用于检测用户的手部姿态的计算机实现的方法，包括：(a)接收每个表示手部姿态的顺序逻辑模型。顺序逻辑模型映射预定义手部姿势和运动，每个手部姿势和运动由手部特征记录表示，手部特征记录由离散手部值定义，每个离散手部值指示相应手部特征的状态。(b)接收运行时手部数据集的运行时序列，每个运行时手部数据集由离散手部值得分定义，离散手部值得分指示通过分析描绘移动手部的定时图像而推断的用户的移动手部的手部特征的当前状态。(c)在SSVM函数中提交运行时手部数据集和预定义手部特征记录以关于手部特征记录为运行时手部数据集生成估计项。(d)通过使用针对运行时手部数据集的估计项优化得分函数来估计哪个手部姿态与在定时图像中描绘的运行时序列最佳匹配。
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公开(公告)号：CN107251100A
公开(公告)日：2017-10-13
申请号：CN201680011137.4
申请日：2016-02-02
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
CPC classification number: G06T19/006 , A63F13/65 , G02B27/017 , G06F3/011 , G06F3/012 , G06F3/016 , G06F3/017 , G06F3/04815 , G06F2203/013 , G06T17/00 , G06T19/20 , G06T2200/04 , G06T2219/2004 , G06T2219/2021
Abstract: “锚定环境生成器”生成物理受限的虚拟环境，其被模制并锚定到围绕用户(或多个用户)的现实环境中。物理受限的虚拟环境的这种模制和锚定确保物理受限的虚拟环境的至少一部分匹配现实环境中的一个或多个表面和对象的触觉真相。现实环境中的现实对象和表面可能会在物理受限的虚拟环境中出现为不同的虚拟对象，并且可能具有不同的功能。因此，用户可以在物理受限的虚拟环境中移动，同时触摸物理受限的虚拟环境中的虚拟对象并与其进行交互。在一些实现中，物理受限的虚拟环境是从与基于主题的规范(例如，法国小酒馆、空间站、星舰、替代现实环境、外来世界、末日荒地、中世纪村庄、医院、城堡等)相一致的虚拟建造块来构建的。
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