照相机阵列分析机制制造技术

描述了一种方法。该方法检测媒体捕获设备准备好捕获场景的媒体数据，捕获与场景相关的数据，分析场景数据以识别并分类场景中一个或多个对象的行为，以及基于场景数据分析调整媒体捕获设备以优化媒体数据的捕获。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本文所描述的实施例一般涉及感知运算，并且更具体而言，涉及使用照相机阵列的主体(subject)监控。
技术介绍
照相机阵列以多个透镜(其允许单个场景的多个版本(version)的同时捕获)为特征。例如，阵列中的每个透镜可以设定为不同焦距，从而实现了对于场景中的不同对象的具有深度信息的图像数据的捕获。然而，当场景中的一些对象正不同地做出行为时(例如一些对象正运动，同时其他对象固定)，将相似的定时和分析应用于整个阵列可能不是最佳的。附图说明在附图的图中通过示例并且不是通过限制来说明了实施例，在附图中，相同的附图标记指代类似的元件。图1是说明了用于捕获媒体数据的系统的一个实施例的方框图。图2是说明了照相机阵列分析过程的一个实施例的流程图。图3是示范系统的原理图。图4是示范系统的原理图。具体实施方式在以下说明中，阐述了多个具体细节。然而，如本文所描述的实施例可以不具有这些具体细节而实践。在其他实例中，没有详细显示公知的电路、结构和技术，以免模糊本描述的理解。在本文献全文中，如“逻辑”、“组件”、“模块”、“架构”、“引擎”、“存储”等的术语可以互换地参照，并且通过示例，包括软件、硬件和/或软件与硬件的任意组合，例如固件。尽管本公开内容的概念易于获得各种修改和备选形式，但其具体实施例已经通过示例在附图中显示并将在本文中详细描述。然而，应理解，不存在将本公开内容的概念限制于公开的特定形式的意图，但是相反，意图是覆盖与本公开内容和所附权利要求书一致的全部修改、等效替代和备选方案。说明书中对“一个实施例”、“实施例”、“说明性实施例”等的提及指示所描述的实施例可以包括特定特征、结构或特性，但每一个实施例可以或可以不必须包括该特定特征、结构或特性。此外，这样的短语不必须指代相同的实施例。此外，当结合实施例描述特定特征、结构或特性时，应认为，无论是否明确描述，结合其他实施例来实现这样的特征、结构或特性在本领域技术人员的知识范围内。在一些情况下，公开的实施例可以在硬件、固件、软件或其任意组合中实施。公开的实施例还可以实施为指令，其由暂时性或非暂时性机器可读(例如计算机可读)储存介质携带或存储，其可以由一个或多个处理器读取并执行。机器可读储存介质可以体现为任何储存设备、机制或用于以通过机器可读的形式存储或传送信息的其他物理结构(例如易失性或非易失性存储器、媒体盘或其他媒体设备)。在附图中，可按照特定布置和/或顺序显示一些结构或方法特征。然而应意识到，这样的特定布置和/或顺序不是要求的。相反，在一些实施例中，可以按照与说明性图所示的不同的方式和/或顺序布置中这样的特征。另外，结构或方法特征在特定附图中的包含并非意味着暗示这样的特征在全部实施例都是要求的，在一些实施例中，可以不被包含或者可以与其他特征组合。本文提供的详细描述的一些部分在计算机存储器内数据位的运算的算法和符号表示方面呈现。除非明确地表述，否则如从以下的论述显而易见的，将意识到在整个描述中，利用了诸如“计算”、“运算”、“确定”、“估计”、“存储”、“收集”、“显示”、“接收”、“合并”、“产生”、“更新”等的术语的论述指代计算机系统或相似电子计算设备的动作和处理，其将在包括寄存器以及存储器的计算机系统的电路内表示为物理(电子)量的数据操纵并变换为在计算机系统存储器或寄存器或其他这种信息储存、传输或显示设备内类似地表示为物理量的其他数据。尽管以下描述阐述了可以在诸如例如片上系统(SoC)架构的架构中表示的各种实施，但本文所描述的技术和/或布置的实施不局限于特定架构和/或计算系统，并且可以由用于相似目的的任意架构和/或计算系统来实施。例如，采用例如多个集成电路(IC)芯片和/或封装、和/或诸如机顶盒、智能电话等的不同计算设备和/或消费电子(CE)设备的各种架构可以实施本文所描述的技术和/或布置。此外，尽管以下描述可以阐述多个特定细节，诸如系统组件、逻辑划分/集成选择等的逻辑实施、类型和相互关系，但所要求的主题可以不具有这样的特定细节而实践。此外，可以没有详细显示诸如例如控制结构和完整软件指令序列的一些材料，以免模糊本文公开的材料。以下描述系统、装置、制品和方法，包括用于基于如在捕获事件期间确定的捕获媒体数据的设备的操作者的感知来管理和访问个人媒体数据的操作。图1是说明了用于捕获媒体数据的系统100的一个实施例的方框图。系统100包括媒体捕获设备110，其具有一个或多个媒体捕获传感器106。在各种实施例中，媒体捕获设备110包括移动计算平台，诸如无线智能电话、平板计算机、超级本计算机等，或者是其组件。在其他实施例中，媒体捕获设备110可以是任何可穿戴设备，例如头戴式耳机、腕式计算机等，或者可以是任何不可移动的传感器装备，诸如安全照相机等。在又其他的实施例中，媒体捕获设备110可以是基础设施设备，诸如电视机、机顶盒、台式计算机等。