一种通过动作识别人物角色的方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种通过动作识别人物角色的方法和装置，旨在解决现有的智能穿戴设备功能单一、价值不高的技术问题。所述方法包括：获取用户做出动作时所述动作的动作特征；判断数据库中是否具有与所述动作特征相匹配的运动轨迹模型；若所述数据库中具有与所述动作特征相匹配的运动轨迹模型，则显示与所述动作特征相匹配的运动轨迹模型对应的人物角色的媒体特征。本发明专利技术可以让用户、尤其是儿童模仿卡通人物角色经典的行为，将智能穿戴设备变成模仿卡通人物角色的运动道具，增强了智能穿戴设备的功能，提高智能穿戴设备的使用价值。

【技术实现步骤摘要】
一种通过动作识别人物角色的方法和装置
本专利技术属于智能穿戴领域，尤其涉及一种通过动作识别人物角色的方法和装置。
技术介绍
智能穿戴设备是应用穿戴式技术对日常穿戴进行智能化设计、开发出可以穿戴的设备的总称，例如眼镜、手套、手表、服饰和鞋子等。广义的智能穿戴设备包括功能全、尺寸大、可不依赖智能手机实现完整或者部分的功能，例如智能手表或智能眼镜等，以及只专注于某一类应用功能，需要和其它设备如智能手机配合使用，例如，各类进行体征监测的智能手环、智能首饰等。随着技术的进步以及用户需求的变迁，智能穿戴设备的形态与应用热点也在不断的变化。 一般而言，智能穿戴设备各项零部件(例如，屏幕)尺寸比较小，而且也没有触摸功能，整个设备的体积也比较小。因此，现有的智能穿戴设备也仅仅具备了它原始的功能，例如，定位、健康监测或者事件提醒等，却没有具备其他更多的功能，例如，娱乐功能，这也使得现有的智能穿戴设备还没有发挥出更多的价值。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种通过动作识别人物角色的方法和装置，旨在解决现有的智能穿戴设备功能单一、价值不高的技术问题。 本专利技术是这样实现的，一种通过动作识别人物角色的方法，所述方法包括: 获取用户做出动作时所述动作的动作特征； 判断数据库中是否具有与所述动作特征相匹配的运动轨迹模型； 若所述数据库中具有与所述动作特征相匹配的运动轨迹模型，则显示与所述动作特征相匹配的运动轨迹模型对应的人物角色的媒体特征。 本专利技术的另一目的在于提供一种通过动作识别人物角色的装置，所述装置包括: 获取模块，用于获取用户做出动作时所述动作的动作特征； 判断模块，用于判断数据库中是否具有与所述动作特征相匹配的运动轨迹模型； 显示模块，用于若所述数据库中具有与所述动作特征相匹配的运动轨迹模型，则显示与所述动作特征相匹配的运动轨迹模型对应的人物角色的媒体特征。 从上述本专利技术实施例可知，通过获取用户所做动作的动作特征，在数据库中具有与所述动作特征相匹配的运动轨迹模型时，显示与所述动作特征相匹配的运动轨迹模型对应的人物角色的媒体特征，从而可以让用户、尤其是儿童模仿卡通人物角色经典的行为，将智能穿戴设备变成模仿卡通人物角色的运动道具，增强了智能穿戴设备的功能，提高智能穿戴设备的使用价值。 【附图说明】 图1是本专利技术实施例一提供的通过动作识别人物角色的方法的实现流程示意图； 图2是本专利技术实施例二提供的通过动作识别人物角色的方法的实现流程示意图； 图3是本专利技术实施例三提供的通过动作识别人物角色的方法的实现流程示意图； 图4是本专利技术实施例四提供的通过动作识别人物角色的装置的结构示意图； 图5是本专利技术实施例五提供的通过动作识别人物角色的装置的结构示意图； 图6是本专利技术实施例六提供的通过动作识别人物角色的装置的结构示意图； 图7是本专利技术实施例七提供的通过动作识别人物角色的装置的结构示意图； 图8_a是本专利技术实施例八提供的通过动作识别人物角色的装置的结构示意图； 图8_b是本专利技术实施例九提供的通过动作识别人物角色的装置的结构示意图； 图8-c是本专利技术实施例十提供的通过动作识别人物角色的装置的结构示意图； 图8-d是本专利技术实施例十一提供的通过动作识别人物角色的装置的结构示意图。 【具体实施方式】 为了使本专利技术的目的、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。 本专利技术实施例提供一种通过动作识别人物角色的方法，所述方法包括:获取用户做出动作时所述动作的动作特征；判断数据库中是否具有与所述动作特征相匹配的运动轨迹模型；若所述数据库中具有与所述动作特征相匹配的运动轨迹模型，则显示与所述动作特征相匹配的运动轨迹模型对应的人物角色的媒体特征。本专利技术实施例还提供相应的通过动作识别人物角色的装置。以下分别进行详细说明。 请参阅附图1，是本专利技术实施例一提供的通过动作识别人物角色的方法的实现流程，主要包括以下步骤SlOl至步骤S103: SlOI，获取用户做出动作时动作的动作特征。 在本实施例中，用户所做动作的动作特征，并非指的是用户所做动作的全部组成部分，而是所做动作的运动轨迹中典型部分的组合。 S102，判断数据库中是否具有与步骤SlOl所获取动作特征相匹配的运动轨迹模型。 