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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：CN108475111A
公开(公告)日：2018-08-31
申请号：CN201680077331.2
申请日：2016-12-21
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
CPC classification number: G06K9/00355 , G06F3/011 , G06F3/017 , G06F3/0304 , G06T7/0046 , G06T2207/30008
Abstract: 一种手的骨骼模型的逆向重建的系统，包括：成像器，适于捕获手的至少一个图像；存储器，存储多个手姿态特征记录，多个手姿态特征记录中的每个手姿态特征记录由唯一的离散姿态值集来定义；代码存储装置，存储代码；至少一个处理器，耦合到成像器、存储器和程序存储装置，用于执行所存储的代码，代码包括：用于从对至少一个图像的分析来标识离散姿态值组的代码指令；用于根据离散姿态值组来从手姿态特征记录选择一个手姿态特征记录的代码指令；以及用于基于映射多个手器官的运动学特性的手模型、从手姿态特征记录来重建手姿态中的手的骨骼模型的代码指令。
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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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