通常，媒体捕获传感器106是能够收集媒体数据的任何常规传感器或传感器阵列。在某些实施例中，例如在捕获设备110是移动计算平台的情况下，媒体捕获传感器106具有视场(FOV)，其定向为捕获与主体有关的媒体数据。在某些其他实施例中，例如在捕获设备110不可移动的情况下，媒体捕获传感器106具有视场(FOV)，其定向为还捕获包括操作者的媒体数据。在一个实施例中，媒体捕获传感器106包括多个集成和/或分立的传感器，其构成分布式传感器阵列的部分。在这样的实施例中，媒体捕获传感器106包括照相机阵列。在进一步的实施例中，收集的传感器数据包括经由常规无线/有线网络/互联网连接性传送的感知传感器数据129的一个或多个场。系统100进一步包括中间件模块140，用以接收具有可能的许多固有形式(例如模拟、数字、连续流播的、非周期性的等)的感知传感器数据129。在一个实施例中，中间件模块140起到集线器作用，用于复用和/或解复用传感器数据129的多个流。通常，中间件模块140可以是媒体捕获设备110的组件，或者可以是分离平台的部分。中间件模块140可以采用一个或多个传感器数据处理模块，例如对象识别模块142、声源模块144、手势识别模块143、语音识别模块145、背景确定模块147等，每个都采用算法来分析接收的数据以产生感知数据。根据一个实施例，感知数据是低级参数化的，例如语音命令、手势或面部表情(例如微笑、皱眉、扮鬼脸等)，或者是高级抽象的，例如注意力级别或认知负荷(例如脑力的测量)，其可以从传感器数据129中的一个或多个场间接推断或导出。例如可以基于眼睛跟踪和/或眨眼频率等来估算注意力级别，而可以基于瞳孔放大和/或心率-血压乘积(product)来推断认知负荷。本专利技术的实施例在传感器数据129到存储在数据储存设备中的感知数据的具体变换方面不受限制。在进一步的实施例中，感知数据的每项都可以对应于响应于媒体捕获事件或由其触发而收集的传感器数据129。在这样的实施例中，存储在数据储存设备146中的感知数据可以组织为文件，其具有同时的感知-媒体数据关联，然后通过将感知数据文件与具有大致相同的文件创建时间的媒体数据文件相链接而产生。根据一个实施例，系统100执行原像(pre-image)分析以增强媒体捕获性能。在这样的实本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于执行原像分析的计算机实施的方法，包括：检测媒体捕获设备准备好捕获场景的媒体数据；捕获与所述场景相关的数据；分析场景数据以识别并分类所述场景中一个或多个对象的行为；以及基于所述场景数据分析调整所述媒体捕获设备以优化所述媒体数据的所述捕获。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种用于执行原像分析的计算机实施的方法，包括：检测媒体捕获设备准备好捕获场景的媒体数据；捕获与所述场景相关的数据；分析场景数据以识别并分类所述场景中一个或多个对象的行为；以及基于所述场景数据分析调整所述媒体捕获设备以优化所述媒体数据的所述捕获。2.根据权利要求1所述的方法，进一步包括在调整所述媒体捕获设备后捕获所述场景的媒体数据。3.根据权利要求1所述的方法，其中，捕获与所述场景相关的数据包括从所述场景捕获光、声音、振动和运动数据。4.根据权利要求1所述的方法，其中，捕获数据包括具有用以捕获所述数据的两个或更多个透镜的照相机阵列。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述两个或更多个透镜中的第一个用于捕获所述场景数据。6.根据权利要求1所述的方法，其中，分析所述场景数据包括分析所述场景数据以识别所述场景中的一个或多个对象。7.根据权利要求1所述的方法，其中，分析所述场景数据包括分析所述场景数据以辨别所述场景中的一个或多个面部。8.根据权利要求5所述的方法，其中，分析所述场景数据包括确定从场景输入的声音的源。9.根据权利要求8所述的方法，其中，基于从麦克风接收的声音数据和来自由所述一个或多个透镜捕获的数据的嘴部运动的视频分析来确定从所述场景输入的声音的所述源。10.根据权利要求4所述的方法，其中，调整所述媒体捕获设备包括优化所述两个或更多个透镜以改进图像捕获。11.一种媒体数据管理系统，包括：媒体捕获设备，用以在捕获场景的媒体数据之前捕获与所述场景相关的数据；以及中间件模块，用以分析所述场景数据以识别并分类所述场景中一个或多个对象的行为，以及基于所述场景数据分析调整所述媒体捕获设备以优化所述媒体数据的所述捕获。12.根据权利要求11所述的媒体数据管理系统，其中，所述媒体捕获设备在所述调整后捕获所述场景的媒体数据。13.根据权利要求11所述的媒体数据管理，其中，所述媒体捕获设备从所述场景捕获光、声音、振动和运动数据。14.根据权利要求11所述的媒体数据管理，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：G·J·安德森，
申请(专利权)人：英特尔公司，
类型：发明
国别省市：美国;US