在本实施例中，数据库中事先存储有一些动作的运动轨迹模型，例如，花仙子施展魔法的动作的运动轨迹模型、光头强锯木头来回拉的动作的运动轨迹模型以及音乐电视《江南Style》、《小苹果》等中经典动作的运动轨迹模型,等等。 需要说明的是，数据库中动作的运动轨迹模型，既可以是本地数据库存储的动作的运动轨迹模型，又可以是网络那一侧的服务器的数据库存储的动作的运动轨迹模型。 S103，若数据库中具有与动作特征相匹配的运动轨迹模型，则显示与所述动作特征相匹配的运动轨迹模型对应的人物角色的媒体特征。 在本实施例中，运动轨迹模型对应的人物角色的媒体特征可以是人物角色的图片、音频、视频或者影像等。 从上述附图1示例的通过动作识别人物角色的方法可知，通过获取用户所做动作的动作特征，在数据库中具有与所述动作特征相匹配的运动轨迹模型时，显示与所述动作特征相匹配的运动轨迹模型对应的人物角色的媒体特征，从而可以让用户、尤其是儿童模仿卡通人物角色经典的行为，将智能穿戴设备变成模仿卡通人物角色的运动道具，增强了智能穿戴设备的功能，提高智能穿戴设备的使用价值。 请参阅附图2，是本专利技术实施例二提供的通过动作识别人物角色的方法的实现流程，主要包括以下步骤S201至步骤S205: S201，检测用户做出动作时所述动作的运动轨迹。 在本实施例中，用户所做动作的运动轨迹包含用户所做动作的路径、重复次数和速度等信息；具体检测时，可以使用一些传感器，例如加速度传感器进行检测。 S202，对运动轨迹进行分解，提取所述运动轨迹中典型部分的组合作为所述动作的动作特征。 如前所述，用户所做动作的动作特征并非指的是用户所做动作的全部组成部分，而是所做动作的运动轨迹中典型部分的组合。换言之，对于用户所做动作、特别是一些复杂的动作，不是将其全部的运动轨迹作为动作特征，而是将这些动作中几个重要、经典的子动作的组合作为动作特征，这些重要、经典的子动作之间的过渡性动作就可以忽略掉。 在本实施例中，可以通过对运动轨迹进行分解，提取所述运动轨迹中典型部分的组合作为所述动作的动作特征。例如，假设用户主观上想做出花仙子施展魔法这一动作，由于动画中花仙子施展魔法的动作通常包括先画圈，然后往圈中间点一下这两个重要、经典的子动作，因此，可以对用户所做出的上述动作的运动轨迹进行分解，提取所述运动轨迹中典型部分的组合即先画圈，然后往圈中间点一下，将“先画圈，然后往圈中间点一下”这一动作组合作为动作的动作特征。 S203，判断数据库中是否具有与动作特征相匹配的运动轨迹模型。 在本实施例中，判断数据库中是否具有与动作特征相匹配的运动轨迹模型可以是:将运动轨迹中典型部分的组合与数据库中的运动轨迹模型比较，若所述运动轨迹中典型部分的组合与所述数据库中本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种通过动作识别人物角色的方法，其特征在于，所述方法包括：获取用户做出动作时所述动作的动作特征；判断数据库中是否具有与所述动作特征相匹配的运动轨迹模型；若所述数据库中具有与所述动作特征相匹配的运动轨迹模型，则显示与所述动作特征相匹配的运动轨迹模型对应的人物角色的媒体特征。

【技术特征摘要】
1.一种通过动作识别人物角色的方法，其特征在于，所述方法包括: 获取用户做出动作时所述动作的动作特征； 判断数据库中是否具有与所述动作特征相匹配的运动轨迹模型； 若所述数据库中具有与所述动作特征相匹配的运动轨迹模型，则显示与所述动作特征相匹配的运动轨迹模型对应的人物角色的媒体特征。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取用户做出动作时所述动作的动作特征，包括: 检测所述用户做出动作时所述动作的运动轨迹； 对所述运动轨迹进行分解，提取所述运动轨迹中典型部分的组合作为所述动作的动作特征。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述判断数据库中是否具有与所述动作特征相匹配的运动轨迹模型，包括: 将所述运动轨迹中典型部分的组合与所述数据库中的运动轨迹模型比较； 若所述运动轨迹中典型部分的组合与所述运动轨迹模型的相似度达到预设的阈值，则确定数据库中具有与所述动作特征相匹配的运动轨迹模型。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取用户做出动作时所述动作的动作特征之前，还包括: 建立所述运动轨迹模型； 将所述运动轨迹模型存储于本地数据库或上传至网络存储。5.如权利要求1至4任意一项所述的方法，其特征在于，若判断所述数据库中没有与所述动作特征相匹配的运动轨迹模型，则所述方法还包括: 提示所述用户重新做出动作。6.一种通过动作识别人物角色的装置，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑战海，
申请(专利权)人：广东小天才科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44